研究課題/領域番号 |
21K11936
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研究機関 | 藤田医科大学 |
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 |
野崎 真也 琉球大学, 工学部, 准教授 (00390568)
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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キーワード | 顔面浮腫 / 3次元顔形状の観測 / 深層学習 / 3次元顔形状データベース / 顔貌形態モデル |
研究実績の概要 |
本研究課題では,臨床現場で観察される顔貌変化について,顔形状の3次元形状変化からその形態解析を行うこと,そしてその解析のためのデータベース構築を目的としている.2022年度の研究では,3次元顔形状取得に関連する研究として,データ取得の研究を行っており,2023年度も引き続き,データ取得の研究および取得される3次元の顔面形態における形状特徴を評価するための特徴解析の研究にアプローチを行なった.データの取得は,Kinect V2から撮像されるDepth画像を用いて3次元点群データを構成する.この3次元形状に対し,健常者の通常時における顔情報を正常症例として撮像する.さらに,この対象者の頬を膨らませた状態で撮像することで,擬似で顔貌変化を作成し擬似の疾患症例を定義して撮像を行なった.この症例間において,差分を観測する手法で,顔貌変化を3次元で解析を行なっている. また,実際に作成した3次元点群データの妥当性を評価するために,実測が可能となるための3次元画像の取得が必要である.本研究では,臨床現場との連携で,頭部CTデータから,上顎部に対する形態特徴を画像解析から獲得し,評価用データとして妥当かについて,検証をスタートした.検証から,顔面は,正中矢状線に対し線対称の特徴が構成されていることをデータ解析から獲得し,データベース構成を行なっている. 2023年度,本研究は研究代表者の妊娠と出産にともなう入院などので休職期間が発生し,研究の中断期間が生じてしまった.そのため,当初の計画していた3次元顔形状に対するデータベースの整備と深層学習の解析が大幅に遅れが生じてしまっている. 2024年度は2023年度の結果と大幅に遅れた計画を遂行し,本研究の成果を広く報告することを目指す.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2023年度,多くの講義の引き継ぎに伴う講義準備と,妊娠と出産のための入院に伴う休職期間が生じたことが重なり,研究中断期間と研究の遂行遅れが発生した.そのため,研究計画において,当初予定していたデータ取得と分析に遅れが発生している.2024年度は,2023年度に予定していた,臨床データの取得からのモデル評価,データ分析を行うことを計画している. また,データ取得は,Kinect V2での取得を行なっていたが,デバイスの終了などの影響をうけた. 今後は撮像デバイスに依存しない方法などを検討することが必要である.
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今後の研究の推進方策 |
2024年度は,2022年度,2023年度に引き続き,臨床現場と連携して実際の臨床データを取得も同時に行う.また本研究で構成した擬似疾患顔面形態のデータベースの妥当性についての評価を主として行う予定である. また,2023年度の研究成果より,顔形状は3次元点群情報であることから,より効果的な解析として,グラフニューラルネットワークの導入が本研究に重要であることが確認された.2024年度,グラフニューラルネットワークの導入などにより,本研究を遂行し,研究報告を行なっていく計画である.
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次年度使用額が生じた理由 |
2023年度,講義引き継ぎに伴う膨大な準備時間, 研究代表者の妊娠と出産のための休職期間の発生などで 2023年6月からの研究中断期間と遅延が発生し,本課題の進捗が遅延した.当初計画していたデータ取得のための旅費、物品費等に未消化が生じた.当初の予定では,2022年度からの引き続いてのデータ取得を行うと同時に,取得データからの特徴解析に基づくデータ整備と深層学習による点群解析を予定としていたための予算を予定していたが,この予算計画を2024年度の研究遂行に計上する.
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