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

实现儿童智力和发育障碍的自动客观筛查测试

基本信息

批准号：
22K18663
负责人：
廣瀬智士
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Otemon Gakuin University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-06-30 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K18663/
关键词：
発達障害個人差機械学習運動画像処理

项目摘要

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。

自闭症、注意力缺陷/多动障碍、学习障碍等儿童智力和发育障碍逐年增多，已成为重大社会问题。在教育患有智力和发育障碍的儿童时，尽早发现此类儿童、进行适当的干预并提供支持性环境是使儿童能够独立的重要因素。但目前，智力和发育障碍的早期发现依赖于老师、家长和患者自身的主观意识，有人担心可能会漏掉一些病例。在这项研究中，我们开发了一种图像处理技术，可以从人们运动的视频中将个体的运动特征数字化，通过将该技术应用到儿童跑步运动的视频中，我们将能够及早发现发育障碍，从而实现自动化和早期诊断。客观的筛选测试使其成为可能。具体来说，我们将从跑步运动视频中识别关节运动，从关节运动中提取个体特征，并创建一个分类器，根据这些特征估计是否存在残疾。今年，我们首先尝试使用现有的经过训练的神经网络从 50 米跑步期间拍摄的视频片段中提取跑步运动（每个关节的运动）的运动学。我们在与我们合作的小学操场拍摄了我们所属的小学生和初中生的跑步动作。我们进行了分析以从中提取关节运动（运动学），但事实上，这是一个室外环境，由于阳光的影响，亮度根据位置的不同而变化很大，而且练习需要长距离移动，所以整个跑道的视角很大，很难拍摄。为此，我们寻找一种拍摄方法，可以通过改变拍摄位置、相机拍摄参数等来提取运动学。此外，通过微调神经网络，我们尝试看看是否可以从上述不利条件下拍摄的图像中提取运动学。