スマートフォンと深層学習を用いた目と口のセルフメディケーション検査技術の検討

• Project/Area Number: 24K15199
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
• Research Institution: Tokyo Denki University
• Principal Investigator: 長谷川 誠 東京電機大学, 工学部, 教授 (80303171)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岡 芳樹 鈴鹿工業高等専門学校, 電子情報工学科, 講師 (30751797) ; 石原 聖司 東京電機大学, 理工学部, 教授 (50351656) ; 古川 貴雄 共立女子大学, 家政学部, 教授 (70262699) ; 増田 修 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (90775967)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: セルフメディケーション / 深層学習 / 目 / 口 / 検査

Outline of Research at the Start

セルフメディケーション（自己治療）分野において深層学習とスマートフォンを用いて診断するサービスは重要である．ここでは目と口に注目し，これらをスマートフォンカメラで撮影して健康状態をチェックする技術を検討する．被験者の目と舌下静脈を撮影した大量の画像を機械学習し，ドライアイや結膜充血，血液の状態を推定する．これまでの成果は可能性を示したにすぎず，少ない被験者でのシミュレーションにすぎなかった．申請する研究期間において，多くの被験者による性能評価を実施し，撮影技術や深層学習方法の改善などを計画している．また，目と口からの生体情報についての相関を解明し，マルチモーダルな診断を目指す．