ＭＲＩ画像解析と骨格運動計測を融合した次世代モーションキャプチャシステムの確立
| Project/Area Number |
15J05438
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Sports science (B)
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
近田 彰治 大阪大学, 医学系研究科, 助教
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| Project Period (FY) |
2015-04-24 – 2018-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2017)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | バイオメカニクス / 肩 / 肩甲骨 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，MRI画像解析によって各個人の形態学的特徴を反映した骨関節モデルを作成し，モーションキャプチャシステムで得られる運動データと融合させることで，スポーツ・パフォーマンスにおける各個人の3次元的な骨関節動態を詳細に分析することが可能な次世代モーションキャプチャシステムを確立することを目的としていた．まず，モーションキャプチャシステムの高精度化を目的として，皮膚上に貼付されたセンサが骨に対して高い確率でずれていく方向を特定した．その成果はバイオメカニクス分野で評価の高い専門誌であるJournal of Biomechanicsに掲載された（Konda et al., in press）．
当初の計画では，MRI画像解析から骨関節モデルのみを構築することを目的としていたが，筋やその他の軟部組織も含めた『テーラーメイド筋骨格モデル』の開発に関する共同研究を開始することができ，筋がボリュームを持ち，その形状変化まで扱える先進的な筋骨格モデル（Def Muscle，特開2017-037553）を各個人の形状に合わせてカスタマイズする技術を開発し，特許を出願した（特願2018-063617）．
また，MRI画像解析については，従来，各個人のモデルを作成するために多大な時間を要することが課題であったが，医用画像解析の専門家と人工知能を用いた自動形状抽出に関する共同研究を開始した．処理の自動化は，大規模な筋骨格形状データベースの構築を可能にし，統計形状モデルの作成や，統計形状モデルを用いたスポーツパフォーマンスの分析や整形外科的疾患を有する関節動態の分析，筋骨格シミュレーションに応用することができる．これら一連の発展性は，基盤研究（B）『人工知能による高速画像処理を用いたヒト全身骨形態データベースの構築』として採択された．本課題の目的としていた『運動解析の高精度化・個別化』は，当初の計画以上の発展につなげることができた．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(6 results)
