AIモーションキャプチャーを用いた手指関節可動域の測定法の確立

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K16694
• Research Institution: Nihon University
• Principal Investigator: 谷本 浩二 日本大学, 医学部, 助手 (80896043)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 仮想3次元画像 / 3D深度カメラ / ハンディスキャナー

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、AIモーションキャプチャーを用いて簡便に手指関節可動域を測定する方法を確立し、スマートフォンのアプリケーションツールとして社会に普及させることである。さらに今後、発展が期待されるオンライン診療に対し診療補助ツールとしての実用化を目指した研究である。まず仮想3次元画像を作成しAIモーションキャプチャーによる手指関節可動域の解析を試みることが必要である。仮想3次元画像の構築と再現は、カメラを2台用いて各々のカメラを注目する点に対して三角状になるよう別々の位置に置き、撮影角度を変えて対象物を注視させるようにして再現できる予定であったが、どこを基準点として設定すれば正確な可動域を測定することができるか検証する必要がでてきた。そのため、3D深度カメラやハンディスキャナーを用いて仮想3D画像の構築を試みることでモニターポイントを評価することとした。まず、3D深度カメラでは、実験的に自分の手を撮影し写し出された手を静止し3Dモードにすることで、簡易な手の仮想3D画像を抽出することは可能であった。しかし、正確な手の形状を示すまでには至らず、また付属されたツールでは、手指の長さなど距離の計測は可能であったものの、角度計測をできるところまでは到達できなかった。一方、ハンディスキャナーでは、同様に実験的に自分の手を一定の肢位で固定した状態でスキャンすることで多少の時間を要すことにはなるが、手の仮想3D画像を構築することは可能であり、また付属されたツールを用いることで一定の部位での角度計測は可能であった。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

どこを基準点として取るかにより実際に測定した可動域と大きく異なることがわかり、正確な可動域を測定できる基準点を明らかにする必要がでてきた。そのため3D深度カメラおよびハンディスキャナーを用いた手の仮想3D画像の構築で検討することにした。いずれも静止画による画像の構築であり、特にハンディスキャナー自体は手の仮想3D画像の構築に時間を要す。そのため、現時点では当初の目的であるリアルタイムで抽出された仮想３次元画像に対して、AIモーションキャプチャーにより瞬時に角度を計測し把握できるといった動的解析が行えるところまで到達できなかった。また、マーカレスでの角度計測も行えておらず、正確な手指可動点の同定や修正点を加えるといったところまで至っていないことが上記理由と考える。

Strategy for Future Research Activity

AIモーションキャプチャーによる手指関節可動域の解析、特にマーカレスによる測定は、特殊的かつ専門的技術が必要と考えられるため、現段階では容易に確立するのは困難である。それ故、現段階の着想としては、まず3D深度カメラおよびハンディスキャナーを用いた静的な手の仮想3D画像の構築に関して、より精度を高められるように知識の習得、撮影環境やその条件、スキャン技術の改良に努めることが重要と考えている。そして、構築された手の仮想3D画像を二次元的な画面の中で、各関節角度を測定する際に、焦点や視野角度によっては同計測であったとしても、算出された角度には測定誤差が生じる。そのため、画面上に映し出された手の仮想3D画像に対して基準点を定め、その基準点から視野角度や焦点を幾つか設定し、それらの間に伴う測定誤差がどの程度であるかを把握する研究や、従来のゴニオメーターを用いた計測角度との間で、誤差範囲が最小限に抑えられるポイントはどの部分かを把握するといった研究を今後進めていきたいと考えている。それはつまり、不特定に映し出された画像に対して正確な手指角度計測を可能にするための研究であると考える。その研究データーが蓄積された結果、今後、カメラに対してどの角度で視野を得てAIモーションキャプチャーを行うべきかということに対しても、理想的な位置を導けることにつながると考える。