Development of AI-based remote physical examination

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K08199
• Research Institution: Gifu University
• Principal Investigator: 大倉 宏之 岐阜大学, 大学院医学系研究科, 教授 (30425136)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 原 武史 岐阜大学, 工学部, 教授 (10283285)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: AI / 頸静脈波 / 心不全

Outline of Annual Research Achievements

これまでに工学部との共同研究として、3DビデオカメラとRGBカメラによる頸静脈拍動の評価を目的として以下の共同研究を行てきた。(1).3Dビデオカメラからの距離計測の妥当性を検討するために深部計測モデルを使用して、3Dビデオカメラによる距離計測を行った。その結果、距離計測の妥当性が示された。
(2).次に頸静脈拍動モデルを用いて、拍動する物体の深度とその経時的変化を計測可能かどうかのモデル実験による検討を行った。その結果、モデル実験においては拍動を３Dカメラで記録することが可能であることが示された。(3).3DビデオカメラとRGBカメラにより、人体（健常例）における頸静脈拍動の記録をおこない頸静脈波をリモートで記録可能かどうかを検証した。その結果、いずれを用いても頸静脈拍動の可視化が可能であることが示唆された。
つづいて、以下の臨床検討を開始した。
(4). トレーニングセット：対象例（心不全例と健常例）に対して、3DビデオカメラならびにRBGカメラを用いて、頸部の動画像を記録した。Convolutional Neural Networkを用いた深層学習によって、心不全か非心不全に分類する学習を行った。
バリデーションセット：ついで、バリデーションセットに対してトレーニングで得られた深層学習の妥当性を検証する予定である。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

院内の倫理委員会の審査に時間を要したことと、新型コロナ感染症の周期的流行により、臨床例における症例登録が十分進まなかった。

Strategy for Future Research Activity

今後は、バリデーションセットとなる心不全患者と非心不全患者に対して、深層学習の妥当性を検証する予定である。また、右心カテーテル検査による中心静脈圧との対比や、非侵襲的に記録した頸静脈波形と右房圧波形の対比も行う予定である。

Causes of Carryover

本研究内容の学会や論文投稿時の校正費用や投稿費用にあてるため。