医工連携による地域で利用しやすい姿勢および関節アライメント測定プログラムの開発

本研究の目的は，AIを用いて地域で利用しやすい姿勢および関節アライメントをスクリーニングする測定法を開発することである．本年度はこの目標を達成するために，地域在住者の画像を用いて姿勢および関節アライメントの自動検出プログラムの開発を試行した．具体的には，機械学習を用いて姿勢や関節アライメントが「正常」なのか，あるいは「異常」なのかを分類するプログラムを開発することである．外反母趾の自動検出プログラムの開発においては，まず画像の撮影方法を検討した．将来的に地域在住者が自身で撮影することを想定した撮影方法を検討した結果，異なる環境で撮影しても被写体までの距離や明るさが類似した画像を入手できる撮影方法を見出した．次に入手した画像を用い種々の機械学習フレームワークを用いて試行した．その結果，まず撮影したほぼすべての画像を機械学習に使用することができた．次に機械学習による外反母趾の自動検出プログラムの精度は良好であったが，画像の前処理を工夫することや特徴量を検出することによって精度をさらに向上させる余地があることがわかった．また，画像の前処理の程度別に外反母趾かどうかの分類精度を比較した結果，十分に前処理を行った画像を用いて機械学習を実施したほうが精度が良好であった．同時に，簡便に画像認識を行うことができるノーコードの機械学習ツールを並行して使用し，その精度を検討した．円背や側弯の自動検出プログラムの開発においては，現在もなおプログラムの開発中である．

本研究の目的は，AIを用いて地域で利用しやすい姿勢および関節アライメントをスクリーニングする測定法を開発することである．本年度はこの目標を達成するために，地域在住者の画像を用いて姿勢および関節アライメントの自動検出プログラムの開発を試行した．具体的には，機械学習を用いて姿勢や関節アライメントが「正常」なのか，あるいは「異常」なのかを分類するプログラムを開発することである．外反母趾の自動検出プログラムの開発においては，まず画像の撮影方法を検討した．将来的に地域在住者が自身で撮影することを想定した撮影方法を検討した結果，異なる環境で撮影しても被写体までの距離や明るさが類似した画像を入手できる撮影方法を見出した．次に入手した画像を用い種々の機械学習フレームワークを用いて試行した．その結果，まず撮影したほぼすべての画像を機械学習に使用することができた．次に機械学習による外反母趾の自動検出プログラムの精度は良好であったが，画像の前処理を工夫することや特徴量を検出することによって精度をさらに向上させる余地があることがわかった．また，画像の前処理の程度別に外反母趾かどうかの分類精度を比較した結果，十分に前処理を行った画像を用いて機械学習を実施したほうが精度が良好であった．同時に，簡便に画像認識を行うことができるノーコードの機械学習ツールを並行して使用し，その精度を検討した．円背や側弯の自動検出プログラムの開発においては，現在もなおプログラムの開発中である．