| Project/Area Number |
23K20390
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| Project/Area Number (Other) |
20H04284 (2020-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2020-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
葛 崎偉 山口大学, その他部局等, 理事 (30263750)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中田 充 山口大学, 教育学部, 教授 (60304466)
呉 靭 周南公立大学, 情報科学部, 准教授 (70708015)
松野 浩嗣 山口大学, その他部局等, 理事 (10181744)
北沢 千里 山口大学, 教育学部, 教授 (30403637)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
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| Keywords | 東洋医学 / 舌診 / 鍼灸治療 / モデリング / 人工知能 / 経穴推定法 / シミュレーション / ペトリネット / 人体モデル |
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| Outline of Research at the Start |
経脈とは東洋医学における人体の代謝物質(気と血)の通り道であり，経穴(ツボ)の連絡系(道)を指す．鍼灸治療は鍼や灸で経穴を刺激することにより，気や血の流れを良くする治療法であり，世界保健機関(WHO)にも認められている．本研究では主に鍼灸治療を支援するシステムの技術を開発する．その一つ目は東洋医学における五行説，臓腑の表裏関係，経穴の補瀉(ほしゃ)役割等に基づいた人体モデル構築の手法である．二つ目は東洋医学の診察法である四診(望診・聞診・問診・切診)のデータ解析の手法である．三つ目は四診の解析結果と人体モデルを用いて鍼灸治療法を推定するシミュレーションシステム設計の手法である．
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和6年度において，以下の研究開発を実施した．(1)舌画像に基づく五臓六腑の状態推定法の開発，(2)東洋医学の証（病名）に関する症状に基づいた鍼灸治療用経穴の推定法の開発，(3)証を治療するための生薬の自動推定手法の検討．
(1)舌診とは，舌の色や形，舌苔の色など，舌の状態を視覚的に観察する東洋医学の診断法である．東洋医学においては，舌の状態と五臓六腑の状態は密接に関連している．我々は，舌画像に加え，舌の状態を記述した舌状態記述も用いて，機械学習に基づくマルチモーダル診断法を提案している．舌画像から舌状態記述を自動生成したうえで，舌画像と舌状態記述を組み合わせたデータセットを構築する．このデータセット対して，構築したマルチモーダルな内臓診断モデルを用いて，5種類の内臓疾患の分類を行う．(2)鍼灸治療は，気血の流れを調整することで体内のバランスを回復し，痛みを和らげる効果がある．本研究では，患者の症状に応じた治療用経穴を推定する方法を提案している．症状間の差異を明確に整理した上で，症状と経穴の関連性を示すデータベースを構築する．また，病名および症状をノード，経穴をラベルとしたグラフデータセットに対し，グラフ畳み込みネットワークを用いた教師あり学習を行う．本手法により，患者ごとの症状に対応した治療用経穴を提示することが可能となる．(3)漢方薬は，証に現れるさまざまな症状を緩和・治癒するために，複数の生薬を組み合わせて構成されている．我々は，症状と生薬の情報をそれぞれ整理し，両者の対応関係を示したデータセットを構築した上で，経穴決定に用いている機械学習手法を適用し，証に対応する生薬を推定する方法を検討している．
以上の研究開発に必要なデータは，文献調査および鍼灸治療を実施する諸機関における実地調査等を通じて収集した．また，研究成果は国際学会や学術誌において発表した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
鍼灸治療用経穴の推定法の開発に関しては，データセットを構築し，学習実験の結果も得られたものの，その精度は十分とは言えず，さらなる向上が求められる．また，これに関連して，生薬の推定法についても，今後の実験による検証が必要である．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究課題の解決に向けて，今後は以下の方針で研究を進めていく．
（1）鍼灸治療用経穴の推定に関しては，精度の向上を目指し，これまでに構築したデータセットおよび使用した学習モデルを再検討し，実験による検証を行う．
（2）生薬の推定に関しては，症状と生薬との関連データをさらに充実させ，機械学習および検証実験を通じて，証に現れる症状に基づいた生薬推定技術の開発を進める．
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