| 研究課題/領域番号 |
17K00442
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| 研究機関 | 高知工科大学 |
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研究代表者 |
栗原 徹 高知工科大学, 情報学群, 准教授 (50401245)
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| 研究分担者 |
河野 崇 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 准教授 (40380076)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 痛み / 認知症 / 表情 |
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| 研究実績の概要 |
公開されている複数の痛み顔表情データベースを申し込み、機械学習により表情特徴量の抽出を行うトレーニングを行っている。物体認識や画像からのアノテーション生成に用いられているアテンションモデルを痛み表情抽出に適用できないか検討をすすめ、顔の中でも痛み表情が出やすい部位にアテンションをつけることが可能になった．この結果は現在、国際会議に投稿中である。
また、時系列データの活用のためにリカレントニューラルネットワークの1つであるLong short-term memory（ＬＳＴＭ）を利用したネットワークを開発し、フレーム毎に痛みを推定するネットワークをトレーニングしている。実データについては、昨年まで横顔データが得られた褥瘡患者を対象とするのではなく、理学療法士によりリハビリを行っている様子を正面から撮影した顔動画像データを集めるように方針を転換した。これにより横顔ではなく正面顔が使用できるようになったため、公開データセットでの学習結果を適用し検討を進めることができるようになった。ただ、依然としてデータが少なく、個人差を乗り越えた推定を行える状況にはないのが現状である。公開データセットを用いた場合、本人データを用いた場合はある程度推定できているのに対し、本人データを除いたデータで学習させると推定精度が著しく落ちることが確認された。この結果を受けて、さらにデータを増やす必要があるとの結論を得た。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
顔画像というプライバシーにかかわるデータの取得であり、あまり多くの患者データが得られていないのが現状である。新しい患者様には忍耐強く確認をとり少しずつデータを増やしているが、顔が取りやすい部位の症例である必要があり、数が増えにくい。
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| 今後の研究の推進方策 |
さらに多くのデータを得られるように準備を行っている。これらの顔動画像に対して、精力的に研究を進めていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
成果発表のための海外出張が生じずに少額が残額として生じた。
翌年度分と合算しGPUを購入する。
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