| 研究課題/領域番号 |
17K13255
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究(B)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 研究分野 |
子ども学(子ども環境学)
|
|---|
| 研究機関 | 川崎医療福祉大学 |
|---|
研究代表者 |
宮崎 仁 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 講師 (20550396)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
|
|---|
| キーワード | 感覚特性 / 自閉症 / ASD / 家族支援 / 物体検出 / ディープラーニング / AI / 人工知能 / 自閉症スペクトラム障害 / 視覚 / 機械学習 / オブジェクト検出 / 社会福祉関係 / 情報システム |
|---|
| 研究成果の概要 |
本研究は，自閉症スペクトラム障害児とその家族を対象として「自閉症スペクトラム障害児の感覚異常の対処を支援するシステムの構築」を目的としており，児が嫌がる反応を示すものや児が逃げる反応を示すものを，ＡＩとして知られる技術であるディープラーニングにより学習し，スマートフォンやコンピュータによって撮影した映像の中から自閉症児・者が反応を示すものを検出し，その検出した物をユーザに提示するシステムを開発した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
事前学習モデルを用いて，入力画像から自閉症児が苦手とする物体を検出し出力する技術を開示または示唆する先行技術はこれまでに存在しなかった．
本成果システムを利用することで，専門家でなくとも自閉症児がパニックを起こした原因の推定が容易となり、また自閉症児がパニックを起こす前にその原因となる可能性のあるものを把握し回避することが可能となる．またスマートフォン等のアプリとしても実装できるため世界的に広く活用されることが期待できる．
|
