| 研究課題/領域番号 |
19K10690
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58040:法医学関連
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| 研究機関 | 名古屋市立大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
福田 真未子 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 助教 (60832201)
琵琶坂 仁 岩手医科大学, 医学部, 非常勤講師 (90405837)
臼井 章仁 東北大学, 医学系研究科, 講師 (90588394)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 法医人類学 / 骨盤骨 / 年齢推定 / 性別判定 / 機械学習 / 深層学習 / 相同モデル / 多変量解析 / 画像解析 / 三次元画像解析 / 主成分分析 / 個人識別 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
白骨の性別・年齢推定などの個人識別は法医学における重要課題の一つであり，また考古学や人類学でも重要な意味を持つ。従来骨盤骨の各部位を計測し，性別・年齢を判定するという方法が多く提唱されているが，非計測学的方法（形態の観察による判定法）に比して必ずしも良い成績を収めていない。これを克服するために，3次元計測に基づく骨盤骨形状データを取得し，解析する。CT画像から再構成した骨盤骨3次元像を相同モデル（それぞれ同一点数，同一位相からなる多角形の集合体により形状を表現した像）化して，点群データを得て，3次元的に比較・検討することでそれぞれの特徴を抽出し，精度の高い性別・年齢推定法の開発を目指す。
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| 研究成果の概要 |
従来より性別・年齢推定に利用されてきた骨盤骨につき，多変量解析や近年進歩が著しい機械学習・深層学習の手法も取り入れ3次元的形態解析を行い，新たな性別・年齢推定法を考案することを目的とした。各骨盤骨のCT画像を3次元構成し，同一点（面）数，同一位相からなる3次元ポリゴン画像を作成し，これを前述の手法で解析し性別・年齢推定の精度を検証した。その結果性別判定では99～92%の高い正判率が得られた。一方年齢推定では，2群分類での正判率は75～80\%に留まり，回帰による年齢推定の誤差は，±9歳以上であった。本研究で検討した方法は法医人類学的計測に有用ではあるが，実務に供するにはさらに研究が必要である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
骨盤骨はヒトにおいて性差のもっとも顕著な骨であり，また各部位の形態が年齢推定に有用であることから，法医人類学的に重視されてきた。性別・年齢推定法には計測値によるものと，非計測的な方法によるものがあり，前者は熟練を必ずしも必要しないことなどの利点があるが，成績は後者に比して必ずしも良好とはいえない。本研究で3次元情報を解析することによって，課題は残されたものの一定程度精度の向上が認められた。また，近年のコンピュータ関連技術の進歩・普及により発展の著しい多変量解析や，機械学習の手法が法医人類学的解析に利用可能なことが示された。
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