AIと神経難病・神経免疫疾患 ── 基礎（総論） ── 2026-10-09

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神経変性・神経免疫の基礎研究の進展とAI

• YOLOv3（You Only Look Once, Version 3）を用いた障害者向けAI視線追跡支援システム
  Artificial Intelligence–Powered Eye-Tracking Assistive System with You Only Look Once, Version 3 for Individuals with Disabilities
  Istanbul University - Journal of Electrical & Electronics Engineering · 2026-10-07 · 証拠の段階: 前臨床（工学的なシステム開発と公開データセットでの性能検証）
  抄録（全訳）

  障害のある人の支援技術は、社会的包摂を進めるうえで欠かせない。日常生活により十分に参加できるようにするうえでも、支援技術は重要である。本論文では、低コストの頭部装着型視線追跡システムを設計・開発した。目的は、重度の運動障害がある人の生活の質を高めることである。対象は閉じ込め症候群や筋萎縮性側索硬化症（ALS）の人を想定している。

  患者は自然な眼球運動だけで介護者とコミュニケーションをとることができる。メッセージを送ることや、車椅子を含むさまざまな機器を操作することもできる。

  提案する頭部装着型スマート制御システムは、二つのサブシステムからなる。一つはリアルタイムの画像記録、もう一つは眼の状態の認識である。眼の状態認識システムは、勾配方向ヒストグラム（Histogram of Oriented Gradients）アルゴリズムとサポートベクターマシンで顔を検出する。

  第一段階では、Haar Cascade 分類器と顔ランドマーク検出アルゴリズムを使い、未加工の眼の領域を切り出す。第二段階では、切り出した眼の領域を解析し、視線の方向を判定する。解析には YOLOv3（You Only Look Once, Version 3）アルゴリズムと深層学習モデル LeNet を使う。

  提案手法は Columbia Gaze Data Set で検証した。このデータセットは Columbia Vision and Graphics Center（CAVE）データベースの一部で、コロンビア大学コンピュータビジョン研究室が管理している。

  YOLOv3 深層学習モデルと顔ランドマーク検出を組み合わせたところ、眼の状態の分類精度は 98.94% と非常に高かった。この結果から、システムの精度が高いことが示された。提案した支援システムの運用評価でも、有望で心強い結果が得られた。

  掲載誌の IF 相当：0.9（OpenAlex の直近 2 年の平均被引用数・2026-10-08 時点の値、2026-10-09 に取得。正式な IF（Clarivate）ではない）
  書誌：Deif MA, Attar H, Elhoseny M, Alomoush W, Alsaqoor S, Chodakowska E, et al. Artificial Intelligence–Powered Eye-Tracking Assistive System with You Only Look Once, Version 3 for Individuals with Disabilities. ELECT. 2026 Oct 7;26. doi:10.5152/electrica.2026.25090.
  確認の範囲：抄録のみ確認

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