| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2021-10-18 |
| タイトル |
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タイトル |
深層学習を用いた新生児熱画像の部位検出 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
深層学習/部位検出/新生児/熱画像 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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大阪大学大学院情報科学研究科 |
| 著者所属 |
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長崎みなとメディカルセンター臨床工学部／長崎大学大学院医歯薬学総合研究科 |
| 著者所属 |
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鹿児島市立病院新生児内科 |
| 著者名 |
別府, 文香
吉川, 寛樹
内山, 彰
東野, 輝夫
濱田, 啓介
平川, 英司
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
新生児は身体の体温調節機能が未熟のため，保育器を適切な温度に管理することが不可欠である．現在は，プローブで測定した体表温度を基に，医療者が手動で保育器の温度管理を行っている．しかし，新生児の肌は未熟のため，プローブが剥がれやすく，長時間の安定した測定は難しいという問題点がある．これに対する解決策として，サーモグラフィを用いることで，新生児に違和感やストレスを与えることなく体表温度の測定が可能となる．一方，サーモグラフィを用いた場合には，得られた熱画像から部位ごとの体表温度を抽出する必要がある．これによって，医学的に重要な深部体温に関連する顎下温度や，抹消温度に関連する四肢の温度などの把握が可能になり，適切な保育器内温度の調整に活用できる．そこで本研究では，深層学習を用いて，新生児の熱画像から頭部・胸部・四肢の 6 箇所を検出する手法を提案する．提案手法では，まず YOLOv5 を用いて身体部位 6 箇所の検出モデルを構築する．このモデルは身体部位間の位置関係を考慮していないため，さらに，決定木に基づき部位間の相対位置制約を考慮したフィルタリングを適用する．評価のために，新生児 26 名の熱画像 4820 枚を使用した．その結果，適合率，再現率はそれぞれ 94.8%，77.5% を達成した．また，検出した部位を基に首元の温度を取得し，プローブで測定した食道温度との関連性を調査した結果，相関係数が 0.82 の強い相関関係があることを確認した． |
| 書誌情報 |
第29回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集
p. 230-234,
発行日 2021-10-18
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-DPSWS2021035.pdf (1.9 MB)
