| 研究課題/領域番号 |
18K11454
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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61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 藤田医科大学 (2022)
滋賀大学 (2020-2021)
広島工業大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
健山 智子 藤田医科大学, 医療科学部, 准教授 (90550153)
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| 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, 教授 (30455183)
北上 始 広島工業大学, 情報学部, 教授 (50234240)
山岸 秀一 広島工業大学, 情報学部, 教授 (10609902)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ジェスチャ解析 / ジェスチャデータベース構築 / RGB-Dセンサ / 深層学習 / 医用画像可視化操作 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，RGB-Dセンサを用いて，術中を想定した環境からのジェスチャを認識し，この認識に基づいて医用画像の可視化操作を行うシステムの開発を行った．本研究で構築したジェスチャでは，２５種類のジェスチャの種類を，正面と正面上部４５度方向から取得し，カラー情報とDepth情報の同時取得を行なった．この取得したデータセットをMaHG-RGBDデータベースとして公開した．
さらに，より高度なジェスチャ認識を行うため，深層学習を導入することで効率的で高精度なジェスチャ解析を達成した．この成果を医用画像可視化システムへ応用することで，評価を行い，目的を達成した．
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| 自由記述の分野 |
知覚情報処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
公開したMaHG-RGBDデータベースには，取得されたカラー画像から生成した擬似Depth情報も含まれており，RGB-Dセンサーが存在しない環境でもDepth情報を構成することが可能となっている．さらに，このデータベースを公開することで，今後のジェスチャ解析にも広く利用されることは社会的意義は高い．
また，ジェスチャ認識では，深層学習を導入することで，高精度かつ効率的なジェスチャ認識が可能になった．この研究遂行で，我々は新たにカラーとDepthの融合によるマルチモダリティなジェスチャ解析へ展開した．今後，種々のデータ融合は学術的に期待されている．本成果はより多くの分野で展開が可能である．
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