| 研究課題/領域番号 |
18H03149
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
近田 彰治 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (80598227)
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| 研究分担者 |
平島 雅也 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報通信融合研究室, 主任研究員 (20541949)
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563)
佐原 亘 大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (80706391)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2020年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2019年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2018年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
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| キーワード | MRI / 筋骨格シミュレーション / 筋骨格モデル / バイオメカニクス |
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| 研究成果の概要 |
本研究は人工知能による画像処理を用いて，全身の骨形状データベースを作成することを目的とした。75名の若年成人男性の全身のMR画像を収集することができた。また、局所（体幹部－下肢や上肢のみ）のみのデータを加えると、103名の画像を収集することができた。骨の領域を対象に自動認識の為の学習データを整備し、深層学習（U-Net）を用いて自動認識を行った。予測精度をDICE係数によって検証したところ、骨では0.7以上を示し、高い精度で認識できることを確認した。また、一部の筋に対しても同程度の精度で予測できる可能性があることが示唆され為、骨と筋を含めた筋骨格形状データベースの構築に取り掛かることとなった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人体の骨格の3次元形状は、生体力学、人間工学、生体医工学、整形外科学、バーチャルリアリティーなど様々な分野で身体運動の解析や予測（シミュレーション）やアニメーションを作成するうえで欠かせない情報である。近年では、より現実的なシミュレーションやアニメーションを行うために、仮想的に単純化された3次元形状モデルではなく、人体の骨格形状を忠実に表現した形状モデルが求められている。本研究で集積された全身のMR画像に基づく形状モデルを公開することで、人体の解剖学的特徴を忠実に再現したモデルを用いることができるようになることが期待される。
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