| 研究課題/領域番号 |
19H02032
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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18010:材料力学および機械材料関連
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| 研究機関 | 龍谷大学 |
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研究代表者 |
田原 大輔 龍谷大学, 先端理工学部, 教授 (20447907)
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| 研究分担者 |
稲葉 裕 横浜市立大学, 医学研究科, 教授 (40336574)
小野 景子 同志社大学, 理工学部, 准教授 (80550235)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | バイオメカニクス / 筋骨格シミュレーション / 有限要素解析 / セグメンテーション / 変形性関節症 / 個体別モデリング / 歩行解析 / 歩容異常 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，個体別筋骨格解析と骨の有限要素解析（FEA）手法の開発，高速・高精度な骨のCT画像の新規セグメンテーション手法の確立を目的とし，深層学習モデル（U-net）とBoosting手法ベースのTextonboostによる新規のセグメンテーション技術を開発した．また，その有用性を検証するとともに，変形性股関節症患者の歩行中の筋力・関節反力の算出と，それらを荷重条件とした骨のFEAを行った．その結果，筋強度の変化に起因する股関節反力の変化が定量的に示された．また，セグメンテーションの開発手法は既存手法と同等の抽出精度を維持した上で，抽出時間の削減に有用であることが示された．
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| 自由記述の分野 |
生体力学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
第一に，骨モデルに，患者固有の筋力，股関節反力を与える計算解析の枠組みを構築した．20年変化のない骨の荷重条件のモデル化方法に劇的な変化をもたらした．第二に，骨のイメージベース解析のネックを解消する新規の画像セグメンテーション法を開発した．骨モデルの高精度な構築を大幅な時間的短縮により実現し，今後の複数患者の解析，将来の巨大な患者データ解析への発想の転換を示唆した．第三に，変形性股関節症の経験的な診断・リハビリ方法に対し，力学的根拠のある治療戦略を示す足がかりを示し，高い社会貢献への可能性を示唆した．第四に，多様な計算と検証により，骨の力学的評価手法の高度化に貢献した．
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