| 研究課題/領域番号 |
21H03320
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
近田 彰治 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (80598227)
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| 研究分担者 |
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)
平島 雅也 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 主任研究員 (20541949)
佐原 亘 大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (80706391)
若原 卓 同志社大学, スポーツ健康科学部, 准教授 (20508288)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | MRI / バイオメカニクス / 筋骨格モデル |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は、核磁気共鳴画像（MRI）をもとに全身の筋骨格形状データベースを構築することを目的としている。筋形状は、個人の特徴だけでなく、撮影姿勢の違いによる変形が混入するという問題が存在する。本研究では「標準姿勢」という概念を導入し、全対象者のデータを「標準姿勢」に戻すシミュレーション手法を開発し、姿勢の違いが補正されたデータベースを構築する。また、人体形状の表現には、どの個体も同数の同じ点群構成で表現する「相同モデリ ング」を採用し、統計形状モデルの獲得を目指す。統計形状モデルを用いて部分的な形状データから統計的推論によって全体形状を復元する技術を開発し、過去に世界中で計測されてきた膨大な断片データを活用する枠組みを構築する。
近年、我々は健常若年成人を対象にMRIによる全身の構造画像計測を行ってきており、これまでに75名のデータを収集することができた。また、局所（体幹部－下肢や上肢のみ）のみのデータを加えると、100名を超えるMRIを収集することができた。本年度は新型コロナウイルス感染症の影響により、健常中高齢者を対象としてデータ収集は見送った。しかし、蓄積したきたデータを用いて、人工知能による筋形状の自動抽出のための学習データの整備（上肢、下肢ともに20例ずつ）と高精度化、自動抽出の手法及び精度の検討を行うことができた。また、「標準姿勢」への変換を行うための筋骨格モデルにおいて、シミュレーションの安定化を進めることができた。
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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
新型コロナウイルス感染症の影響により、健常中高齢者を対象としてデータ収集は見送ったが、蓄積されたデータを用いて人工知能による筋形状の自動抽出のための学習データの整備と高精度化が順調に進んだ。また、「標準姿勢」に変換するためのシミュレーションの安定化や、 「相同モデリング」を用いた統計形状モデルの試験的な作成を行うことができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
全身の筋骨格形状データベースの形状バリエーションを拡充するために、健常中高齢者を対象としてデータ収集を開始する。また、整備された学習データを用いて筋の自動認識の精度を検証した後に、蓄積されたデータの自動認識を進める。また、標準姿勢に変換するためのシミュレーションについては、個人の筋骨格形状に基づくシミュレーションの開発と安定化を行う。さらに、筋骨格形状データベースの公開に向けて、既存の公開されているデータセットの情報収集や、データの公開方法に関する情報収集と議論を進めていく。
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