| 研究課題/領域番号 |
20H04271
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61060:感性情報学関連
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
三橋 俊文 帝京大学, 医療技術学部, 教授 (20506266)
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| 研究分担者 |
棚橋 重仁 新潟大学, 自然科学系, 助教 (00547292)
広田 雅和 帝京大学, 医療技術学部, 講師 (40835435)
斎田 真也 神奈川大学, 付置研究所, 研究員 (90357054)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
18,070千円 (直接経費: 13,900千円、間接経費: 4,170千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2021年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 9,880千円 (直接経費: 7,600千円、間接経費: 2,280千円)
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| キーワード | 眼光学 / 心理物理 / AI / 周辺視 / 眼球運動 / VR空間 / 読書 / 眼球運動検査 / 眼球運動測定 / 調節測定 / 高速画像呈示 / 両眼視 / Explainable AI / 視覚モデル / 眼球光学モデル / 心理物理学 / 仮想現実感 / 高精度眼球運動測定 / VR空間での見えの大きさ / 高精度眼球光学モデル / 眼の光学モデル / 眼球運動測定装置 / ヘッドマウントディスプレイ / Deep Learning / 神経系人工知能モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
視覚過程を，対象となる複雑な環境，入力系としての眼球光学系，情報を処理する神経系と包括的に捉え，被験者毎の個人モデルを構築する．主な研究項目としては下記が挙げられる．
(1) 実環境と同等の実験用の複雑な環境の構築
(2) 精度の高い，個人差を考慮した眼の光学モデルの開発
(3) 頭部非固定での眼球運動や瞳孔径の測定法開発
(4) 網膜像を入力とし，心理物理的な被験者応答を出力とする，AIを使った神経系モデルの構築
これらを統合した個人の視覚を評価できるモデルを使えば，駅などの公共空間の視覚的特性(安全性，快適性)を被験者を使わずに評価できる，
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| 研究成果の概要 |
本研究は、複雑な環境下での視機能検査を目指し、多角的なアプローチで研究が行われた。眼球運動測定では、臨床現場での滑動性眼球運動の自動解析システムの開発と評価が行われ、その精度向上が達成された。また、地下街の3Dモデルを再構築し、VR空間上で再現することで、HMDを用いた複雑環境提示の可能性が示された。さらに、視野制限時の読書実験や周辺視野における視力検査を通じて、視覚機能の評価が行われた。加えて、日本人固有の眼球モデル構築や、AIを用いた眼底像からの視覚機能予測など、多岐にわたる研究成果が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、VR空間での行動や視覚機能を評価する手法を開発し、没入感の高い地下街VR空間を構築した。また、眼球運動測定と視覚刺激提示を組み合わせた実験システムを開発し、臨床応用可能な眼球運動検査自動解析システムや、日本人特有の眼球モデルを構築した。これらの成果は、VR技術の進歩や、視覚に関する医療技術の発展に貢献し、人々の生活を豊かにすることが期待される。
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