排尿画像データベースの構築と深層学習による排尿量推定

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K12731
• Research Institution: Aichi Prefectural University
• Principal Investigator: 河中 治樹 愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (90423847)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小栗 宏次 愛知県立大学, 情報科学部, 教授 (00224676) ; 雨宮 歩 千葉大学, 大学院看護学研究科, 助教 (90778507)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 排尿量計測 / 画像処理

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的である泌尿器系の治療や診断に役立てるための画像による手軽な尿量計測（ウロフロメトリー）の実現のために、2021年度は本来は深層学習用の画像データベースのために実排尿データの計測を予定していたが、コロナ禍のため実験の実施が不可能であったため、実験データ収集の環境改善を中心に行った。計測時には実排尿の量を機械学習の教師データとして収集する必要があるが、通常の便器に普段通り排尿してもらうことを前提としているため、便鉢の溜水場に蓄尿することもそれをウロフロメータで測定することもできない。そのため、排尿前後の体重の変化量を排尿量（質量から比重を考慮して体積を計算）とみなすことで実験データの取集を行うが、そのデータの信頼性を保証するために、ユーリパンを使ったデータ収集を試みた。そのためには、測定画像内にユーリパンがあることでこれまでのアルゴリズムに弊害は出ないか、ユーリパンの着脱およびその重量測定は効率的に行えるかを確認する必要があり、そのモデルの作りこみと評価検証を行った。その結果、補高便座内に搭載した測定カメラおよび照明において、その位置・角度・分好感度などン面からもユーリパン自体の輝度値と排尿領域の輝度値は差分が取れる程度あり、特に問題が生じないことが判明した。以上より、今後の測定実験は重量計による排尿前後の体重変化ではなく、ユーリパンを用いた総排尿量を教師データに用いることとした。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

実排尿のデータ計測（実際に排尿をしている最中の尿量画像計測）を実施する予定でいたが、コロナ禍の影響により計測実験の実施が予定どおりに行えなかった。

Strategy for Future Research Activity

コロナ禍により1年目および2年目に予定したことが実施できなかったため、研究計画を変更し、最終年度である3年目に深層学習用の画像データベース用のデータ収集を行う。データの計測については分担研究者の所属である千葉大学大学院看護学研究科の施設にて実施する。実験は年6回を予定している。その成果は研究会及び国際会議などで発表する予定である。

Causes of Carryover

コロナ禍の影響で予定していた実験計測が行えなかったこと、およびその後に予定していた学会発表などの旅費および参加費について使用する機会がなかったため。翌年度分と合わせて積極的に学会発表するなどして使用する。