Development of AI-based remote physical examination

基于AI的远程体检开发

• 批准号: 22K08199
• 负责人: 大倉 宏之
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Gifu University
• 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 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K08199/
• 关键词: AI; 頸静脈波; 心不全; Artificial intelligence; Physical examination; Cardiology

3Dビデオカメラによる頸静脈拍動の評価を目的として以下の検討を行った。(1).3Dビデオカメラからの距離計測の妥当性を検討するために深部計測モデルを使用して、3Dビデオカメラによる距離計測を行った。(2).次に頸静脈拍動モデルを用いて、拍動する物体の深度とその経時的変化を計測可能かどうかの検討を行った。(3).3Dビデオカメラにより、人体（健常例）における頸静脈拍動の記録をおこない頸静脈波をリモートで記録可能かどうかを検証した。その結果、３Dビデオカメラを用いて頸静脈拍動の可視化が可能であることが示された。(4). トレーニングセット：対象例において3Dビデオカメラを用いて、頸部の動画像を記録した。心エコー図法により中心静脈圧上昇の有無(Class 0 or Class 1)をConvolutional Neural Network（CNN）により学習させた。心エコー図法での中心静脈圧上昇の診断は、ASEのガイドライン(J Am Soc Echocardiogr. 2015 Jan;28(1):1-39.e14.)に基づいて行い、下大静脈径 >21 mm、呼吸性変動<50%のものを中心静脈圧上昇と診断した。バリデーションセット：ついで、別の心エコー図施行例を対象に、トレーニングで得られた深層学習の妥当性を検証する予定である。(5).すでに得られた３Dビデオカメラで記録した動画像から、頸静脈拍動図を作成し、心エコー図によりえられた下大静脈波形や肝静脈波形との対比が、現在進行中である。

进行以下研究的目的是使用 3D 摄像机评估颈静脉搏动。 (1).为了检验 3D 摄像机距离测量的有效性，我们使用深度测量模型来使用 3D 摄像机测量距离。 (2).接下来，我们研究是否可以使用颈静脉搏动模型来测量搏动物体的深度及其随时间的变化。 (3).我们使用3D摄像机记录了人体（健康病例）的颈静脉搏动，并验证了是否可以远程记录颈静脉波。结果表明，使用 3D 摄像机可以可视化颈静脉搏动。 (4).训练集：在目标示例中，使用3D摄像机记录颈部的运动图像。训练卷积神经网络 (CNN) 根据超声心动图确定是否存在中心静脉压升高（0 级或 1 级）。超声心动图诊断中心静脉压升高基于 ASE 指南（J Am Soc Echocardiogr. 2015 Jan；28(1):1-39.e14.），下腔静脉直径 >21 mm 呼吸波动 <50%；诊断为中心静脉压升高。验证集：接下来，我们计划使用另一个超声心动图示例来验证通过训练获得的深度学习的有效性。 (5).根据已经获得的3D摄像机记录的视频图像创建颈静脉搏动图，并且目前正在与超声心动图获得的下腔静脉波形和肝静脉波形进行比较。