| 研究課題/領域番号 |
17K18243
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
知覚情報処理
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
瀬尾 昌孝 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (60725943)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | Deep Learning / VR / 顔面神経麻痺 / 診断支援 / 人工知能 / 深層学習 / シミュレーション / 統計解析 / Deeplearning / 認識 / 生成 / 三次元シミュレーション / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
顔面神経麻痺の診断支援を目的として、主に以下3つの研究成果を創出した。
(1)多視点顔面神経麻痺表情データベース：45人の顔面神経麻痺患者と9人の健常者の協力を得てデータベース構築を行った。(2)三次元統計顔モデルの構築と顔面神経麻痺表情シミュレーション：Kinectを用いた、VR環境における顔面神経麻痺表情シミュレータを構築した。複数名の健常者の顔を合成し作成された三次元顔において、各種顔面神経麻痺をシミュレートできる。(3)顔面神経麻痺スコア判別機の作成：Deep Learningを用いた顔面神経麻痺スコア判別器を構築した。耳鼻咽喉科医の評価とほぼ同精度の判別を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
疾患を抱えた顔および頭部の三次元形状表現は計算機診断支援の最先端技術の一つである。本研究では、個人ごとに表情変化動作が異なるために一般的な統計解析手法では再現が困難とされている顔面神経麻痺顔の三次元表情モデル生成を世界に先駆けて実現させた。三次元の顔面神経麻痺顔モデルを作成することで、治療計画立案にも大きく貢献できるとともに、若手医師の学習にも寄与すると考えられる。
また、本研究ではDeep Learningを用いた顔面神経麻痺スコア判別器を構築した。今後は医療機関協力の下、三次元表情モデルとともに診断の現場で有効性の確認を行う予定である。
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