本研究では，動画像を用いることで非接触・非侵襲に新生児運動を抽出し，GMs に基づいて児の運動を評価・自動識別するシステムを提案する．提案システムは 1 台のカメラを用いて計測した動画像から児の運動の特徴を抽出し，児の運動をさまざまな観点より定量的に解析する．そして，確率ニューラルネットを用いることで解析結果から児の運動の自動識別を可能とする．これにより，児の病状・障害の早期発見が期待でき，医師の診断支援につながると考えられる．実験の結果，提案システムは児のGMsを評価することが可能であり，一定の精度でGMsの識別ができることが明らかになった（各GMsの平均識別率：76.2 ± 2.83 %，正常／異常の平均識別率：92.9±1.98 %）．
研究紹介
新生児の自発運動評価を目的としたGeneral Movements診断支援システム
関連文献情報
1. 新生児の自発運動評価を目的としたGeneral Movements診断支援システム, 中島 翔太，右田 涼，早志 英朗，芝軒 太郎，島 圭介，島谷 康司，中塚 幹也，竹内 章人，中村 信，栗田 雄一，辻 敏夫
計測自動制御学会論文集，Vol．50，No．9，pp. 684-692，2014
2. A Motion-based Evaluation System for Infant Movements Using Real-time Video Analysis
Yuko Osawa, Keisuke Shima, Nan Bu, Tokuo Tsuji,Toshio Tsuji, Idaku Ishii, Hiroshi Matsuda, Kensuke Orito, Tomoaki Ikeda and Shunichi Noda
ICBME2008 – 13th International Conference on Biomedical Engineering (IFMBE Proceedings, Vol. 23), pp. 2043-2047, Singapore, December 3 – 6, 2008.
3. Change over time of infants’ movements based on motion analysis: Comparison with changes in General Movements and the body sway
Koji Shimatani, Taro Shibanoki, Keisuke Shima, Yuichi Kurita, Akira Otsuka, Maura Casadio, Psiche Giannoni, Paolo Moretti, Pietro Morasso, and Toshio Tsuji
Physiotherapy, Volume 101, Supplement 1, Page e1388, May 2015.
World Confederation for Physical Therapy Congress 2015 Abstracts, Singapore, 1-4 May 2015
4. A Neural Network Based Infant Monitoring System to Facilitate Diagnosis of Epileptic Seizures
Yuya Ogura, Hideaki Hayashi, Shota Nakashima, Zu Soh, Taro Shibanoki, Koji Shimatani, Akihito Takeuchi, Makoto Nakamura, Akihisa Okumura, Yuichi Kurita, and Toshio Tsuji
Proceedings of 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’15), pp. 5614-5617, Milano, Italy, August 25th-29th, 2015.
