2022 Fiscal Year Annual Research Report
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
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20K12731
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| Research Institution | Aichi Prefectural University |
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Principal Investigator |
河中 治樹 愛知県立大学, 情報科学部, 准教授 (90423847)
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| 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)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 画像計測 / 排尿量推定 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、衛生陶器内の排尿の様子を撮影した画像（動画）を大量に集めてデータベースを構築し、それに基づいて深層学習をして流量および流率を推定するための特徴量の自動抽出および回帰を実現するネットワークを生成することを目的としている。コロナ禍の影響で2年延期されてしまっていたが、2022年度には実際のトイレで測定実験を実施した．実験は愛知県立大学の研究倫理審査委員会にて承認を得て、被験者にインフォームドコンセントを行った上で安全性に配慮をして実施した。
この実験により，画像計測に必要な照明条件および撮影条件が明らかになるとともに、深層学習用の画像データベースを構築することができた。計測データ数は延べ14人（男性5名，女性9名）でデータセット総数は33個となった。各データは排尿動画の他，年齢、性別、排尿前後の体重、ユーリパンを用いて採取した尿の重量，座位における局部の奥行き位置からなる。これは排尿量の画像計測用データセットとしては日本初となる。
得られたデータセットを分析することで、画像内における尿の領域とカメラの設置位置・向きおよびその個数の条件についても情報が得られた。計測できた射出速度やその軌道および落下時間等は模擬排尿とは異なって様々であり、流率の変化や非単調な流脈線など現実に起きうる排尿パターンと流量・流率の関係性を吟味できるデータが多数得られた。また、尿道口径の個人差や体系による着座位置の差や性別による性器位置の差など、これまでの模擬排尿では十分に考慮できていなかった点も明らかとなり、今後の分析や手法改善に欠かせない貴重なデータベースを構築できた。
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