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統計的形状モデル(Statistical Shape Model: SSM)は，対象臓器形状の個体差を，その平均形状と，平均形状からのばらつきを用いて定量的に表現する手法である．各患者の臓器形状に合わせてSSMを変形することで，患者固有の臓器を，少数のパラメータで定量的に表現できる．これにより，個体差に応じた治療・診断システムの構築が可能となり，治療・診断精度を飛躍的に向上できる．
臓器自身の自発的な動きがない静的臓器（骨，肝臓など）に対するSSM構築法は，すでに確立されている．一方，周期的に形が変わる動的臓器（心臓，肺など）は，臓器形状だけでなく，周期中においても特徴的な形状を持ち，またその特徴的な形状が観察される時刻は個体ごとに異なる．そのため，動的臓器のSSMは，形状の多様性だけでなく，周期的な形状変化の多様性をも記述する必要がある．
そこで本研究では，動的臓器の一つである心臓を対象とし，形状の多様性と，周期的な形状変化の多様性を記述する多元心臓SSM構築した．具体的には，まず，時系列データに対する次元削減手法であるGaussian Process Dynamical Model(GPDM)を用いて，心周期中の心臓の動きを一つの閉曲線として表した．次に，心周期中の形状変化と相関のある心室容積に対し，動的時間伸縮法を適用することで，異なる心臓間の心周期中の特徴的な時刻間の対応付けを実現した．最後に，この時刻間の対応に基づき，異なる心臓から得られた閉曲線に対して主成分分析を適用することで，多元心臓SSMを構築した．
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