顔面形態変化観測のための標準顔形態生成と可視化，および顔面浮腫診断支援への応用

标准面部形态生成和可视化，用于观察面部形态变化，并应用于面部水肿诊断支持

• 批准号: 21K11936
• 负责人: 健山 智子
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Fujita Health University (2022)Shiga University (2021)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K11936/
• 关键词: 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; 顔面浮腫疾患; 3次元顔面形態観測; 3次元標準顔形状; 点群解析; 民生用RGB-Dセンサー

顔面浮腫は,通常時の顔の状態と比較すると,頬周辺が赤みを帯びて,頬形状の下方向への膨張が視認される症状である.この疾患における発症要因は様々であるが,形成外科分野においては顎矯正手術後,切離・剥離から派生する傷などが要因として高い頻度で確認される.現状,顔面浮腫の診断は,臨床医の直接視診・触診によって行われ,経過観察に基づいて投薬治療を行うことが主であった.このため,医師ごとの診断が異なる可能性が高く,計算機による客観評価が可能な診断支援システムの確立が求められる.上記の課題解決について,本研究では,①3次元顔形状情報観測とデータベースの構築,②正常と疾患奨励間における形状違いの観測と可視化,③①,②の成果にもとづく,顔面浮腫の計算機診断支援を目指す.今年度における本研究では，研究初年度(2021年度)に引き続き,①の課題についての研究に焦点を置いた.①について，本研究で国内外の研究調査を行ったところ，顔面形状変化に関連した研究は，顔部位においても目元，口，鼻などの顕著な局所部位を想定したランドマークを用いた解析が主である．しかし，本研究で対象とする解析は，頬部位を導入した解析となるため，頬部位情報をより詳細に解析したデータベースは存在していない．それゆえ，本研究ではこの頬部位情報を考慮した３次元顔形状のデータ取得ならびにデータ解析を行った．今年度は，疾患症例のデータベース化を行い，実際の形状と本研究による顔形状取得と比較を行う．

Facial edema は, usually の yan state の と more す る と, 頬 weeks 辺 が red み を 帯 び て, 頬 shape の direction under へ の expansion が visual cognition さ れ る symptoms で あ る. こ の disorders に お け る 発 disease by は others 々 で あ る が, formed a surgical eset に お い て は jaw after corrective surgery, cut off, stripping か ら derived す る injury な ど が by と し て い high frequency で confirmation Youdaoplaceholder0. Present situation, the facial swelling は の diagnosis, clinical medical の directly, depending on the clinical palpation, に よ っ て line わ れ, 経 pass over 観 examine に づ い て cast 薬 treatment line を う こ と が main で あ っ た. こ の た め, physicians ご と の diagnosis が different な likely が る く, computer に よ る guest 観 review 価 が may な diagnostic support シ ス テ ム の establish め が o ら れ る. Written の subject to solve に つ い て, this study で は, (1) three yuan yan shape intelligence 観 measuring と デ ー タ ベ ー ス の building, (2) normal と disorders between reward に お け る shape violations い の 観 と visualization, (3) (1), (2) の results に も と づ く, facial swelling の computer diagnostic support を refers す. Our に お け る this study で は, research at the beginning of year (year 2021) に lead き 続 き, (1) の subject に つ い て に の research focus を buy い た. (1) に つ い て, で の research both at home and abroad of this research line を っ た と こ ろ, facial shape - the に masato even し は た study, yan parts に お い て も mu yuan, mouth, Nasal な ど の 顕 the な bureau part を scenarios し た ラ ン ド マ ー ク を with い た parsing が main で あ る. し か し, this study で like と seaborne す る parsing は, を 頬 parts import し た parsing と な る た め, 頬 part intelligence を よ り detailed analytical し に た デ ー タ ベ ー ス は exist し て い な い. そ れ ゆ え, this study で は こ の 頬 part intelligence を consider し た three yuan yan shape の デ ー タ obtain な ら び に デ ー タ parsing line を っ た. Our は, disease cases の デ ー タ ベ ー ス を line い, be interstate の shape と this study に よ る yan と compare を row shape う.

项目成果

医療科学部 研究推進ユニット知能情報工学分野

医学部、科研推广单位、智能信息工程系

A Module Selection-based Approach for Efficient Skeleton Human Action Recognition

基于模块选择的高效骨骼人体动作识别方法

• 发表时间: 2022
• 作者: Shurong Chai;Rahul Kumar Jain;Jiaqing Liu;Tomoko Tateyama;Yinhao Li;Yen-Wei Chen
• 通讯作者: Yen-Wei Chen

Intelligent Visual Analytics & Learning

智能视觉分析

人工知能とデータサイエンス，そして医療への応用

人工智能、数据科学和医疗应用

• 发表时间: 2022
• 作者: Sou Nobukawa;Hirotaka Doho;Natsusaku Shibata;Haruhiko Nishimura;Teruya Yamanishi;健山智子
• 通讯作者: 健山智子

PointNet++を用いた遺伝子関連研究に向けた3次元顔面形態認

使用 PointNet++ 进行基因相关研究的 3D 面部识别

• 发表时间: 2022
• 作者: 岡田一真;寺田卓馬;劉 家慶;健山智子;木村亮介;陳 延偉
• 通讯作者: 陳 延偉