| 研究課題/領域番号 |
19K08122
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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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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
杜下 淳次 九州大学, 医学研究院, 教授 (40271473)
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| 研究分担者 |
Yoon Yongsu 九州大学, 医学研究院, 助教 (00816861)
池田 典昭 九州大学, 医学研究院, 教授 (60176097)
奥村 美紀 九州大学, 医学研究院, 助教 (90820671)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 死後CT画像 / 個人識別 / 深層学習 / 体内埋め込み金属 / 撮影体位補正 / 歯根部 / 身元確認 / スカウト画像 / 画像マッチング / 人工知能 / 法医学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本各地で発生している様々な自然災害による被害を想定した各方面からの先駆的な取り組みが求められている。本研究では、大規模災害発生時にご遺体の身元を迅速に特定する手法を確立するために、死後に撮影する全身のＸ線ＣＴ画像から個人識別に活用できる生体指紋情報（biological fingerprints)を抽出し、これを利用して生前と死後の画像を照合させて身元不明のご遺体の個人の識別を行うことを目的としている。本研究は身元不明のご遺体を正確かつ迅速に識別する手法を開発するものである。
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| 研究実績の概要 |
研究テーマ「放射線画像認識技術を用いた死後画像の特定」に関して、令和4年度までに、１）類似した他人の画像の差分技術、２）半自動による頭部CT画像のポジショニング補正技術の開発と改良、３）死後CT画像における位置決め画像の活用、４）死後頭部Ｘ線画像から歯根部が観察できる画像の作成、５）胸部Ｘ線画像から年齢を推定するＡＩの開発、６）身元確認のために撮影した死後ＣＴ画像の体幹部からの体内埋め込み金属の週出、７）胸部単純X線画像テータベースや頭部画像を用いた年齢推定深層学習、８）深層学習を用いた個人識別のための死後 CT 画像からの骨の抽出、などについて研究を進め、国内と韓国の学会で発表と、順次論文化を行っている．
令和4年度は、とくに頭部のシルエット画像を利用した深層学習についての研究を進め、第72次日本法医学会学術九州地方集会（2022年10月21日、長崎）と第23回法医画像研究会 令和5年3月11日、札幌）で発表し、関係者と今後の展開について議論を行った．令和5年度以降は、開発した個人識別などの技術の論文化と、人工知能の可能性と判断の妥当性、人工知能ならではの予測も含めて研究を進める．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
Covid19による行動制限で海外での研究調査が遅れている．また、すべての分担研究者の退職に伴って単独で研究を継続しているもの、当初の計画は概ね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
世界中で死後CT画像の急速な普及が進んでいることから、死後CT画像の新たな活用を模索することで今後の大規模災害で役に立つ個人識別の技術の確立を目指す．このために、人工知能を適切に取り入れることや、迅速かつ正確な個人識別を支援する方法の提案を続ける
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