| Project/Area Number |
22K10613
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58040:Forensics medicine-related
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| Research Institution | Nagoya City University |
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Principal Investigator |
青木 康博 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (90202481)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
福田 真未子 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (60832201)
琵琶坂 仁 岩手医科大学, 医学部, 非常勤講師 (90405837)
舟山 眞人 東北大学, 医学系研究科, 教授 (40190128)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 法医人類学 / 恥骨 / 機械学習 / 深層学習 / 年齢推定 / 画像解析 / 相同モデル / 多変量解析 |
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| Outline of Research at the Start |
恥骨部は年齢推定に有用な部位として重視されているが，信頼できる定量的（計測学的）年齢推定法は実用化されていない。本研究では，恥骨部標本約500例を非接触3次元レーザースキャナにより撮影して得た3次元画像を，深層学習を始めとする機械学習の手法を用いて3次元的・2次元的に解析することにより，デジタルデータの特性を生かした定量的年齢推定法を提唱することを目的とする。解析にあたっては各3次元像を規格化した上で，各種解析法に適した画像を作成するなどの工夫をし，恥骨領域によるより信頼性の高い年齢推定法の開発を試みる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
法医解剖時に採取した恥骨部標本504個（258体，男性167体，女性91体 左側252個，右256個）について，三次元スキャナ（VL-350，KEYENCE社）を用いて撮像し，STL形式のポリゴンデータに変換した。解析対象領域を暫定的に男性試料は恥骨結合面から法線方向に1cm，女性試料は1.5cmまでとし，形状を統一した。さらに各画像から同一点数，同一位相からなる相同モデル化手法で規格化した。相同モデル化のためのテンプレートは，1）頂点数5755とし，結合面にポリゴンを多数配置したもの，2）頂点数4706とし，全体に均一にポリゴンを配置したものの2種を準備し，各テンプレートに合わせ各恥骨結合面像についてHBM-Rugle ソフトウエア（メディックエンジニアリング社）を用いて相同モデルを作成し，解析に供した。
25～65歳の男性80例の相同モデルにつき，Rugle-PCAソフトウエア（同）を用い主成分を抽出し，年齢との相関を比較したところ，2）のテンプレートにより作成したモデルでは良い相関は得られなかった。これは結合面周囲の背側面・腹側面の形状の個体差が大きいことが要因と推測された。1）の恥骨結合面に重みをおいた相同モデルにおいては，年齢と一定の相関がある主成分が検出され，第1主成分を始めとする5個の主成分を用いて年齢推定式を作成することが可能であった。今年度は年齢的特徴が顕著とされる20歳代前半以下の試料をあえて検討対象としなかったが，今後対象を拡大する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
恥骨標本から得た三次元画像の部位および形態におけるバリエーションが予想より大きく，作成した相同モデルのテンプレートおよびモデル像についての検証が必要であったため，機械学習手法の導入に着手できていない。
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| Strategy for Future Research Activity |
恥骨画像のバリエーションを制御可能な相同モデル像作成に関しては今後さらに検討を行い最適化を試みる。その上で相同モデルの3次元点群データを特徴量（説明変数）に設定して，サポートベクターマシンやランダムフォレストなどの機械学習による年齢回帰や年代分類について検討する。さらに，投影画像および3次元点群画像について深層学習手法を導入して，その年齢推定精度を検証し，これらの検討結果をもとに定量的（計測学的）年齢推定法の提唱を試みる。
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