| 研究課題/領域番号 |
15K12108
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
内野 英治 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (30168710)
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| 研究分担者 |
末竹 規哲 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (80334051)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 眼底動画像 / 眼底血管 / 血管口径評価 / 血管拍動 / 動脈硬化診断 / 脳血管障害 / 網膜血管 / 拍動 / 動脈硬化 |
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| 研究成果の概要 |
眼底解析による脳血管障害早期発見のためのスクリーニング・システムの開発において，一般の眼科に普及している走査型レーザー検眼鏡の眼底動画に対し，被験者の瞬きや眼球運動に対するブレ補正などを行い，網膜血管の拍動を高精度で抽出した．また，静的観点からは，Convolutional Neural Networkを用い，実際に眼科医が動脈硬化診断のために注目する動脈と静脈が交叉する血管交叉部の自動検出に成功した．更に，視認性の極端に悪い眼底画像中の血管輪郭線の抽出にも成功した．これにより，細い血管の動的な動きまでも正確に解析できるようになり，さらに正確な動脈硬化度の評価ができるようになった．
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