研究課題/領域番号 |
15K21588
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研究機関 | 愛知県立大学 |
研究代表者 |
神谷 直希 愛知県立大学, 情報科学部, 助教 (00580945)
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研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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キーワード | 筋走行モデリング / 腸腰筋認識 / 腸骨筋認識 / 大腰筋認識 / 骨格筋形状モデリング / 骨格筋複合モデル |
研究実績の概要 |
本研究課題の目標は,解剖学的に関係する複数の骨格筋の同時自動解析を実現することである.ここでは,特に腸腰筋を対象とし,腸腰筋を構成する大腰筋および腸骨筋の同時自動解析を実現することを目的とする. 本年度の成果は,申請者が従来開発した大腰筋の自動認識手法と腸骨筋の自動認識手法を統合し,単一の筋を対象とした骨格筋モデルを用いた複数の筋の自動認識に対する効果を検証した.ここでは,まず,腸骨筋の自動認識手法の初期手順を確立した.これは,前年度に導入した腸骨筋の特徴的な筋線維の走行に着目し,湾曲する筋線維の走行の最大曲率を有する空間上の位置を起始-停止間の距離および起始-停止間を結ぶ芯線への距離という2つの距離により正規化する手法について検証した.Jaccardの類似度により76.9%の一致率,81.8%の再現率,93.3%の適合率を得た.次に,腸腰筋,すなわち大腰筋と腸骨筋の2つの筋を同時に認識するために必要な,複数の筋の筋線維について,その走行モデリングを実現した.ここでは,従来提案した大腰筋の筋線維のモデルも見直し,筋の解剖学的付着点である起始・停止の相互位置関係と筋線維の走行(湾曲)を計算機上で表現する手法について,解剖学的特徴点間をスプライン曲線補間により実現し,得られた筋走行モデルをシードとした領域認識により,それぞれの筋の認識を実現した.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究初年度は,腸骨筋の自動認識手法の開発に加え,従来型の単一の筋の認識の組み合わせによる解剖学的に関連する2つの筋の認識を実現(Jaccardの類似度により76.9%の一致率,81.8%の再現率,93.3%の適合率)した.特に,筋線維の走行モデリングを複数の筋認識に最適化し,本研究対象である,腸腰筋の自動認識の初期手順が提案できた.ただし,新たに課題も明らかとなったため,既に研究計画済みの内容に加え,以下の今後の研究の推進方策で述べる内容に基づき,本プロジェクトを推進する予定である.以上より,本研究課題の達成度はおおむね順調に進展していると結論付ける.
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今後の研究の推進方策 |
腸骨筋と大腰筋の自動認識が実現できたため,腸腰筋領域としての認識の実現およびその評価を行う.特に,本年度実現した腸骨筋の自動認識において,停止部である大腿骨小転子の安定した認識が実現できたため,大腰筋の認識手法の改善も新たに必要となった課題である.これは,これまでの大腰筋認識手法では,停止部を近似領域から得ていたため,解剖学的に腸骨筋と同一の停止である大腿骨小転子とする.このランドマークの自動認識は既に本年度実現されたものの,形状モデルは,従来位置における数理モデルをそのまま適用しているため,本変更を反映したものではない.しかしながら,既に良好な結果を得ているため,あらたに本変更を反映した大腰筋の形状モデルを再構築することにより,さらに認識精度の向上が見込まれる.そこで,本年度は大腰筋と腸骨筋の自動認識の統合と最適化を行うと同時に,大腰筋の自動認識手法についても形状モデルの再構築により改善を試みる予定である.
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次年度使用額が生じた理由 |
購入予定であったDBサーバ関連物品(主にストレージ)について,既存サーバの最適化により効率的な調達が実現できたため.
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次年度使用額の使用計画 |
今後の推進方策で示したとおり,新たに課題となった大腰筋の形状モデリングを効率的に推進するため,演算用ワークステーションにおけるグラフィックボードの購入費用とする予定である.
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