Project/Area Number |
23K21599
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 59020:Sports sciences-related
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Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
近田 彰治 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (80598227)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
若原 卓 同志社大学, スポーツ健康科学部, 准教授 (20508288)
平島 雅也 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 研究マネージャー (20541949)
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563)
佐原 亘 大阪大学, 医学部附属病院, 特任講師(常勤) (80706391)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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Keywords | 筋形状 / 骨形状 / 人工知能 / 筋骨格モデル / MRI |
Outline of Research at the Start |
核磁気共鳴画像(MRI)をもとに、全身の筋骨格形状データベースを構築することを目的とする。筋形状は、個人の特徴だけでなく、撮影姿勢の違いによる変形が混入するという問題が存在する。本研究では「標準姿勢」という概念を導入し、全対象者のデータを「標準姿勢」に戻す手法を開発し、姿勢の違いが補正されたデータベースを構築する。人体形状の表現には、どの個体も同数の同じ点群構成で表現する「相同モデリング」を採用し、統計形状モデルの獲得を目指す。統計形状モデルを用いて部分的な形状データから統計的推論によって全体形状を復元する技術を開発し、過去に世界中で計測されてきた膨大な断片データを活用する枠組みを構築する。
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