| 研究課題/領域番号 |
20K12058
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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62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
小島 要 東北大学, 東北メディカル・メガバンク機構, 講師 (10646988)
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| 研究分担者 |
山崎 研志 東北大学, 医学系研究科, 非常勤講師 (40294798)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 深層学習 / 予防医療 / 肌ダメージ / 色素斑 / 紫外線写真 / 敵対的生成ネットワーク / pix2pix / cycleGAN |
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| 研究成果の概要 |
日々の肌ダメージケア実現のため、カラー写真から肌ダメージを反映した色素斑が強調される紫外線写真を生成する深層学習手法を開発した。開発手法では東北大学病院皮膚科の専用の撮影装置により同時に取得されたカラー写真と紫外線写真とスマートフォンにより撮影されたカラー写真を学習データとして、前者に対しては画像変換技術pix2pixの枠組みで、後者に対しては画像変換技術cycleGANの枠組みで学習を行った。その結果、開発手法は撮影環境や撮影装置が異なる場合にも自然な紫外線写真の生成が可能となり、スマートフォンで撮影された写真も利用可能であることから日々のケアによる予防医療への貢献が期待される成果を得た。
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| 自由記述の分野 |
統計科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肌ダメージを反映した色素斑を強調する紫外線写真の取得は専用の撮影装置が必要である。本研究の開発手法により、こうした専用の撮影装置へのアクセスが難しい地域や、専門的な設備を持たない皮膚科診療現場においても一般的なカメラやスマートフォンにより撮影されたカラー写真から日々の肌ダメージのケアと疾患予防のための情報の取得が可能となることが期待される。加えて、こうしたスマートフォンの使用により簡便に自己の肌ダメージの認識が可能となることで、紫外線による肌への影響についての意識を高め、サンプロテクションの重要性を理解への啓蒙や日々のケアによる早期発見と予防への貢献等その社会的意義は大きなものと考えられる。
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