| 研究課題/領域番号 |
19K21673
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分4:地理学、文化人類学、民俗学およびその関連分野
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| 研究機関 | 国立感染症研究所 |
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研究代表者 |
駒形 修 国立感染症研究所, 昆虫医科学部, 室長 (20435712)
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| 研究分担者 |
米島 万有子 熊本大学, 大学院人文社会科学研究部(文), 准教授 (20733281)
葛西 真治 国立感染症研究所, 昆虫医科学部, 部長 (80332360)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2023-03-31
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| キーワード | ヒトスジシマカ / 画像解析 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、現場の写真を用いて蚊の成虫の密度を推定し、疾病伝播のリスクを評価することを目的とした。国内でデング熱の感染事例が発生した公園付近で，蚊の生息数が異なる場所の全天球写真と蚊の採集データを収集した。これらのデータセットを深層学習を用いて解析した．3200個のトレーニングデータと1600個のバリデーションデータでテストした結果、約90％の正答率を達成した。ただし、今回使用したデータは、トレーニング写真を撮影した周辺に限定されていることに留意する必要がある。したがって、本手法の汎用性を確認するためには、さらなる研究が必要である。
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| 自由記述の分野 |
衛生昆虫学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
景観解析、特に全天球写真と蚊の採集データの統合によって、蚊の成虫の密度を推定する新しいアプローチを提供した。この方法論は、労力と時間のかかるフィールドワークに頼ることが多い従来の蚊の監視方法を省力化に将来的に貢献する可能性がある。機械学習技術を活用することで、現場の写真から蚊の密度を推定するという旧来の技術では難しかったことができる可能性があることを示した．
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