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本研究は，医療やリハビリ，スポーツ科学に展開されるヒトの運動解析や筋活動等の体性感覚情報推定技術のため，新しいデジタルヒューマンモデルを構築し計算アルゴリズムを開発した．クリエイティブ・コモンズライセンス下で用いることができるBodyParts3Dをもとにヒトの解剖学的形状を持つ皮膚・筋骨格モデルを構築し，形状変化をCGのキャラクタのスキニングの手法を応用することで低計算コストに実現した．ボリューメトリック筋モデルの変形から筋走行を計算することで，筋活動推定に重要である筋モーメントアーム長の推定精度向上(最大誤差45→14%)を実現した．本モデルは体性感覚情報推定の精度向上に資する．
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