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2020 Fiscal Year Annual Research Report

アイトラッカーによる重症心身障害児の意思解明に基づくコミュニケーション支援法開発

Research Project

Project/Area Number 17H04448
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

鈴木 眞知子  京都大学, 医学研究科, 名誉教授 (80179259)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 小川 真寛  京都大学, 医学研究科, 助教 (00732182)
山口 未久  京都府立医科大学, 医学部, 助教 (20771132)
Project Period (FY) 2017-04-01 – 2021-03-31
KeywordsPIMD / アイトラッキング / Saliency score
Outline of Annual Research Achievements

本研究では重度知的障害をも有するprofound intellectual and multiple disability (PIMD)患者を含めた重度身体障害者のアイトラッキングによる視線パターン分析と客観的評価手法の開発を行った。PIMD患者(35人)、PIMD患者を除く重度身体障害者:SPD患者(19人)、健常者(48人)の計102人の対象者が動画を視聴した。
本研究では、従来から用いられている視線取得有無を評価する方法に対して、新規に(1) 動画中の視覚認知に特徴的な部分を指標化する3つのsaliency map(Spectral Residual(SR), Fine Grained(FG), Motion Saliency(MS))に基づき視線位置をスコア化する方法(Saliency score: それぞれFG score, MS score, SR score)、と(2) 動体物と視線位置の関係をスコア化する方法(Distance score)を提案し、それぞれ動画内の物体への視線反応性、および動画内の動体物への追視の程度を分析した。
3つのSaliency scoreにおいて、動画全体では健常者とPIMD/SPD患者の群間で統計的有意差を認めた(p < 0.05)。シーンごとではMS/SRスコアと比較してFGスコアがPIMD/SPD患者の視線位置をより多くのシーンでスコア化に有用であった。また、Distance scoreにおいて、動画全体ではPIMD患者、SPD患者、健常者のすべての群間で統計的有意差を認めた(p < 0.05)。シーンごとではDistance scoreを用いることによりPIMD/SPD患者で、患者ごとに反応しやすい速度がある可能性が判明した。動画内の物体への視線反応性と動画内の動体物への追視の程度を評価できることが明らかになった。

Research Progress Status

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (3 results)

All 2020 Other

All Presentation (2 results) Remarks (1 results)

  • [Presentation] 視線データ解析と動画像解析の比較による重症心身障害児の特徴づけ2020

    • Author(s)
      岡本麻里, 小島 諒介, 鈴木真知子, 奥野恭史.
    • Organizer
      医用人工知能学会口頭発表
  • [Presentation] アイトラッカーと動画像処理を用いた重症心身障害児の視線特徴の探索2020

    • Author(s)
      岡本麻里, 小島 諒介, 鈴木真知子, 奥野恭史.
    • Organizer
      メディカルAI学会ポスター発表 優秀ポスター演題賞受賞
  • [Remarks] 超重症児の子育て支援

    • URL

      http://www.kyoto-childcare.net/index.html

URL: 

Published: 2021-12-27  

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