| 研究課題/領域番号 |
16K00431
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 兵庫県立大学 |
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研究代表者 |
上浦 尚武 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (80275312)
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| 研究協力者 |
田淵 仁志
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 待ち時間予測 / 院内滞在時間予測 / 個人認証 / 左右眼識別 / 畳み込みニューラルネットワーク / 眼科医療支援 / ストレス / クオリティ・オブ・ビジョ ン / 検査種自動決定 / ソフトコンピューティング / 入退室管理 / 屈折度計算式 / クオリティ・オブ・ビジョン / 個人認識 / 医療・福祉 / 待ち時間対策 / 検査種決定 / 入退室管理システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，治療前後における眼科患者の精神的負荷に直結する様々なストレスを軽減させるととともに，安全性も向上させるシステムの開発を目的とした．まず，病院内滞在時間削減策として待ち時間を30分以内の誤差で予測し，公共交通機関利用外来患者には通院時間情報も組み込んだ所要時間提示システムを構築した．次に，手術室内安全策として，前眼部OCTデータに現れる角膜厚特徴に基づく個人認識システムと，ニューラルネットワークを利用し，手術動画から左右眼を判定するシステムも構築した．また，問診票個人情報から記入患者に対する検査種を決定するシステムおよび人工レンズ挿入後の術後屈折度誤差を減じる計算式決定法も確立した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発した所要時間提示システムは直接的待ち時間対策の一環であり，問診票個人情報からの検査種決定システムも，医師の問診票チェックを省くとともに待ち時間の有効利用をモチベーションとしている．待ち時間は患者が通院を躊躇する一因であり，「気がつけば最悪の事態」に陥ることを防ぐことから，本研究は医療コスト削減に貢献できる．また，高齢化により白内障罹患者数も激増し，重大医療事故発生の危険性が増している．OCT検査データのみ用いる本研究の認証システム，手術動画を用いた左右眼識別システムは患者および患部取り違えに起因する医師，患者双方のストレスを大きく削減するとともに，安全性も大きく向上させる．
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