| 研究課題/領域番号 |
20K19920
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
|
|---|
| 研究機関 | 藤田医科大学 (2022)
静岡大学 (2020-2021) |
|---|
研究代表者 |
平野 陽豊 藤田医科大学, 医療科学部, 講師 (50725679)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
|
|---|
| キーワード | 動脈硬化 / 血管内皮機能 / Earlobe crease / 画像処理 / 血管内皮 / 簡易検査 / 機械学習 / 診断支援 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
血管のもっとも内側にある細胞層（血管内皮）の機能の低下が動脈硬化の初期症状である．我々の研究グループでは，これまでに耳朶のしわの有無がこの機能低下に関連することを世界で初めて統計的に示してきた．本研究では，耳朶のしわから血管内皮の機能を評価するために，耳朶の画像データを用いて血管内皮機能を評価するシステムを世界で初めて提案する．具体的には耳朶しわの長さ，深さなどの特徴を定量抽出し，それらの特徴から機械学習を行い血管内皮機能を評価するシステムの開発を目指す．
|
| 研究成果の概要 |
本研究では，耳朶のしわから血管内皮機能を簡便に評価するために，カメラを内蔵したスマートデバイスを用いた血管内皮機能評価システムを提案した．耳朶写真から耳朶しわの長さ，本数，深さなどの特徴を定量抽出するアルゴリズムを考案し，それらの特徴から血管内皮機能を評価するシステムを開発した．開発システムを評価した結果，精度よくELCを抽出できていることが確認できた．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で開発したシステムは，耳朶の写真撮影間のみ不動となるだけで検査が終わるため，患者の体表へセンサを付着させることなく血管内皮機能の定量計測を行える．また，現行のELC有無の診断法は，医師の主観による可能性を除外するために複数人医師の多数決によってELCが判断されている．そのため，提案システムが実現すれば外来診療での診断が容易になることに加えて，例えばスマートフォンやタブレット端末などのデバイスへアプリケーションとして実装すれば家庭でも動脈硬化の簡易スクリーニングが可能となる．そのため，患者の負担は極めて少なく，より多くの人の動脈硬化早期診断に貢献できる．
|
