| Project/Area Number |
23K07157
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
檜垣 徹 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (80611334)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 優子 広島大学, 医系科学研究科(医), 准教授 (40598984)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 非接触センサー / 造影CT検査 / 医療安全 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究課題では，安全かつ効率的な造影CT検査を実施するための複合センサーデバイスである非接触バイタルセンサーを開発する。患者体重を映像情報から推定したり，心電図同期信号や呼吸同期信号を映像ならびにセンサー情報から非接触で取得したりすることのできるデバイスおよび解析ソフトウェアを開発し，造影CT検査の効率化を実現する。カメラで取得した皮膚の色情報，カメラやセンサーなどの複合的な情報から推定した心拍と呼吸の情報を利用して，造影剤副作用の兆候を早期に検知できるシステムを開発し，安全な造影検査を実現する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の研究では、非接触型のセンシング技術を活用した心電図（ECG）波形および呼吸波形の推定手法の開発に取り組んだ。
心電図波形の推定については、一般的なカメラで撮影された映像を入力データとして使用した。この映像からは深層学習技術を用いて顔を検出し、さらに顔の中でも肌の領域を特定して輝度値の抽出を行った。この肌領域からは微細な色の変化、すなわち血流の変化に起因する信号を抽出し、これを元にバンドパスフィルタを適用することで脈波を取り出した。次に、映像から得られた脈波と、実際の心電図計測装置によって取得された心電図波形とを対応付ける形で教師データを構成し、深層畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）を学習させることで、脈波信号から心電図波形を推定するモデルの構築を試みた。
呼吸波形の推定においては、カメラによる映像と深度センサーから得られるデータを併用した。まず、映像からは深層学習を活用して人体全体の領域を抽出し、その中で特に呼吸運動が顕著に表れる腹部に関心領域を設定した。この腹部領域に対して深度センサーの情報を解析することで、呼吸に伴う身体の動きを捉え、呼吸波形を推定する処理を行った。しかしながら、この手法では被験者の体動に起因するノイズの影響が大きく、精度の向上には限界があることが判明した。そのため、今後は体動によるノイズを効果的に抑制するためのノイズキャンセリング技術の導入・改良が重要な課題となると考えられる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究を進める順序は前後しているが、要素技術について1つづつ開発と検証を行っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
3年目の研究においては、2年目で開発した心電図波形ならびに呼吸波形推定手法の精度向上を行う。理想的な条件下での信号抽出は可能となったが、外乱の影響が除去できておらず、精度も十分でないため、引き続き手法の改良を進める。
併せて、カメラ映像から被験者の体格を推定する手法を開発する。先行研究において深層学習を用いることで体格推定する手法がいくつか提案されており、それらを参考にしながら本研究の目的に適した手法を開発する。
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