顔面曲線(面)形状の分析/体系化とそれを用いた形成外科手術用テンプレートの開発

面部曲线(面)的分析/系统化以及利用它的整形手术模板的开发

基本信息

  • 批准号:
    22K12219
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.41万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2026-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

顔面再建や性徴の変更を目的とした形成外科手術では,男性/女性として自然な顔に見える整容性という観点が重要である.しかし,医師の熟練度によって術後の顔面形状の完成度が大きく左右される問題がある.よって,男性/女性として自然な顔面形状を形成するためにその特徴や各部位の関連性を分析することは有用である.そこで,本研究は,さまざまな人種の顔断面における曲線を分析することで,人が男性/女性らしさを感じる顔面形状の特徴,さらに人種を超えた男性/女性らしさに共通する特徴を解明することを目的とした.令和4年度は,日本人とアメリカ人の20代男女の顔面を計測し,顔面形状の3次元モデルから対象部分の断面画像を各人100枚生成した.次に,生成した断面画像を入力とし,性別と人種を教師信号とした畳み込みニューラルネットワーク(以下 CNN)を学習させた.さらに,学習済みの CNNが獲得した特徴を Grad-CAMを用いて視覚化し,特徴部分に対する曲線の分析を行った.その結果,鼻尖の尖った形状,目頭から眉弓にかけての隆起,下唇の丸みが男性的特徴であること,瞼から眉弓にかけての丸み,顎の丸みが女性的特徴であることが明らかとなった.ここで,本年度の研究では日本人を含めたアジア人,白人,黒人であったが,実験対象者の各人種における計測人数に偏りがあったといえる.今後はさらに作成したモデルの精度を向上させるため,アジア人以外の人種の顔面計測データを増やすとともに,CNNの学習方法を見直す予定である.なお本研究は,感性工学会への査読付き論文への投稿準備中である.
Facial reconstruction and sexual characteristics change the purpose of formation surgery, male/female, natural beauty, cosmetic, sexual and important points. The doctor's proficiency in facial shape after surgery is about the same as the problem. Male/female natural facial features are analyzed for their relevance. This study analyzed the facial characteristics of male and female, and analyzed the characteristics of male and female. In 2004, the Japanese people and 20 generations of men and women face measurement, face shape of the three-dimensional image of the object part of the cross-section portrait, each 100 pieces generated. The second is to create a profile of the race. In addition, the study of the characteristics of the Grad-CAM part of the visual analysis. As a result, the tip of the nose is pointed, the head of the eye is raised, the lower lip is a male characteristic, the eyelid is raised, and the jaw is a female characteristic. This year's study includes Japanese, white, black, and other ethnic groups. In the future, the accuracy of CNN will be improved. This research is in the process of preparation for submission of papers by the Institute of Kansei Engineering.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Development of Glasses Design Generation System using Impression Words Based on Deep Generative Model
Northwestern 大学(米国)
西北大学(美国)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Feature Analysis of Impressions around Women’s Eyes and Eyebrows using Neural Network
使用神经网络对女性眼睛和眉毛周围的印象进行特征分析
デザインシステム計画研究室・研究紹介
设计系统规划实验室/研究简介
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

原田 利宣其他文献

形成外科手術 における QOL 向上を目指した 向上を目指した日本人女性の前頭部における曲線質分析とテンプレート化
旨在提高整形外科的生活质量 对日本女性额叶区域的曲线进行分析和模板创建,以提高整形外科的生活质量
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    原田 利宣;山田 朗;大野森太郎,上西綺香,原田利宣;渡邊 隆介 ,竹内 舞 ,原田 利宣 ,山田 朗
  • 通讯作者:
    渡邊 隆介 ,竹内 舞 ,原田 利宣 ,山田 朗
日本人の顔面における曲線の性質分析とその形成外科手術への応用
日本人脸部曲线特征分析及其在整形美容中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    原田 利宣;山田 朗
  • 通讯作者:
    山田 朗
Preference Analyses of Luxury Brands' Web Page Designs using Conceptual Structure Visualization System
使用概念结构可视化系统对奢侈品牌网页设计的偏好分析
Analyses and Visualization of Characteristics of Car Body Types by Using Convolutional Neural Network
使用卷积神经网络对车身类型特征进行分析和可视化
日本人の上眼瞼形状の性質分析と眼に関する印象評価
日本人上眼睑形状特征分析及眼印象评价
  • DOI:
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    渡邊 隆介;川上 茉莉;原田 利宣
  • 通讯作者:
    原田 利宣

原田 利宣的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('原田 利宣', 18)}}的其他基金

面構造分析法の研究とそれを用いたデザイン支援システムの開発
表面结构分析方法研究及其设计支持系统开发
  • 批准号:
    12780228
  • 财政年份:
    2000
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
曲線(面)における視覚言語の抽出とそれを用いたリバースエンジニアリング技術開発
从曲线(曲面)中提取视觉语言并开发利用它的逆向工程技术
  • 批准号:
    10780194
  • 财政年份:
    1998
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)

相似海外基金

ハイパースペクトラルイメージングと深層学習を用いた皮膚病変鑑別システムの開発
利用高光谱成像和深度学习开发皮肤病变判别系统
  • 批准号:
    24K15777
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
深層学習を用いた超音波画像からのSPIDDM診断支援システムの開発
使用深度学习从超声图像开发 SPIDDM 诊断支持系统
  • 批准号:
    24K15775
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
深層学習を用いた拡散テンソル画像による腰椎疾患における疼痛の自動診断システム
基于深度学习的弥散张量图像腰椎疾病疼痛自动诊断系统
  • 批准号:
    24K15787
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
幾何学的深層学習による非線形力学系のグレーボックスモデル化技術の創出
使用几何深度学习创建非线性动力系统灰盒建模技术
  • 批准号:
    24K15105
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
アナログ回路に基づく進化計算手法による深層学習モデルの最適化
基于模拟电路的进化计算方法优化深度学习模型
  • 批准号:
    24K15115
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
ダイナミクス情報を考慮した深層学習技術による天然変性タンパク質複合体構造予測
使用深度学习技术考虑动力学信息预测自然变性蛋白质复合物的结构
  • 批准号:
    24K15183
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
地域連携プログラミング初等教育における深層学習やVRを用いた対話的学習支援システム
区域协作编程 在基础教育中使用深度学习和 VR 的交互式学习支持系统
  • 批准号:
    24K15230
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
深層学習とドローンを用いた温室トマトの株毎の生育データモニタリングシステム
使用深度学习和无人机的每个温室番茄植株的生长数据监测系统
  • 批准号:
    24K15072
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Developing and Visualising a Retrieval-Augmented Deep Learning Model for Population Health Management
开发和可视化用于人口健康管理的检索增强深度学习模型
  • 批准号:
    2905946
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Studentship
Navigating Chemical Space with Natural Language Processing and Deep Learning
利用自然语言处理和深度学习驾驭化学空间
  • 批准号:
    EP/Y004167/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 2.41万
  • 项目类别:
    Research Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了