深層学習モデルを用いた死後画像に基づく個人同定法の確立

• 研究課題/領域番号: 24K23753
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0908:社会医学、看護学およびその関連分野
• 研究機関: 京都府立医科大学
• 研究代表者: 近藤 弘基 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (81004306)
• 研究期間 (年度): 2024-07-31 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 法人類学 / 法医学 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

本研究は、死後CT画像と生前CT画像の類似度を算出し、身元不明者の同定を支援する新たな方法を開発することを目的とする。特に、深層学習モデルを用いて、画像の特徴量を抽出し、人物同定の精度向上を図る。研究はデータ収集、モデル開発、実証実験の3段階で進行し、法医学分野における新たな技術の確立を目指す。