| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村上 輝夫 九州大学, 大学院医学研究院, 教授 (90091347)
岩本 幸英 九州大学, 大学院医学研究院, 教授 (00213322)
有吉 省吾 九州大学, 大学院医学研究院, 助教授 (40038493)
三浦 裕正 九州大学, 大学病院, 助教授 (10239189)
鶴野 玲治 九州大学, 大学院芸術工学研究院, 助教授 (10197775)
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| Research Abstract |
本研究目的は,ロボットを援用して人工膝関節の動態計測と耐久性評価を行うことである.単面投影像のみから物体の動態推定を行う計測手法を人工膝関節のX線撮影像に応用すれば,簡便かつ非侵襲的な人工膝関節の動態計測が可能となり,臨床的応用価値も高い.上記の動態推定アルゴリズムの一つにBanksら(1996)の考案によるパターンマッチング法がある.しかしながら,Banksらのアルゴリズムには臨床応用上,いくつかの問題点が残されていたため,本研究ではまず,このアルゴリズムの改良に取り組み,以下の成果を得た.
1)Banksらのパターンマッチングアルゴリズムを改良した二段階推定法の採用により,高速・高精度推定を実現した.
2)オーバーラップ像に対し,曲線補間とクリッピング処理を併用することにより,高精度かつ効率的な推定が可能であることを確かめた.
3)大腿骨コンポーネントとポリエチレンインサート間の幾何学的接触モデル式を導出した.
4)シミュレーションと実験で,奥行き方向の推定精度改善と,関節面問の接触点導出を行った.
次に,本研究で開発した人工関節コンポーネントの三次元位置・姿勢推定アルゴリズムを装着者歩行時における人工関節のX線像に適用し,当該アルゴリズムの推定精度や汎用性などを検定した.まず,各種の人工関節装着者を対象に,歩行時の人工関節動態のX線連続画像および床反力データを収集,統計処理し,人工関節の相対位置・姿勢データと力データを合成したデータを生成した.次に,前記の歩行計測で求めた人工関節コンポーネントの三次元位置・姿勢をロボットで再現し,in vitro条件下で人工関節投影像をCCDカメラ撮影した.しかる後,得られたCCD像と上記X線画像とをピクセルごとに照合し,X線像からのin vivoデータの妥当性検証や本アルゴリズムの精度検定を行った.最後に,人工関節置換術直後の患者のFluoroscopy画像を収集し,現在,解析中である.
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