機械学習による手軽な外耳道の三次元計測と補聴器シェルの心地よさの定量化

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 19K12892
• Research Institution: Sanjo City University
• Principal Investigator: 加藤 綾子 三条市立大学, 工学部, 教授 (30318159)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 白石 直子 (丸山直子) 埼玉医科大学, 保健医療学部, 講師 (00736259) ; 若山 俊隆 埼玉医科大学, 保健医療学部, 教授 (90438862)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 光スキャナ / 3DCG / 機械学習 / 補聴器シェル

Outline of Annual Research Achievements

【研究実績の概要】（800文字以内，改行は5回まで）
装着感の優れた外耳道挿入型の補聴器は，外耳道の採型で外耳道や鼓膜を損傷するリスクが高い．申請者らが開発してきた外耳道の3次元光スキャナを用いると非接触で外耳道形状を撮像できるが，3次元光スキャナの相対座標を予め計測しなければならないためプロセスが増えるうえ，計測中に動いてはいけないため患者にとって負担が大きい点が課題であった．本研究では，機械学習を用いて3次元光スキャナの相対座標を計測することなく湾曲した外耳道の形状を決定することを目的とする．
本年度は，これまでに開発した仮想実験システムを用いて光セクショニング画像を作成し，それらの画像を用いた3次元座標復元の方法を検討した．カメラの軌道は直線であると仮定し，進入角度の異なる複数の軌道で画像を撮影する．実際の計測においても動画像で撮影することを想定し，カメラ位置を少しずつ移動させて画像を撮影した．次に各光セクショニング画像に対してローカルな3次元位置を算出しそれらを軌道毎に積層する．画像は連続的に撮影しているため，前後の画像での特徴点どうしの位置変化は少ないと仮定して，対応する特徴点を求め，その座標をもとに積層する．次に，複数の積層モデルの誤差が最も小さくなうようにローカル座標からグローバル座標へのフィッティングを行う．
複数のモデル形状に対してテストを行った．画像上で対応する特徴点が抽出しやすい形状についてはフィッティングが可能であったが，対応する特徴点が抽出しにくい形状では誤差が積算してしまった．誤差を減らすためのさらなる改良が必要であるが，本研究により，3次元光スキャナの相対座標を計測することなく3次元形状を決定できる可能性が示された．