子供の知的・発達障害の自動的かつ客観的なスクリーニング検査の実現

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自閉症、注意欠如・多動症(ADHD)、学習障害などの子供の知的・発達障害は年々増加傾向にあり、大きな社会問題となっている。知的・発達障害を抱えた子供の指導において、早期に該当する子供を発見し、適切な介入や支援環境の整備を行うことが本人の自立を可能にする重要な因子である。しかし、現在のところ知的・発達障害の初期発見は、教師、親や本人の主観的な気づきに依存しており、とりこぼしの可能性が懸念されている。本研究では、運動中のヒトを撮影した動画から個人の運動の特徴を数値化する画像処理技術を開発し、この技術を子供の走動作の動画に適用することにより、発達障害の早期発見を可能にする自動的かつ客観的なスクリーニング検査を実現する。具体的には、走動作の動画から関節運動の同定、関節運動から個人の特徴を抽出し、その特徴に基づき障害の有無を推定する分類器を作成する。今年度はまず、学習済みの既存のニューラルネットワークを用いて、50m走を行っている際の撮影映像から、走動作のキネマティクス（各関節の動き）を取り出すことを試みた。協力を得られた小学校のグラウンドで所属の小中学生の走動作の撮影を行った。ここから関節運動（キネマティクス）を抽出する解析を行ったが、太陽光の影響で明度が場所により大きく変わる屋外環境である点、長距離の移動を伴う運動であり、走路全体を通して大きな画角で撮影することが困難であった。このため、撮影位置、カメラの撮影パラメタなどを変更して、キネマティクスの抽出が可能である撮影方法を探索した。また、ニューラルネットワークのファインチューニングにより、上記悪条件下での撮影映像からキネマティクス抽出が可能か試行した。