顔面肩甲上腕筋ジストロフィー (FSMHD) の自動診断のためのコンピューター化された顔認識 (CV4DIAGNOSIS)

顔面肩甲上腕筋ジストロフィー (FSHMD) の臨床診断には、医療センターへの患者の移動と、医療関係者が関与する長時間の検査が必要であり、最も中程度の症例では過小評価される可能性があります。 したがって、遠隔地に住んでいて長くて費用のかかる移動をしなければならない患者と、臨床スタッフの両方にとって、費用がかかり面倒なロジスティクスが必要です。 これが大規模診断の障害となっている。 研究者は、遠隔医療による患者の大規模な診断を可能にするデジタル顔分析技術を使用して、これらの制限を緩和することを計画しています。

上記の理由と予備的な結果に動機付けられたこのプロジェクトの目標は、コンピューター ビジョン アルゴリズムを使用して、この疾患の進行を自動的に検出および監視する方法を開発することです。 これを行うために、研究者はまず、中等度から重度の FSHMD の患者、顔面筋の非対称性を引き起こす他の筋ジストロフィーの患者、および顔面病変のない対照被験者の画像とビデオのバンクを作成します。 これらの被験者のそれぞれは、臨床的および遺伝的に特徴付けられます。

研究者は次に、FSHMD 患者の顔面筋肉損傷を検出し、一方で対照被験者と、他方で他の筋ジストロフィー患者とを区別できるビデオおよびオーディオ センサーを使用するコンピューター ツールを開発します。 調査員は、「ディープラーニング」に関する最新の進歩を利用し、目的を達成するためにアーキテクチャを改善したいと考えています。

この総合的なアプローチに加えて、研究者は、画像上のさまざまな顔の領域を正確に識別できる顔認識アプローチ、および顔のダイナミクスのさまざまな統計的特性 (持続時間と強度) の関連性を研究します。 これらのアルゴリズムは、患者のフォローアップや病気の初期段階での臨床試験で使用できる特定の測定ツールを開発するために、顔面損傷の進行を監視するのにも役立ちます。