2022 Fiscal Year Annual Research Report

Effect of muscle moment arms on in-vivo 3D kinematics of the foot and ankle

Research Project

Project/Area Number	21K09256
Research Institution	Nara Medical University
Principal Investigator	宮本拓馬奈良県立医科大学, 医学部附属病院, 研究員 (10859052)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	田中康仁奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (30316070) 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)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2023-03-31
Keywords	4D‐Foot / 2D3Dレジストレーション / 筋腱セグメンテーション / 足部・足関節の動作解析 / 荷重CT
Outline of Annual Research Achievements	本研究においては、2方向X線透視動画像を用いた2D3Dレジストレーションによる足部・足関節の動作解析および、荷重時CTによる筋腱セグメンテーションの手法を確立し、それにより解析を行うことが重要である。我々は共同研究者とともに、距腿関節、距舟関節、距骨下関節に対して、2方向X線透視動画像とCT画像による2D-3Dレジストレーションを全自動で解析するシステム”4D‐Foot”を開発した。これは、本手法のマニュアル操作を、深層学習を用いてAIに学習させるという方法である。また，本システムの臨床応用を行い、アーチサポートが距腿関節、距骨下関節、距舟関節の動態に与える影響を検討した。その結果、アーチサポートは距腿関節の動態を現症させ、距骨下関節、距舟関節の動態を増加させることが解明された。これにより"4D-Foot"は距骨下関節や距舟関節のような小さな動態の関節においても、評価することが可能であることが判明した。また、荷重時CTによる筋腱セグメンテーションの手法に関しては、下腿4筋区画(前方区画・外側区画・浅後方区画・深後方区画)に対して自動セグメンテーションを行う方法を試み、その精度を評価した。その結果、それぞれの精度は、ASD0.37、筋区画は前方区画でDC0.90、ASD1.5、外側区画でDC0.81、 ASD2.30、浅後方区画でDC0.91、ASD2.9、深後方区画でDC0.80、ASD2.5であり、全体的に精度が高かった。本研究は下腿筋区画に対して、自動セグメンテーションを行うことを可能とし、その精度は比較的高かったと考える