Project/Area Number |
23K00943
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 03060:Cultural assets study-related
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Research Institution | Tohoku University |
Principal Investigator |
波田野 悠夏 東北大学, 学際科学フロンティア研究所, 助教 (10907504)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
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Keywords | 復顔 / 自然人類学 / 古人骨 / 歯科法医学 / 機械学習 / 解剖学 / 歯 / 復元 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、古人骨資料を対象として頭蓋骨形状の三次元スキャンを行うデジタルアーカイブ化を行う。これに基づく三次元的形態解析を進めることで、エビデンスに基づいた出土人骨の欠損部の補完を行いより正確な復顔像の作成を目指す。古典的な計測的手法のみならず、情報工学の技術と歯科医学の知見を融合した学際的新手法による発展を試みる。研究期間の前半は、一次資料のデジタル化を進める。後半は三次元的データ解析を行い、復顔に影響の与える鼻部等パーツごとに類似する個体を検索するシステムを構築する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究では,古人骨資料を対象として頭蓋骨形状の三次元スキャンを行いより多くの頭蓋骨・下顎骨のデジタルデータを主周する。収集したデータに基づいた三次元的形態解析を進めることで,エビデンスに基づいた出土人骨の欠損部の補完を行いより正確な復顔像の作成を目指す。古典的な計測的手法のみならず,情報工学の技術と歯科医学の知見を融合した学際的新手法による発展を試みる。初年度は人骨のデジタルデータの取得に注力した。縄文から江戸についての古人骨について3Dスキャナにより形状のデジタル化を行った。資料は東北大学が所蔵する現代日本人を中心に資料を収集した。新潟医療福祉大学などに所蔵されている人骨については、江戸時代人骨の階級が高い集団のデータを収集した。現状は、保存状態が良好な個体に絞ってデータ収集を行っているが、今後は収集の対象を増やし保存状態が悪く欠損している人骨についてもスキャンを行う。 三次元的データ解析を行い復顔に影響の与える鼻部等パーツごとに類似する個体を検索するシステムを構築するため、試験的に収集した個体を、mHBM(国立研究開発法人産業技術総合研究所) とHBM-Rugle(Medic Enginee ring社)を使用し相同モデルを作成している。まずは頭蓋骨と下顎骨をデジタル上で組み立て、相同化を進めた後、主要なパーツを抽出する方法を検討していたが、頭蓋骨と下顎骨を分けてそれぞれ抽出したほうが、細かい場所では精度が高くなる可能性があり、現状相同化に必要なテンプレートや基準点を精査し組み合わせて検討している。 来年度は、データ収集を進めると共に、適切なテンプレートデータと基準点の設定を決め解析を進める予定である。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究代表者が、疾患により病気休暇を余儀なくされ、研究遂行期間が十分に確保出来なかった。また、まとまった期間資料調査に行くことが難しく、研究代表者のみで三次元データの収集に支障がでた。一方で、相同化及び機械学習を併用することで、対象類似個体の抽出は方法論が検討されており、現在3つのモデルで解析法を進めている。
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Strategy for Future Research Activity |
昨年度三次元データの収集が難航したため、研究分担者を加えることで、資料データの収集のスピードを促進させる。 また、方法論の検討の上で、欠損補綴のための探索群の保存状態は、抽出部位によっては影響しないことが分かった。そこでこれまで比較的保存状態のよい、頭蓋骨・下顎骨がセットである個体のみを対象としていたが、、資料収集の対象個体の範囲を拡げる。これにともない、相同化に必要なテンプレートと基準点を工夫し、抽出対象となる個体を増やす。 並行して、初年度にあつめた保存状態の良いモデルでは、まず頭蓋骨・下顎骨を1つのセットとし相同化を行ったのち、試験的にデジタル上で欠損させ、機械学習で同一個体を拾い上げることができるのかを確認する。
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