| 研究課題/領域番号 |
20K12058
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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62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
小島 要 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 講師 (10646988)
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| 研究分担者 |
山崎 研志 東北大学, 医学系研究科, 非常勤講師 (40294798)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 深層学習 / 予防医療 / 肌ダメージ / 色素斑 / 紫外線写真 / 敵対的生成ネットワーク / pix2pix / cycleGAN / 紫外線曝露 / 皮膚がん / スマートフォン / 紫外線肌ダメージ / 状態空間モデル / 臨床画像 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では臨床画像から加齢や日光からの紫外線暴露による肌ダメージを評価するため、人工知能分野で活発に開発・研究が進められている深層学習技術をもとにした手法の開発と確率モデルである状態空間モデルと深層学習技術が統合された深層状態空間モデルによる肌ダメージの系時的変化を高精度に予測する手法の開発を行う。開発手法については皮膚科学研究者である皮膚科専門医と共に実臨床データを用いた精度検証を行うことで有効性を評価する。臨床画像に加えスマートフォンからの画像等についても検証を行い、悪性黒色腫などの皮膚疾患の予防を目的として一般利用可能な肌ダメージ評価基盤の構築を行う。
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| 研究成果の概要 |
日々の肌ダメージケア実現のため、カラー写真から肌ダメージを反映した色素斑が強調される紫外線写真を生成する深層学習手法を開発した。開発手法では東北大学病院皮膚科の専用の撮影装置により同時に取得されたカラー写真と紫外線写真とスマートフォンにより撮影されたカラー写真を学習データとして、前者に対しては画像変換技術pix2pixの枠組みで、後者に対しては画像変換技術cycleGANの枠組みで学習を行った。その結果、開発手法は撮影環境や撮影装置が異なる場合にも自然な紫外線写真の生成が可能となり、スマートフォンで撮影された写真も利用可能であることから日々のケアによる予防医療への貢献が期待される成果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肌ダメージを反映した色素斑を強調する紫外線写真の取得は専用の撮影装置が必要である。本研究の開発手法により、こうした専用の撮影装置へのアクセスが難しい地域や、専門的な設備を持たない皮膚科診療現場においても一般的なカメラやスマートフォンにより撮影されたカラー写真から日々の肌ダメージのケアと疾患予防のための情報の取得が可能となることが期待される。加えて、こうしたスマートフォンの使用により簡便に自己の肌ダメージの認識が可能となることで、紫外線による肌への影響についての意識を高め、サンプロテクションの重要性を理解への啓蒙や日々のケアによる早期発見と予防への貢献等その社会的意義は大きなものと考えられる。
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