| 研究課題/領域番号 |
24K15199
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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62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
長谷川 誠 東京電機大学, 工学部, 教授 (80303171)
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| 研究分担者 |
岡 芳樹 鈴鹿工業高等専門学校, 電子情報工学科, 講師 (30751797)
石原 聖司 東京電機大学, 理工学部, 教授 (50351656)
古川 貴雄 共立女子大学, 家政学部, 教授 (70262699)
増田 修 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (90775967)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024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 | セルフメディケーション / 深層学習 / 目 / 口 / 検査 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
セルフメディケーション（自己治療）分野において深層学習とスマートフォンを用いて診断するサービスは重要である．ここでは目と口に注目し，これらをスマートフォンカメラで撮影して健康状態をチェックする技術を検討する．被験者の目と舌下静脈を撮影した大量の画像を機械学習し，ドライアイや結膜充血，血液の状態を推定する．これまでの成果は可能性を示したにすぎず，少ない被験者でのシミュレーションにすぎなかった．申請する研究期間において，多くの被験者による性能評価を実施し，撮影技術や深層学習方法の改善などを計画している．また，目と口からの生体情報についての相関を解明し，マルチモーダルな診断を目指す．
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