2023 Fiscal Year Annual Research Report
Identification of postmortem images based on radiographic recognitions
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19K08122
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
杜下 淳次 九州大学, 医学研究院, 教授 (40271473)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Yoon Yongsu 九州大学, 医学研究院, 助教 (00816861) [Withdrawn]
池田 典昭 九州大学, 医学研究院, 教授 (60176097) [Withdrawn]
奥村 美紀 九州大学, 医学研究院, 助教 (90820671) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 死後CT画像 / 身元確認 / 候補者絞り込み / 性別認識 / 人工知能 / 疑似パノラマ画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究テーマ「放射線画像認識技術を用いた死後画像の特定」は身元不明な遺体に対して迅速に個人を同定または候補者の絞り込みを行える可能性を探る研究である。東日本大震災やマウイ島で発生した大規模災害において迅速かつ正確に個人の同定を行える技術をもつことは重要な課題である。そこで研究代表者は、法医病理学者や歯科医師と共同で本研究課題に向き合った。主な検討技術を以下に示す。
１）半自動による頭部CT画像のポジショニング補正技術の開発と改良、２）死後CT画像に ける位置決め画像の活用、３）死後頭部Ｘ線画像から歯根部が観察できる画像の作成、
４）胸部Ｘ線画像から年齢を推定するＡＩの開発、５）身元確認のために撮影した死後ＣＴ画像の体幹部からの体内埋め込み金属の週出、６）胸部単純X線画像テータベースや頭部画像を用いた年齢推定深層学習、７）頭部Ｘ線ＣＴ画像から頭部の2次元シルエット画像を作成し、深層学習を用いた男女区別ついて研究を進め、学会での発表を行っている．
とくに頭部のシルエット画像を利用した深層学習についての研究は、第72次日本法医学会学術九州地方集会（2022年10月21日、長崎）と第23回法医画像研究会 令和5年3月11日、札幌）、第79回日本放射線技術学会総会学術大会で発表し、会場で今後の展開について議論を行ない、人工知能の法病理学分野での個人識別または身元不明な遺体に対する候補者の絞り込みについて新しい可能性を見出した。
なお、2019年度の採択以来、研究代表者以外の研究分担者は全員退職したが、退職後も定期的にZoom会議を開催して研究meetingを続けた。コロナ感染の影響で海外渡航は控えたため海外での発表実績は残せなかっが2023年度に国内発表と論文投稿を行えた。
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