CGANを用いた顔面神経麻痺患者の表情生成
顔面神経の麻痺により，表情筋が自由に動かせなくなる顔面神経麻痺となる病気が存在する．現在，本邦ではその評価法として柳原法が最も一般的である．しかしながら，柳原法は主観的評価であることから，診察者によって スコアが異なること指摘されいる．そこで，一定の指標となるような教材共有が求められているが，個人情報保護の 観点から実患者顔画像を公開することはできない．本研究では，深層学習（GAN)を用いて公開可能な顔の表情を変化させ，実患者の顔表情を再現する．これによって疑似顔面神経麻痺顔を生成し，共有可能な教材として使用することを目標とする．
Fig.1. 提案手法の全体図
Fig.2. 生成結果例
関連発表論文：
1. Sota Yaotome, Masataka Seo, Naoki Matsushiro, Yen-Wei Chen: “Simulation of Facial Palsy using Conditional Generative Adversarial Networks,” Proc. of 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019), Osaka, Japan, Oct.15-18, 2019 (Link)
2. 八乙女颯太, 瀬尾昌孝, 松代直樹, 陳延偉, “Conditional GANsによる顔画像の表情変換と顔面神経麻痺シミュレーション,” 第24回日本顔学会大会, o3-3, 北海道情報大学, 2019.9.14-15.