| 研究課題/領域番号 |
15H05362
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 筋骨格モデル / バイオメカニクス / ポリゴン / モーションキャプチャ / MRI |
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| 研究実績の概要 |
筋骨格モデルは、運動中の人体にかかる負荷を推定できるため、人間工学的デザインの設計や、リハビリ・スポーツ分野における動作フォームの解析などでよく用いられている。近年、私は筋のボリュームや変形まで表現できるデフォーマブル筋骨格モデルを開発したが、そこで用いられている人体の形状は平均的なテンプレート形状に過ぎず、解析対象の人物の形状とは必ずしも一致しないという問題がある。本年度では、個人のMRI画像から抽出した筋・骨の形状をデフォーマブル筋骨格モデルに適用することにより、個人を反映したカスタムメイド筋骨格モデルを作成する技術を開発した。なお、実験データの管理では、個人情報・プライバシーに配慮し、各被験者にIDを割り当て、データファイル内およびファイル名に氏名が含まれないよう工夫した。
具体的には、まず形状抽出が比較的容易な骨の形状を抽出し、「テンプレートの骨形状」を「抽出された骨形状」に変形するための変形場を非剛体レジストレーションによって求めた。その変形場を、「テンプレートの筋形状」に適用して変形することによって、個人の筋形状を推定するという方法を採用した。この方法によって、MRIで筋の起始・停止部分の形状を抽出するのが困難であるという問題を解決することができる。
また、筋と骨をモデル化しただけでは、筋骨格モデル内に隙間が生じてしまうという問題を解決するために、筋膜・脂肪・皮膚のモデル化を行った。これは隙間を埋める効果だけでなく、隣り合う筋同士の干渉回避を安定化・高速化する効果もあることがわかった。このように、本年度は、カスタムメイド筋骨格モデルの作成にとどまらず、実際の人体組成に近いリアルなモデルの構築にまで至った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初はモーションキャプチャ等で計測した身体表面形状に基づいてカスタムメイドモデルを作成する予定であったが、本年度中に当研究センターのMRIで筋骨格形状を計測できる体制が整ったため、計測・解析を試みた。その結果、身体表面形状からは得られない骨の形状を利用することで、抽出の困難な筋の形状まで推定できることに気づき、実際に肩周辺の40筋程度を含むカスタムメイド筋骨格モデルを作成することができた。また、MRI画像の形状をモデルに反映させるには、骨・筋に加えて、筋膜・脂肪・皮膚をモデル化する必要があることに気づき、これに取り組んだことによって付随的に干渉計算の安定性を向上させることにもつながった。
このように本年度は、「MRI画像に基づいたカスタムメイドモデルの作成」及び「干渉計算の安定化」を実現し、当初想定していた身体表面形状に基づいた手法では到底実現できない高精度なモデルを作成することができたため、本研究課題は「当初の計画以上に進展している」と判断した。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、まだ完全には整備されていない皮膚と筋を密着させるために、１）皮膚の分割、２）皮膚と筋の対応関係の構築、３）MRI画像から皮膚形状の抽出、４）皮膚形状にあわせて各筋の形状調整を行う計画である。
ここまで出来上がった段階で、カスタムメイドモデルの妥当性の検証を行う。カスタムメイドモデルで推定された筋形状が、実際の筋形状とどのくらい整合性があるのかをMRIを用いて検証する。様々な姿勢で被験者の身体をMRIで撮影し、ある姿勢のMRI画像から作成したカスタムメイドモデルが、他の姿勢のMRI画像を推定できるかどうか検証を行う。検証に用いる部位は、肩周辺とする。
これまで、肩周辺を対象として研究を進めてきたが、体の一部を扱う場合、必ずどこかの筋・骨を削除する必要があり、MRIデータとの整合性をとる際に困難が生じる。この問題を解決するための最善の策は、全身モデルを扱うことである。今後は、前腕・手・下肢・体幹・頭のモデル化を推し進め、全身モデルの作成を目指す。MRI計測においては、全身を切れ目なく撮影できる方法、または、部位別に撮影した画像を切れ目なく連結させる方法を導入する予定である。
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