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人体相同モデリングによる筋骨格形状データベースの構築

利用人体同源建模构建肌肉骨骼形状数据库

基本信息

批准号：
21H03320
负责人：
近田彰治
金额：
$ 11.15万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

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。本年度は、学習データの整備と筋骨格系領域の自動抽出を行う人工知能の高精度化を注力して進めることができた。まず、学習データについては、筋骨格系の解剖とMRIからの領域抽出に熟練した経験を有する研究代表者らによって、筋の起始から停止にわたって高い領域分割精度を有するテンプレートモデル（Gold standard）を２体追加した（計3体）。また、解剖学的知識を有する研究補助らによって、Gold standardに準ずる精度を有するモデル（Silver standard）を上肢・下肢でそれぞれ20体整備した。また、領域抽出を簡易化するツールの開発によって、解剖学的知識を有さない研究補助でも領域分割作業が可能になったことにより、概形抽出を目的としたモデル（Bronze standard）を90体整備した。これらの学習データを用いて、筋骨格系領域の自動抽出を行う人工知能の学習を行い、２体のGold standardに対する精度を検証したところ、20体のSilver standardと比較して90体の概形抽出モデルでも十分な精度を有することが分かった。

This study aims to construct a new structure for the whole body based on magnetic resonance imaging (MRI) The shape of the tendon, the characteristics of the individual, the shape of the shadow posture, and the problem of mixing exist. In this study, the concept of "standard posture" was introduced, and the method of "standard posture" was developed for all subjects, and the method of correcting posture deviation was constructed. For example, the expression of human body shape, the expression of the same number of individuals and the composition of the same point group, the expression of "the same number of points," the expression of statistical shape, the expression of "the same number of points," the expression of "the same number of points," and the expression of "the same number of points." Statistical shapes are used in partial shapes, statistical inferences are used in total shapes, and reconstruction techniques are developed and used in the past. This year, we will focus on improving the precision of manual knowledge in the field of automatic extraction of learning and equipment framework. The study was conducted on the basis of the anatomy and MRI of the skeletal system. The results showed that there was a high degree of accuracy in the segmentation of the skeletal system (Gold standard). Knowledge of anatomy, research grants, Gold standard, accuracy, upper limbs, lower limbs, and 20-body preparation Domain extraction is simplified, development is facilitated, anatomical knowledge is supported, domain segmentation is possible, conceptual extraction is targeted, and 90-body preparation is carried out. This is the first time that we've seen this. We've seen this before.