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2020 Fiscal Year Research-status Report

Development of Wound Status Scoring Support System Based on Machine Learning of Wound Image Database

Research Project

Project/Area Number 20K21700
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

森 武俊  東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (20272586)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 野口 博史  大阪市立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (50431797)
真田 弘美  東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50143920)
高橋 聡明  東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (50824653)
Project Period (FY) 2020-07-30 – 2022-03-31
Keywordsリアルワールドデータ / 画像識別 / 褥瘡 / ディープラーニング / スキンテア / 深層学習
Outline of Annual Research Achievements

創傷評価法として臨床に普及し活用が進んでいる様々なツールは,ほとんどの場合もっぱら主として視覚を中心とした主観的評価に基づくため評価者や評価機会によってリピータビリティが高くないという重大な問題が指摘され続けている.より客観的な指標や計測あるいは算定手法が求められている.統一性・簡便性が重要なことは繰り返し言うまでもない.また将来的には医療者のみならず介護にかかわるソーシャルワーカーによる評価も行われるようになる.重症度や経過評価の妥当性が確保され,信頼性が高く,客観的な手法が望まれている.本研究は創傷画像を自動分類してアセスメントスコアを自動算出することで,インタラクティブに創傷の客観的評価を支援するシステムを開発するものである.初年度は,褥瘡回診で蓄積された患者カルテ情報とリンクした褥瘡デジタル画像データについて,手入力作業により褥瘡領域を正解形状として入力した.また,その領域のDESIGN-Rの各項目スコアをアノテーション入力し,機械学習で各項目についての識別モデルを構成する方法を構成した.a)特徴量計算システムを中核とする機械学習システムの基盤を構築した.機械学習による創傷の各項目の自動分類システムは,深層学習のなかでもセマンティックセグメンテーションとオブジェクト認識に優れたU-netとDarknetに基づく手法を改良拡張しソフトウエア化している.b) 創傷画像データへのアノテーションを簡易におこなうユーザインタフェースプログラムを作成し,デルファイで正解スコアをデータ化した.c) また,ポータブル撮像機構システムを作成した.これによりデータを追加収集し画像処理アルゴリズムの開発を効率化することが可能となった.d)創傷画像と患者カルテのデータおよび正解データを集約したデータベースシステムの作成を開始した.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

計画していた機械学習システムによる特徴量計算システム,アノテーションインタフェース,ポータブル撮像機構のいずれも順調に開発が進んでおりまた,実際にデータ自動分類システムのPoCも進んでいる.またカルテデータと画像データの突合データベースシステムのコンセプト設計が確立し,開発も進んでいる.

Strategy for Future Research Activity

褥瘡のスコアリングシステムであるDESIGN-Rは2020年度に日本褥瘡学会によってあらたな基準が提案されている.これは人手あるいは主観性からより客観性を重視する仕組みの提案であり本研究の方向性とまさに一致している.本研究を進展させ,さらに学会による新提案に対応する機器センサ技術とを組み合わせるようなポータブルなシステムがのぞまれる.

Causes of Carryover

新型コロナにより出張を伴う調査を2年次に延期した.また機器ポータブル化に利用可能な小型カメラと超小型トラッカーについて2021年度に新型の部品が発売されることが見込まれるためそれら部品の購入を2021年度に延伸した.

  • Research Products

    (6 results)

All 2021 2020 Other

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (4 results) (of which Invited: 1 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] Skin tear classification using machine learning from digital RGB image2021

    • Author(s)
      Nagata Takuro、Noyori Shuhei S.、Noguchi Hiroshi、Nakagami Gojiro、Kitamura Aya、Sanada Hiromi
    • Journal Title

      Journal of Tissue Viability

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1016/j.jtv.2021.01.004

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 緩和ケアおよび終末期にある患者に存在する皮膚変化と皮膚の不全に関する定義の検討と避けられない褥瘡の定義策定に向けた検討 本邦の現状2020

    • Author(s)
      高橋 聡明
    • Organizer
      第29回日本創傷・オストミー・失禁管理学会学術集会,
    • Invited
  • [Presentation] キンケア重症度判断支援プロトタイプWebアプリケーション2020

    • Author(s)
      野口 博史, 野寄 修平, 長田 拓朗, 仲上 豪二朗, 北村 言, 真田 弘美. ス
    • Organizer
      第8回看護理工学会学術集会
  • [Presentation] スキン-テア重症度自動推定手法の開発:機械学習手法の検討.2020

    • Author(s)
      野寄 修平, 長田 拓朗, 野口 博史, 仲上 豪二朗, 北村 言, 真田 弘美.
    • Organizer
      第8回看護理工学会学術集会
  • [Presentation] 教師あり機械学習による褥瘡発生予測手法の検討:電子カルテデータを用いたレトロスペクティブコホート研究2020

    • Author(s)
      仲上 豪二朗, 横田 慎一郎, 北村 言, 高橋 聡明, 森田 光治良, 野口 博史, 大江 和彦, 真田 弘美.
    • Organizer
      第50回日本創傷治癒学会
  • [Remarks] 東京大学次世代知能科学研究センター森研究室

    • URL

      https://www.ai.u-tokyo.ac.jp/

URL: 

Published: 2021-12-27  

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