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成果報告書詳細
管理番号20190000000627
タイトル平成30年度成果報告書 高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発 高度なIoT社会を実現する横断的技術開発(小規模研究開発) リンパ浮腫トモグラフィク・モニタの研究開発
公開日2019/6/25
報告書年度2018 - 2018
委託先名国立大学法人千葉大学
プロジェクト番号P16007
部署名IoT推進部
和文要約件名:平成30年度成果報告書 「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発/高度なIoT社会を実現する横断的技術開発(小規模研究開発)/リンパ浮腫トモグラフィク・モニタの研究開発」

本研究開発では、プロセス・トモグラフィ法をリンパ浮腫検出機器に応用し、家庭で使えるIoTリンパ浮腫トモグラフィク・モニタ(LTモニタ)によるAI早期検出診断を実用化するため、(1)巻くだけセンサを小型化し、そのIoT環境を整備し、(2)クラウドコンピューティングによる画像再構成ソフトウェアを開発し、(3)電気的に等価な上腕ファントムによるモニタリング装置の性能評価を行い、さらに、(4)LTモニタ用アンドロイドアプリを開発した。まず、編込み電極を内包した小型巻くだけセンサを製作し、LTモニタ専用のクラウド(LTクラウド)内に「感度計算・画像再構成システム」を構築した。具体的には、巻くだけセンサの多数電極から小型計測部により計測した四肢のインピーダンスデータを、「感度計算・画像再構成システム」に送り、クラウド上で四肢断面画像を超高速に再構成するソフトウェアを構築した。また、実際の人間の上腕を模擬した電気・機械的に等価な上腕ファントムを製造し、in vitroでLTモニタおよび再構成画像の性能評価を行った。上腕ファントムは、寒天、NaCl、Tx-151パウダー、ポリマーなどで脂肪組織と筋肉組織の電気的特性、すなわち導電率と誘電率の周波数特性を明らかにし、上腕ファントムから得られた画像再構成の精度評価を行った。更に、開発ステップとして、GUI(グラフィカルユーザインタフェース)の設計、Androidを使用してLTモニタ用アプリの開発を行った。これら一連の研究開発により、本モニタリング装置の臨床研究への準備が概ね整えることができたため、今後は実際の患者を対象とした臨床研究を行い、医療機器としてLTモニタの製品化に向けて研究・開発を進めていく。
英文要約Title:Technology Development for AI Chip・Next-generation Computing for High-efficiency and High-speed Processing/Cross-sectional Technology Development for Realizing An Advanced IoT Society (Small-scale Research and Development)/Reseach and Development for Lymphedema Tomographic Monitor (FY2018) Final Report

This research applies Process Tomography method to a lymphedema detection device and puts it into IoT lymphedema tomographic monitor (LT monitor) for practical home-use in order to implement AI early detection and diagnosis. Therefore, 1) " A small sized band type sensor" with IoT environment is developed, 2) image reconstruction software by cloud computing is designed and prepared, 3) an evaluation of our developed LT monitor is performed using electrical equivalent upper arm phantom and 4) an Android app for LT monitor is developed.A small-sized band type sensor in which electrodes are braided is manufactured. We also build a "sensitivity calculation / image reconstruction system" in a cloud server for LT monitors (LT cloud). Specifically, impedance data of limbs measured by a small measuring unit from multiple electrodes in the band type sensor are sent to "sensitivity calculation / image reconstruction system" implemented in the cloud server in order to reconstruct cross-sectional images of limb at high speed.In addition, an electrical equivalent upper arm phantom simulating a real human upper arm is manufactured, and an evaluation of LT monitoring regarding reconstruction images is performed in vitro. The upper arm phantom consists of an agar, NaCl, Tx-151 powder, polymer to clarify the electrical characteristics of adipose tissue and muscle tissue, ie, the spectral characteristics of conductivity and permittivity. The reconstructed images obtained from LT monitor using the upper arm phantom shows good performance.Furthermore, we designed the GUI (Graphical User Interface) and developed an app for LT monitor based on Android.Our LT monitor is almost ready for clinical research through this research and development. In future work, we will shift to clinical research for actual patients.
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