瞳孔、眼底、画像解析、ストレス

生体反応を捉える研究

本講座では、主観的、定性的にとらえられていた視機能や眼科画像所見を、工学的なアプローチやAIによる機械学習を用いた解析を用いることで、異常所見の自動抽出や定量評価に応用できるようにする研究を行っております。
また視線や瞳孔反応の変化が、全身疾患や生体反応 (ストレス反応など) と関連することを明らかにした研究成果を出しています。
非侵襲的に眼から得られる情報を、全身への影響を予測するバイオマーカーとして応用することを目指しています。

視線や瞳孔反応などの視覚情報を、全身疾患やストレスなどの生体反応のバイオマーカーとして応用する新しいアプローチ

非侵襲的：眼球運動・瞳孔反応などをカメラやセンサーで計測するだけで、生体情報を取得可能。被験者への負担が極めて少ない。
即時性：計測データをリアルタイムで解析し、ストレスや疾患リスクをその場で推定可能。早期スクリーニングやモニタリングに有効。
高い汎用性：精神・神経・代謝疾患など、幅広い全身疾患への応用が期待される。

従来の血液検査や画像診断では、ストレスや神経・代謝機能などの生体反応をリアルタイムに把握することが困難である。
本研究では、視線や瞳孔反応を指標として非侵襲かつ即時に生体反応をモニタリングし、健康状態の変化を早期に検出することを目指す。
また、精神・神経疾患の診断では主観的評価に依存しやすいという課題がある。眼の生理反応に基づく客観的評価が可能となれば、治療効果の判定や経過モニタリングへの応用が期待される。

視線や瞳孔反応の解析技術を応用することで、全身疾患の早期発見や認知機能の評価、ストレス状態の定量的把握など、幅広い生体評価への展開が期待される。

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