自動排泄処理装置使用者の便性状解析のための画像取得装置とクラス分類手法の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MAG20037,MBE20022

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 マグネティックス/【C】電子・情報・システム部門 医用・生体工学合同研究会

発行日: 2020/03/19

タイトル(英語): Development of image acquisition system for automatic excretion processors and classification method for analysis of stool properties

著者名: 岡田 靖広(東京大学),須永 雄貴(東京大学),足立 登美夫(リバティソリューション),片山 隆雄(リバティソリューション),池田 太樹(リバティソリューション),藤代 尚文(帝京大学),関野 正樹(東京大学)

著者名(英語): Yasuhiro Okada(The University of Tokyo),Yuki Sunaga(The University of Tokyo),Tomio Adachi(Liberty Solution Co., Ltd.),Takao Katayama(Liberty Solution Co., Ltd.),Taiki Ikeda(Liberty Solution Co., Ltd.),Naohumi Fujishiro(Teikyo University),Masaki Sekino(The University of Tokyo)

キーワード: ブリストルスツールスケール|便画像|ディープラーニング|光学|Bristol stool scale|stool image|deep learning|optics

要約(日本語): 介護士不足の対策として、被介護者の排泄処理の自動化が取り組まれている。自動化の問題として目視確認ができないことがある。本研究では、排泄物を画像処理により、性状を分析し、異常の有無を自動で判別する手法を開発し、自動排泄処理装置への実装を試みる。便が鮮明に写るために便器カップ模型を光学的に設計し、そこで撮影した模擬便画像を転移学習させたところ、正答率が98.2%となった。便の分類にはbristol form scale(7class分類)を用いた。

要約(英語): In this study, we developed a method of analyzing　automatically the properties of excrement by image processing and tried to mount it on them. The toilet cup model was designed optically to clearly show the stool, and we trained resnet by images of stool sample taken there based on the BFS and the accuracy rate was 98.2%.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,664 Kバイト