人工知能を用いた顔面神経麻痺の客観的主観評価システムの確立

点击翻译按钮获取中文摘要

静止画像「安静時並びに顔面運動「イー」を行っている時の２つの画像」を用いて人工知能による顔面各部位の検出を、完全麻痺例と不全麻痺例の患者１０名づつ程度、更に麻痺のない健常例も追加して数種類の顔面特徴点検出エンジン（FaceAPIやGoogle Mediapipeなど）を用いて行った。これらの顔面画像における顔面各特徴点の検出試験を行った結果、麻痺のない例では比較的正確に多くの顔面の特徴点を捉えることが可能であるが、麻痺例ではその検出精度はかなり低下してしまうことがわかった。これは人間の顔面は概ね左右対称であることを前提に検出エンジンの機械学習が行われている（麻痺のない人間の顔をもとにしている）結果であると考えているが、特に顔面神経麻痺の伴う個々の症例に関して評価を行うには麻痺患者における検出精度の向上が必須であり、その方策を考慮している。一方で、日本形成外科学会や日本顔面神経学会ならびにその関連学会、いくつかの研究会にて上記知見を含んだ発表を行った。（下記参照）また、関連領域の研究者との意見交換並びに情報収集を行った。The 14th International facial nerve symposium (2022. 4. 28-30)、第44回日本顔面神経学会（2022.7.29-30）、地の広場サイエンスセミナー（学内講演2022. 7. 21）、第33回日本末梢神経学会（2022.9.10）、2022年度　手の外科懇話会秋のセミナー（2022.10.22）、The 4th Korean Facial Nerve Society Conference（2022.12.3）