| 研究課題/領域番号 |
19K12892
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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90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 三条市立大学 (2022)
埼玉医科大学 (2019-2021) |
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研究代表者 |
加藤 綾子 三条市立大学, 工学部, 教授 (30318159)
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| 研究分担者 |
白石 直子 (丸山直子 / 丸山) 埼玉医科大学, 保健医療学部, 講師 (00736259)
若山 俊隆 埼玉医科大学, 保健医療学部, 教授 (90438862)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019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 | 光スキャナ / 仮想空間 / 3DCG / 機械学習 / 補聴器シェル / 仮想実験空間 / 3次元計測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
外耳道の内部を光セクショニングされた画像およびその形状を機械学習することで，湾曲した外耳道形状を3次元計測する手法を開発する．
補聴器を製作するとき，従来の方法では外耳道の型どり時に鼓膜を損傷するなどの事故が多いため，外耳道形状を安全・スピーディーに計測する技術が求められている．光スキャナの相対座標を機械学習のアルゴリズムで計算することで，湾曲した外耳道の形状を決定する．
また，得られた3次元データから補聴器の枠を作製し，補聴器の聞こえ易さなどの心地よさも機械学習で定量化する手法を開発する．本研究は，機械学習の新たな医学応用を見出し，操作性に優れた新しい耳の計測法を開発するものである．
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| 研究成果の概要 |
外耳道の3次元光スキャナは非接触で外耳道形状を計測できるが，3次元光スキャナの相対座標の計測が必須であることが課題であった．本研究では3次元光スキャナの相対座標を計測することなく湾曲した外耳道の形状を決定することを目的とする．機械学習等には多くのデータが必要であるが，実機を用いてそのデータを収集するのは現実的ではないため VR実験システムを開発した．そしてVR環境で実験を行い3次元座標復元の方法を検討した．カメラの軌道は直線であると仮定し，進入角度の異なる複数の軌道で画像を撮影し，複数軌道のフィッティングにより3次元光スキャナの相対座標を計測することなく3次元形状を決定できる可能性が示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
補聴器は聴覚障害者の生活の質を向上させるだけでなく，うつ病や認知症を食い止める重要な医療機器である．装着感の優れた外耳道挿入型の補聴器は，外耳道を型取りするとき，外耳道や鼓膜を損傷するリスクが高い．3次元光スキャナを用いると，非接触で外耳道形状を撮像できる．しかしながら，光スキャナの相対座標をあらかじめ計測しなければならないためプロセスが増えるうえ，計測中に動いてはいけないため，患者にとって負担が大きいことが問題であった．本研究の成果により，型取りのリスクを無くし，計測時間の短縮により患者の負担を軽くすることが可能である．
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