熱画像と深層学習を用いた呼吸保護具のフィットチェック
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年2月19日
タイトル：Thermal imaging and deep learning-based fit-checking for respiratory protection
雑誌名：Sci Rep. 2024 Oct 17; 14(1): 24407.
概 要：
本研究は、マスクの正しい着用をリアルタイムで迅速かつ簡単に判断するための人工知能モデルを開発しました。これは、マスク内に閉じ込められた空気による温度変化を確認する熱画像を使用しています。韓国の食品医薬品安全処に承認された5種類のマスクを50人の参加者が4通りの方法で着用し、5000本の動画を生成しました。結果として、3DCNNはバイナリおよび多クラス分類においてConvLSTMを上回り、多クラス分類での最高AUROCは0.986でした。各マスクタイプはAUROC値が0.9を超え、KF-ADが最も良好に分類されました。この熱画像と深層学習を用いたマスクフィットチェックの向上は、高リスク環境での利用に役立つ可能性があります。
方 法：
本研究は、50人の参加者を対象にした実験で、5種類のマスクを4通りの方法で着用させ、5000本の熱動画を生成しました。AIモデルは、3DCNNとConvLSTMを用いてマスクの着用方法を分類し、主要評価指標としてAUROCを使用しました。
結 果：
3DCNNは、マスク着用方法のバイナリおよび多クラス分類においてConvLSTMを上回り、多クラス分類での最高AUROCは0.986でした。各マスクタイプはAUROC値が0.9を超え、KF-ADが最も良好に分類されました。
結 論：
熱画像と深層学習を活用したマスクフィットチェックの手法は、高リスク環境でのマスク着用の正確な判断を可能にし、公共および職業の健康管理において有用であることが示されました。