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舌は、咀嚼・嚥下・構音などの口腔機能において重要な役割を担っている。舌表層に見られる舌苔の付着や舌粘膜の乾燥は、口腔機能に関連しており、これらの状態を評価することが重要である。しかし、舌の評価には専門的な知識や装置を要することが多い。研究代表者は、深層学習による画像認識技術に着目し、モバイル機器による写真撮影により舌機能を評価する試みを行っている。本研究課題では、撮影された舌の写真から、簡便かつ信頼性の高い包括的な舌評価法の確立することを目的とする。
本年度は、教師データを増加させ、舌の区画抽出および舌苔付着度の評価についての精度向上を図った。また、舌粘膜の乾燥についての評価アルゴリズムの検証を行った。舌粘膜の乾燥の評価は、口腔水分計ムーカスによる舌水分量の測定を行い、舌の画像とあわせて教師データを作成した。作成した教師データに対して深層学習を行い、舌粘膜の乾燥および舌の筋萎縮の評価を行うアルゴリズムを作成した。
これまで作成した舌の区画抽出アルゴリズムおよび舌苔付着度と舌粘膜の乾燥の評価アルゴリズムについて、教師データの作成方法、適切な画像の処理方法、パラメータの設定値、アルゴリズムによって抽出された特徴量に対する各種評価値の算出方法を検討した。その結果、舌の区画抽出および舌苔付着度については精度の向上を認め、また、舌粘膜の乾燥についても良好な精度が得られた。
以上より、写真から舌機能を自動的に評価できるシステム構築に成功し、さらに舌苔付着および舌粘膜の乾燥の程度を算出できる可能性が示唆された。
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