| 講演名 | 2018-05-25 機械学習の手法を用いた足圧分布画像からの足部アーチ異常の一次スクリーニング手法の検証 岩上 優美(東京医療保健大), 尾内 理紀夫(早大), |
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| 抄録(和) | 足部の健康は我々が健康な生活を送るために非常に重要である．扁平足やハイアーチといった足部の内側縦アーチの異常は痛みや怪我，疲労の原因となるため予防策をとることが必要である．これらの異常を発見するには解剖生理学的な専門知識が必要であり，現在は，専門家がフットプリントや足圧分布画像を1つ1つ目視で検証しているため，大変な時間と労力が必要である．そこで，機械学習を用いて自動で一次スクリーニングを行う手法の検証をした．その結果，高い再現率を得ることができた． |
| 抄録(英) | This study is verification of a primary screening techniques for foot arch abnormalities. Because, to solve the problem that labor and time are required for assessment of foot arch type. We performed classification of foot arch type using machine learning method. We were able to get high-recall result from experiment. This result means low overlooking rate of an abnormal foot. |
| キーワード(和) | 機械学習 / Random Forest / 足部アーチ / 足圧分布 / 一次スクリーニング |
| キーワード(英) | Machine Learning / Random Forest / Foot Arch / Foot pressure distribution / Primary screening |
| 資料番号 | RCC2018-22,MICT2018-22 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC / MICT |
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| 開催期間 | 2018/5/24(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京ビッグサイト |
| 開催地（英） | Tokyo Big Sight |
| テーマ（和） | 高信頼制御通信，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 (ポスターセッションあり) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 原 晋介(阪市大) / 杉町 勝(国立循環器病研究センター) |
| 委員長氏名（英） | Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) / Masaru Sugimachi(National Cerebral and Cardiovascular Center) |
| 副委員長氏名（和） | 林 和則(阪市大) / 三浦 龍(NICT) / 原 晋介(阪市大) / 青柳 貴洋(東工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazunori Hayashi(Osaka City Univ.) / Ryu Miura(NICT) / Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) / Takahiro Aoyagi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 石井 光治(香川大) / 小林 孝一(北大) / 金 ミンソク(新潟大) / 花田 英輔(佐賀大) |
| 幹事氏名（英） | Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Koichi Kobayashi(Hokkaido Univ.) / Kim Mingsok(Niigata Univ.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 加川 敏規(NICT) / 小林 健太郎(名大) / 小林 匠(横浜国大) / 和泉 慎太郎(神戸大) / 健山 智子(広島工大) / 田中 亜実(立命館大) / 安在 大祐(名工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Toshinori Kagawa(NICT) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Shintaro Izumi(Kobe Univ.) / Tomoko Tateyama(Hiroshima Inst. of Tech.) / Ami Tanaka(Ritsumeikan Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reliable Communication and Control / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習の手法を用いた足圧分布画像からの足部アーチ異常の一次スクリーニング手法の検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Verification of primary screening techniques for foot arch abnormalities from foot pressure distribution images using machine learning method |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | Random Forest / Random Forest |
| キーワード(3)（和/英） | 足部アーチ / Foot Arch |
| キーワード(4)（和/英） | 足圧分布 / Foot pressure distribution |
| キーワード(5)（和/英） | 一次スクリーニング / Primary screening |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岩上 優美 / Yumi Iwakami |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京医療保健大学(略称：東京医療保健大) Tokyo Healthcare University(略称：Tokyo Healthcare Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 尾内 理紀夫 / Rikio Onai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-05-25 |
| 資料番号 | RCC2018-22,MICT2018-22 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | RCC-53,MICT-54 |
| ページ範囲 | pp.105-110(RCC), pp.105-110(MICT), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) |