2017 Fiscal Year Research-status Report
眼科治療のストレス低減・セキュア向上を目指すコンピュータシステムの構築
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16K00431
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
上浦 尚武 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (80275312)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 眼科医療支援 / ストレス / クオリティ・オブ・ビジョン / 待ち時間予測 / 個人認識 / 検査種自動決定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，眼科に通院・入院している患者に対し，治療前後における精神的負荷に直結する様々なストレスを消失・軽減させるととともに，安全性，クオリティ・オブ・ビジョンの大幅な向上が可能となるシステムの開発を目的とする．具体的な研究テーマおよびその実績概要について以下に示す．
１．眼科院内滞在時間短縮システムの開発：来院当日以前の任意の時点で，診察希望曜日における患者の待ち時間の予測が可能となる眼科用システムを開発した．特に，公共交通機関を利用して来院する患者に対して，予約時刻までに到着するために利用すべき公共交通機関の経路情報も提示する方法を明らかにした．
２．眼科小規模入退室管理システムの開発：前眼部OCTから得た角膜厚データを使用した診察室および手術室用小規模個人認証システムを構築した．これは45人を対象とする実験で，個人識別100%を達成した．また，本人拒否率，他人受け入れ率の点から従来システムより高性能であることを確認した．
３．眼科検査種決定システムの開発： Neural Network(NN)に基づく眼科外来患者に対する検査種決定法を確立した．これは検査種が4グループに分類されるものと仮定し，各患者の問診票がこれらのうちのいずれに属するかNNで決定する．すなわち，NNによる問診票クラス分類により，検査種を決定する．提案法はサポートベクターマシンに基づく従来法より高い分類精度，すなわち検査種決定能力があると確認した．
４．眼科手術術後屈折度計算式決定システムの開発：SRK-T，Holladay，HofferQを選択すべき屈折度計算式とし，患者データに式名をクラスラベルとして与え，式決定をサポートベクターマシンに基づくデータ分類問題として解決するアルゴリズムを確立した．
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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
１．眼科院内滞在時間短縮システムの開発：本研究テーマは，申請時に最終年度実施予定としていたシステム操作性向上の一歩として，医師の意見を多く取り入れたGUI開発まで完成し，公共交通機関として従来では鉄道のみであった通院時間情報を，バス利用時にも得ることが可能となった．以上より，本テーマは計画以上に進展している．
２．眼科小規模入退室管理システムの開発：28年度に開発した個人識別システム開発では，角膜半径32方向におけるPachymetryの最大値および最小値からなるベクトルを照合・登録する．これは未登録データをシステムに与えても，そのデータとの距離を最小とする登録データに該当する人物が認証対象とされる．29年度はこのような未登録データに対する棄却能力向上，すなわち本人拒否率，他人受け入れ率の向上を図った．これによりシステムの実用性は向上し，この点から本研究テーマは当初の計画以上に進展している．
３．眼科検査種決定システムの開発：29年度は問診票手書き文における単語間かかり受け関係を考慮したデータ生成アルゴリズムを確立し，検査種決定システムに組み込んだ．ただし，実験ではよい決定精度を達成できず，28年度と同様のデータ生成のもと，分類器として通常のNeural Network(NN)を採用した．これにより，28年度開発システムより高検査種決定精度が得られ， この点から本研究テーマはおおむね順調に進展しているといえる．
４．眼科手術術後屈折度計算式決定システムの開発：データから自己組織化マップを生成し，それによりSRK-T，Holladay，HofferQ，Haigis式を正しく選択できるよう28年度のシステムを改良中である．本研究テーマはやや遅れている．
以上，本研究は総合的にはおおむね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
１．眼科院内滞在時間短縮システムの開発：本テーマは，30年度の目標もほぼ達成している状況にある．そこで，GUIを予定以上に使い易いものに改良すること，さらに自家用車を選択した場合にも通院時間情報を提示できるようにする．以上により，通院・治療以外に使える可処分時間が増加可能となるシステムの開発を目指す．
２．眼科小規模入退室管理システムの開発：本人拒否率，他人受け入れ率をさらに向上させる．具体的には，指紋認証に採用されている指紋量子化をPachymetry値分布に活用する．指紋認証では，隆線分岐点，端点などを特徴点とし，それらが登録データ-認証データ間で30％程度一致すれば本人と同定する．本テーマではこれをPachymetry値分布に取り入れる．Pachymetry値は32行256列の行列として検査結果が医師に提示される．その各行における最大値および最小値を上記分岐点・端点とみなし，認証に利用する．さらに，医師の意見を基に，別種の検査データ使用による実用性の高い新たな患者認証システム開発を目指す．
３．眼科検査種決定システムの開発：問診票自体の書式も検査種決定精度が向上するように改変し，この結果を自己組織化マップやNeural Network学習のためのデータ生成に取り入れる．さらに，医師とは問診票データによる検査種決定は能力的に限界となりつつあるとの意見で一致しており，モニターで患者に画像を見せ，健常時とどのように違いがあるかの回答によるビジュアル問診票を開発し，これを検査種決定に利用する．
４．眼科手術術後屈折度計算式決定システムの開発：Haigisも選択可能な式とするようにシステムを構築する．また，追加学習機能が備わった自己組織化マップおよびサポートベクターマシンを式決定ツールとして採用する．
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