機械学習による画像認識技術を用いた新しい姿勢評価法の開発
基于机器学习的图像识别技术开发新型姿势评估方法
基本信息
- 批准号:21K11510
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2021
- 资助国家:日本
- 起止时间:2021-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究では、新しい健康支援システムを創出するために、機械学習による画像認識技術を用いて、個人の姿勢をクラス分類することができる新しい姿勢評価法の開発を進めている。これまで、機械学習によって姿勢画像を識別するために、カラー画像や深度データを入力データとして用いてきた。その結果、カラー画像および深度データともに、65~70%程度の精度で姿勢の識別が可能であったが、被検者の着用してる衣服や髪型などの姿勢と関連しない情報が含まれていたため、分類精度の向上に限界あった。そこで今年度は、識別精度の向上を目的として、入力に用いる妥当な教師データを検討するために、グレー画像、全身シルエット画像、上半身シルエット画像の3種類の画像につて、理学療法士28名による視覚的な判定との一致度を検討した。分析の結果、グレー画像と全身シルエット画像、全身シルエット画像と上半身シルエット画像、上半身シルエット画像とグレー画像の3つの組み合わせにおける回答は、χ2検定によって全身シルエット画像とグレー画像の組み合わせで最も関係があり、またkappa係数によりその一致度も高い結果であった。一方、上半身シルエット画像と全身シルエット画像、上半身シルエット画像とグレー画像の組み合わせでは、kappa係数が低く、その一致度も低かった。上半身のみの画像と全身の画像では、その評価結果は一致度は低く、上半身のみの情報では姿勢評価をしていないことが考えらえた。
在这项研究中,为了创建新的健康支持系统,我们正在开发一种新的姿势评估方法,可以使用基于机器学习的图像识别技术对个人的姿势进行分类。到目前为止,彩色图像和深度数据已被用作输入数据,以使用机器学习来识别姿势图像。结果,使用彩色图像和深度数据可以以大约65%至70%的精度识别姿势,但是分类精度的提高是有限的。因此,今年,为了提高识别准确性,28名物理治疗师分析了三种类型的图像:灰度图像、全身轮廓图像和上半身轮廓图像,以考虑用于输入的合适的训练数据。检查与视觉判断的一致程度。分析结果显示,灰度图像与全身轮廓图像、全身轮廓图像与上身轮廓图像、上身轮廓图像与灰度图像这三种组合的答案被发现最相关。通过χ2检验,全身轮廓图像和灰度图像的kappa系数的一致性也很高。另一方面,上身轮廓图像与全身轮廓图像、以及上身轮廓图像与灰度图像的组合的kappa系数较低,一致度较低。仅上半身图像与全身图像之间的评估结果的一致性较低,表明仅使用上半身信息来评估姿势。
项目成果
期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
腱板断裂肩における肩甲骨の運動異常と姿勢不良との関係
肩胛骨异常运动与肩袖撕裂肩部姿势不良的关系
- DOI:10.11296/katakansetsu.45.93
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:甲斐 義浩;来田 宣幸;幸田 仁志;松井 知之;三浦 雄一郎;福島 秀晃;近藤 寛美;竹島 稔;森原 徹
- 通讯作者:森原 徹
視覚情報のみで判断される高齢者の姿勢評価に関する研究 -医療従事者によるケンダル分類を用いて-
仅通过视觉信息判断老年人姿势评估的研究-医学专业人员使用Kendall分类-
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ikebe Harumi;Takiuchi Shouta;Oi Naoya;Takayanagi Yuma;Makino Akitoshi;Itoh Michiroh;Matsumoto Naoyuki;Ishido Minenori;Nakamura Tomohiro;Nishiwaki Masato;儀間裕貴;杉山直磯,甲斐義浩,幸田仁志,森原徹,来田宣幸
- 通讯作者:杉山直磯,甲斐義浩,幸田仁志,森原徹,来田宣幸
高齢者の姿勢アライメントからみた腱板断裂と肩こりの関係
从老年人姿势调整的角度观察肩袖撕裂与肩部僵硬的关系
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:幸田仁志;甲斐義浩;来田宣幸;三浦 雄一郎;福島秀晃;近藤寛美;竹島 稔;森原 徹
- 通讯作者:森原 徹
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