| 研究課題/領域番号 |
21K09256
|
|---|
| 研究機関 | 奈良県立医科大学 |
|---|
研究代表者 |
宮本 拓馬 奈良県立医科大学, 医学部附属病院, 研究員 (10859052)
|
|---|
| 研究分担者 |
田中 康仁 奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (30316070)
大竹 義人 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (80349563)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2023-03-31
|
| キーワード | 4D‐Foot / 2D3Dレジストレーション / 筋腱セグメンテーション / 足部・足関節の動作解析 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究においては、2方向X線透視動画像を用いた2D3Dレジストレーションによる足部・足関節の動作解析および、荷重時CTによる筋腱セグメンテーションの手法を確立し、それにより解析を行うことが重要である。
我々は共同研究者とともに、距腿関節、距舟関節、距骨下関節に対して、2方向X線透視動画像とCT画像による2D-3Dレジストレーションを全自動で解析するシステム”4D‐Foot”を開発した。これは、本手法のマニュアル操作を、深層学習を用いてAIに学習させるという方法である。しかし、そもそも基盤となるＡＩに学習させたマニュアル操作が確実に行われているかは不明である。今回、そのマニュアル操作による2D3Dレジストレーションの精度検証した。その結果、各骨の推移誤差は、平均0.40ｍｍであり、各骨の角度誤差は0.66度であった。これはその他の研究と比較しても遜色ない値である。そのため、我々が行ったマニュアル操作による2D3Dレジストレーションは、深層学習による自動化におけるground truthとなりうると考え、”4D‐Foot”は有意義なものであると考える。
また、荷重時CTによる筋腱セグメンテーションの手法に関しては、下腿4筋区画(前方区画・外側区画・浅後方区画・深後方区画)に対して自動セグメンテーションを行う方法を試み、その精度を評価した。その結果、それぞれの精度は、ASD0.37、筋区画は前方区画でDC0.90、ASD1.5、外側区画でDC0.81、 ASD2.30、浅後方区画でDC0.91、ASD2.9、深後方区画でDC0.80、ASD2.5であり、全体的に精度が高かった。本研究は下腿筋区画に対して、自動セグメンテーションを行うことを可能とし、その精度は比較的高かったと考える
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本年の目標としては、2D3Dレジストレーションによる足部・足関節の動作解析、および荷重CTにとる筋腱セグメンテーションの手法を確立することが目標であった。現状筋腱セグメンテーションの手法の確立は順調に進んでいるが、2D3Dレジストレーションによる足部・足関節の動作解析に関しては、現在の解析方法では、各関節の運動評価は可能であるが、運動軸の評価に難渋している。そのため当初の目標よりはやや遅れていると考える。
|
| 今後の研究の推進方策 |
2D3Dレジストレーションによる足部・足関節の動作解析に関しては、Local 座標系ではなく、あらたにWorld Wide座標系を用いることで、現在の問題点を解決できると考え、研究を行う方針である。
また筋腱セグメンテーションに関しては、各筋肉毎のセグメンテーションならびに足部における内在筋に対してもセグメンテーションシステムの確立を行っていく方針である。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
本年は学会のほとんどがWeb参加であったため、学会参加に関する旅費の支出がかからなかった。
次年度に関しては、国際学会への参加や、海外の研究施設訪問などを積極的に行う予定であり、次年度使用額を当費用として使用予定である。
|
