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2020 年度 実施状況報告書

手術中における医用画像の可視化操作のためのジェスチャモデル構築とデータベース公開

研究課題

研究課題/領域番号 18K11454
研究機関滋賀大学

研究代表者

健山 智子  滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授 (90550153)

研究分担者 陳 延偉  立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
松本 慎平  広島工業大学, 情報学部, 准教授 (30455183)
北上 始  広島工業大学, 情報学部, 教授 (50234240) [辞退]
山岸 秀一  広島工業大学, 情報学部, 教授 (10609902) [辞退]
研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2022-03-31
キーワードジェスチャ解析 / 医用画像可視化支援 / 手指形状解析 / 深層学習 / ジェスチャデータベース構築
研究実績の概要

本研究では,平成30年度および令和元年度に行った研究を継続して,タッチレス医用画像可視化操作支援のための手指形状ジェスチャ解析とそのデータベース構築を行った.また,この手指形状ジェスチャ解析のためのデータ取得は,kinect V2(RGB-Dセンサー),およびReal senseを用いてカラー情報(RGB色空間)と深度情報(depth)情報を行い,解析およびデータベースの構築を行った.
デバイスやAPIに準ずるジェスチャの種類は,いわゆる「じゃんけん」の形状の3パターンが主である.滅菌状態を保持した手術室や臨床治療現場では,デバイスとの接触を回避が必要であり,そのため,非接触(タッチレス)な医用画像の可視化操作が求められる.この医用画像可視化操作を柔軟に行うためには,より多様な手指形状ジェスチャからの操作指令を構成することが重要である.本研究では,このデータ整備として,25パターンの手指形状ジェスチャの定義を行い,データベース構築を行った.
深層学習では,当初はCNNなどの基本的な学習からスタートし,一定の成果を得ることができた.しかし,Kinect v2の開発終了がのため,その他の民生用デバイスの導入などが求められる.そこで,他のデバイスなどでもデータ取得が可能となるよう,カラー画像からDepth画像の生成を取得する,手指形状のジェスチャ解析を深層学習によって行った.この手法により,異なったデバイス間でもジェスチャ認識や操作の対応が可能になった.
さらに現在,よりロバストなジェスチャ解析を目指している.これまで,研究で取り扱ってきたジェスチャは,おもに静止情報を用いて解析を行ってきた.しかし,実際の操作では,動的ジェスチャが求められる.本研究ではこの課題に対応すべく,動的ジェスチャ解析に取り組んでいる.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

本研究では,平成30年度および令和元年度の研究を継続し,医用画像可視化操作支援のための手指形状ジェスチャ解析とそのデータベース構築を行った.さらに,収集されたジェスチャデータを用いて深層学習に基づいて認識を行う研究を行った.従来法では,画像解析手法からの特徴抽出に基づいて形状解析に主成分分析による次元圧縮を経て,機械学習法のSupport Vector Machine(SVM)に従って,手指形状認識を行っていたが,この手法では,膨大な時間と計算コストを学習で要する.この解決として,初年度は,深層学習に基づいて,特徴量の解析を直接行い,認識を行うことで,ロバストでかつリアルタイム性を向上させた.この結果では,ジェスチャ解析がおおよし95%へ到達した.
この結果と進捗を踏まえ,さらに,RGB画像からのDepth情報の推定などに着手した.Kinect v2の開発終了がのため,その他の民生用デバイスの導入などが求められる.このような課題克服を目指し,深層学習からDepth情報の推定を行った.本手法により,異なったデバイス間でもジェスチャ認識や操作の対応が可能になった.
これまでの研究成果では,おもに,静止画像を用いたジェスチャ解析を行っていが,応用現場では,動的ジェスチャ解析が求められるので,さらに動的情報に対応すべく,動的ジェスチャ解析のデータベース構成とその解析を今年度は取り組んだ.

今後の研究の推進方策

令和2年度は,新型コロナウイルスの影響のため,実際の医師からの検証データが非常に不足している.そのため,どうしても延長申請が必要となり,令和3年度は令和2年度の研究計画に基づき,いくつかの学会,学術論文での本研究の成果発表を行うことを計画している.
当初の予定であった,Kinect v2 の複数方向からのジェスチャ取得などについて,現在継続して進めているが,今日,深層学習の目覚ましい発展において,複数のデバイスからの取得ではなく,単一デバイスからでも十分な3次元形状が構成可能であることが,研究遂行より確認された.ただし,より詳細な検証のためにも,複数方向からの情報取得も必要であるので,検証情報として継続して進めう.
さらに,臨床医からの意見のフィードバックを継続して進める.

次年度使用額が生じた理由

令和2年度は,新型コロナウイルの影響があったため,予定していた共同研究での対面打ち合わせや対外発表などがすべてキャンセルとなった.
そのため,令和3年度に本研究の延長を申請し,令和2年度に予定していた,研究打ち合わせや学会発表などでも発表し,本研究の対外発表を広げる.

  • 研究成果

    (12件)

すべて 2020 その他

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (10件) (うち国際学会 1件、 招待講演 3件) 備考 (1件)

  • [雑誌論文] Tamemap, Everybody's Town BBS2020

    • 著者名/発表者名
      Matsumoto Shimpei、Tateyama Tomoko、Okimoto Koki、Shimizu Yoshihiro
    • 雑誌名

      IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

      巻: 140 ページ: 925~938

    • DOI

      10.1541/ieejeiss.140.925

    • 査読あり
  • [学会発表] 自由記述からの講義キーワード検出と主成分分析を用いた学習者の理解度評価2020

    • 著者名/発表者名
      森田博人,健山智子,折本研,松本慎平
    • 学会等名
      2020年度JSiSE学生研究発表会中国地区A0
  • [学会発表] CNNとTransformerエンコーダを用いたうつ状態の検出2020

    • 著者名/発表者名
      劉 家慶 , 柴 樹榕 , 黄 越 , 黄 辛隠 , 健山 智子 , 岩本 祐太郎 , 陳 延偉:
    • 学会等名
      電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会
  • [学会発表] YOLOv4 を用いた広告画像内の文字情報抽出法の検討2020

    • 著者名/発表者名
      常川 空雅,野崎 真也,健山 智子,松本 慎平,折本 研
    • 学会等名
      令和2 年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会
  • [学会発表] 広告画像データベース内を整備するためのカラーテクスチャ情報を用いたイベント広告画像の特徴解析2020

    • 著者名/発表者名
      宮本拓実,折本研,健山智子,,本多雅史,松本慎平
    • 学会等名
      電気学会第83回情報システム研究会
  • [学会発表] ポテンシャルフィールドによる海洋環境考慮をした魚群行動生成2020

    • 著者名/発表者名
      池田光汰,健山智子,篠原拓登,折本 研,松本慎平
    • 学会等名
      電気学会第83回情報システム研究会
  • [学会発表] テキスト解析に基づく講義キーワード検出と学習理解度評価”2020

    • 著者名/発表者名
      森田博人,健山智子,折本研,松本慎平
    • 学会等名
      電気学会第83回情報システム研究会
  • [学会発表] Online lectures and events in the COVID-19 Situation2020

    • 著者名/発表者名
      Tomoko Tateyama, Hiroto Morita, Shimpei Matsumoto
    • 学会等名
      High Performance VDI Conference 2020
    • 招待講演
  • [学会発表] Recognition of Character Region in Event Flyer Images based on Machine Learning and its apprication2020

    • 著者名/発表者名
      Ken Orimoto, Masashi Honda, Takumi Miyamoto,Tomoko Tateyama, Shimpei Matsumoto
    • 学会等名
      High Performance VDI Conference 2020
    • 招待講演
  • [学会発表] Assessment Stabilometry of Standing Position using the Wii Balance Board Measurement2020

    • 著者名/発表者名
      Takuto Shinohara, Tomoko Tateyama,
    • 学会等名
      High Performance VDI Conference 2020
    • 招待講演
  • [学会発表] Detection Character Regions and ComparisonFeatures in Event flyer Imagesbased on Machine Learning"2020

    • 著者名/発表者名
      Ken Orimoto, Tomoko Tateyama, Masashi Honda, Takumi Miyamoto, Shimpei Matsumoto
    • 学会等名
      9th International Congress on Advanced Applied Informatics
    • 国際学会
  • [備考] Tomoko Tateyama's Website

    • URL

      https://sites.google.com/view/ivaltateyama/top

URL: 

公開日: 2021-12-27  

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