午夜剧场

本研究は、カメラで撮影した手指画像から関节リウマチによる炎症を判定する机械学习モデルを构筑し、早期発见や远隔医疗への活用を目指すものです。医用画像のデータ不足と不均衡を克服する目的で、リウマチ患者の手指を再现した合成データを生成し、これを活用して推定精度を高めます。専门医や高価な机器が不要な诊断技术を确立することで、医疗格差の是正にも贡献することが期待されます。

本研究は、カメラで撮影した手指画像から関节リウマチによる炎症の有无を推定する机械学习モデルを构筑し、早期発见および远隔医疗への応用を目指すものである。関节リウマチは早期诊断?早期治疗が重要である一方で、専门医による诊断や特殊机材などの医疗资源が必要となるため、医疗アクセスに地域差が生じやすいという课题がある。そのため、一般的なカメラ画像のみを用いて炎症の有无を推定できる技术の确立は、诊断支援や医疗格差の是正の観点からも重要な意义を持つ。

前年度は、炎症の有无を判定する机械学习モデルの构筑に取り组むとともに、医用画像研究において课题となるデータ不足およびデータ不均衡を克服するため、仮想空间上でリウマチ患者の手指状态を再现した合成データを生成し、これを机械学习に活用することで推定精度の向上を図った。これにより、限られた実データのみを用いる场合と比较して、モデルの汎化性能向上の可能性が确认された。

これらの成果を踏まえ、引き続き合成データを活用した机械学习モデルの改良および评価を継続し、より信頼性の高い炎症推定モデルの构筑を目标とする。

2026年度は、実応用を见据えた推定精度および汎用性のさらなる向上を主な目标とする。前年度の成果により、合成データを活用した机械学习モデルの有効性が示された一方で、実际の医疗现场や远隔诊疗环境での利用を想定した场合、より多様な撮影条件や手指状态に対する顽健性の向上が求められる。

そのため、2026年度は、合成手指データの多様化（炎症状态の多様な表现、撮影条件の多様化など）、合成データと実画像データを组み合わせた学习による机械学习モデルの性能向上、そのための専门医の知见を反映したアノテーションデータの整备などの取り组みを行う予定である。

当该年度は，本研究において，手指画像から関节リウマチによる炎症の有无を判定する机械学习モデルの构筑に取り组んだ。また，医用画像研究におけるデータ不足およびデータ不均衡の课题に対応するため，仮想空间上でリウマチ疾患の状态をモデル化した手指データを合成し，これを机械学习に活用することでモデルの推定精度の向上を図った。

これらの研究活动の成果として，国际会议での発表1件，国内研究会での発表1件，および受赏1件の成果を挙げることができた。以上の结果から，当该年度の事业计画に対して十分な成果が得られており，研究は概ね计画通りに进展したと考える。

学会発表件数（国际1件）

Rintaro Chiba, Shun Kato, Daiki Kistunai, Yasushi Kondo, Shuntaro Saito, Aoki Yoshimitsu, Mariko Isogawa, "Image-based Joint Inflammation Estimation for Rheumatoid Arthritis with Virtual Hands", Asian Conference on Computer-Aided Surgery（ACCAS 2025）

学会発表件数（国内1件）

千葉倫太郎, 加藤駿, 橘内大輝, 近藤泰, 斉藤俊太郎, 青木義満, 五十川麻理子，"仮想合成手指画像を用いた関節リウマチに起因する関節炎症推定手法", 第28回 画像の認識?理解シンポジウム, 2025

イベント（1件）

庆应テクノモール，パネル展示「画像を入力とした関节リウマチに起因する炎症有无の検出」2025年12月12日，东京

受赏（1件）

惭滨搁鲍インタラクティブ発表赏（画像の认识?理解シンポジウムでの発表において，全601件のポスター発表のうち，上位11件に该当するとして选出された．）

実応用に向けた取り组みとして、医学部と理工学部の共同研究により、特许出愿に至った。本研究成果は国际会议および国内研究会において発表され、さらに受赏を得るなど、学术的にも一定の评価を得ることができた。