| 研究課題/領域番号 |
19K21673
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分4:地理学、文化人類学、民俗学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立感染症研究所 |
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研究代表者 |
駒形 修 国立感染症研究所, 昆虫医科学部, 室長 (20435712)
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| 研究分担者 |
米島 万有子 熊本大学, 大学院人文社会科学研究部(文), 准教授 (20733281)
葛西 真治 国立感染症研究所, 昆虫医科学部, 部長 (80332360)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
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: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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| キーワード | ヒトスジシマカ / 画像解析 / 機械学習 / GIS / 蚊 / 生物調査 / 疾病媒介節足動物 / 疾病媒介蚊 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
媒介蚊に関する野外調査の記録（採集記録、地図、航空写真、現場写真等）を解析、特に蚊が多く採集された場所、そうでない場所を選別し、画像解析により深層学習で解析し、現場の写真から蚊が多い場所かどうかを予測できるようにすることを目標とする。また、解析した後は、大量の地点の解析をさせ、媒介蚊のリスクマップの作成を試みる。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、現場の写真を用いて蚊の成虫の密度を推定し、疾病伝播のリスクを評価することを目的とした。国内でデング熱の感染事例が発生した公園付近で，蚊の生息数が異なる場所の全天球写真と蚊の採集データを収集した。これらのデータセットを深層学習を用いて解析した．3200個のトレーニングデータと1600個のバリデーションデータでテストした結果、約90％の正答率を達成した。ただし、今回使用したデータは、トレーニング写真を撮影した周辺に限定されていることに留意する必要がある。したがって、本手法の汎用性を確認するためには、さらなる研究が必要である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
景観解析、特に全天球写真と蚊の採集データの統合によって、蚊の成虫の密度を推定する新しいアプローチを提供した。この方法論は、労力と時間のかかるフィールドワークに頼ることが多い従来の蚊の監視方法を省力化に将来的に貢献する可能性がある。機械学習技術を活用することで、現場の写真から蚊の密度を推定するという旧来の技術では難しかったことができる可能性があることを示した．
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