2015 Fiscal Year Annual Research Report
超高精度・実時間応力変形解析による革新的特発性側彎症治療支援システムの開発
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26560262
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
諸岡 健一 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (80323806)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
久保田 健介 九州大学, 大学病院, 助教 (00717069)
辻 徳生 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 助教 (30403588)
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (70272672)
岩下 友美 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (70467877)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 実時間有限解析 / 側彎症 / 低品質医用画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成27年度では，以下の２点について研究を行った．
１）胸郭骨の変形・応力分布を推定する実時間有限要素解析法について研究を行った．具体的には，各骨のボリュームモデルを構成する節点ごとに，連結する周囲の節点からの伝播する応力を入力すると，それに対応する節点の変位や応力などを出力する，ニューラルネットワーク（ 以後，NN ）を構築し，これらを統合することで，実時間有限要素解析法を開発する．
前年度で，30節点から骨輪郭の平面上での変形を対象とし，各節点ごとに４層からなら多階層NNと，それらを統合したシステムを構築した．平成27年度では，このシステムを３次元に拡張し，1つの節点で，66-462次元の入力ベクトルに対し6次元ベクトルを出力する，6層からなる多階層Deep NN(DNN)を構築した．また，複数のDNNを統合し局所的変形を推定するシステムを開発し，変形および応力分布を推定できることを確認した．
２）低品質医用画像から患者指向胸郭骨形状モデルの生成について研究を行った．前年度では，医用画像中の骨形状に最もフィッティングする統計的形状モデルのパラメータを推定する方法を，パーティクルフィルタを用いて構築した．平成27年度では，この手法を拡張し，雑音を多く含む低品質画像から，形状データの選択と統計的形状モデルパラメータを協調的に行いながら，患者固有の骨形状を推定する手法を開発した．提案手法によって，解像度や雑音量を変えた多種類の低品質画像から骨形状を推定する実験を行い，提案手法は，低品質画像の品質に依らず安定且つ高速に骨形状を抽出できることを確認した．
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Research Products
(5 results)
