機械学習に基づく完全自動化された骨関節三次元動態解析システムの開発

基于机器学习的全自动3D骨关节动态分析系统的开发

• 批准号: 21K09227
• 负责人: 佐原 亘
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (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: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K09227/
• 关键词: 骨関節三次元動態解析; 機械学習

当研究室で開発したX線透視画像とCTから作成した三次元骨モデルを用いた三次元動態解析システムの問題点として、①X線透視画像から骨輪郭を抽出作業の煩雑さ、②骨輪郭抽出のために必要な各骨モデルの初期位置合わせの手間、という2つの問題点があった。①、②の問題解決のために機械学習、ディープラーニングを用いてこれらの作業の自動化を目標としている。①研究代表者が正常人及び患者の肩関節を対象に抽出した骨輪郭画像を用いて研究協力者のもとニューラルネットワーク（CNN）を用いた画像処理し骨輪郭を自動抽出できるシステムの構築に取り組んでいる。単純な画像であれば可能になってきたが、重なり合った画像からの輪郭抽出には至っていない。②初期位置合わせについてはこれまでの解析結果から統計的推定理論を用いた三次元位置推定を試みている。ある程度使用可能であるが、まだ実用レベルには達していない。また同時に支援ツールを作成することで作業効率の改善を図っている。ディープラーニングするためのサンプル画像と解析結果を引き続き収集する。

我们实验室开发的三维动态分析系统使用根据X射线透视图像和CT创建的三维骨骼模型，其问题包括（1）从X射线透视图像中提取骨骼轮廓的复杂性，以及（2） ）骨骼轮廓提取存在两个问题：最初对齐每个骨骼模型所需的时间和精力。为了解决问题①和②，我们的目标是使用机器学习和深度学习来自动化这些任务。 ① 使用主要研究者从正常人和患者的肩关节中提取的骨骼轮廓图像，研究合作者共同使用神经网络（CNN）处理图像，构建了一个可以自动提取骨骼轮廓的系统。它。尽管这对于简单图像来说已经成为可能，但还无法从重叠图像中提取轮廓。 ② 关于初始定位，我们正在尝试根据目前的分析结果，利用统计估计理论来估计三维位置。虽然可以在一定程度上使用，但还没有达到实用的水平。同时，我们正在创建支持工具来提高工作效率。继续收集样本图像和分析结果用于深度学习。

项目成果

腱板断裂が肩関節動態に与える影響

肩袖撕裂对肩关节动力学的影响

• 发表时间: 2021
• 作者: 佐原 亘; 菅本 一臣
• 通讯作者: 菅本 一臣

腱板断裂患者と健常人の肩関節動態の違い

肩袖撕裂患者与健康人肩关节动力学的差异

• 发表时间: 2021
• 作者: 佐原亘;菅本一臣
• 通讯作者: 菅本一臣

腱板断裂患者と健常人の肩関節動態の違い

肩袖撕裂患者与健康人肩关节动力学的差异

• 发表时间: 2021
• 作者: 佐原亘;菅本一臣
• 通讯作者: 菅本一臣

Three-dimensional kinematic features in large and massive rotator cuff tears with pseudoparesis

假性轻瘫大面积肩袖撕裂的三维运动学特征

• DOI: 10.1016/j.jse.2020.07.021
• 发表时间: 2021
• 影响因子: 3
• 作者: Sahara Wataru;Yamazaki Takaharu;Inui Tetsuya;Konda Shoji
• 通讯作者: Konda Shoji

Mechanistic insights into glenohumeral kinematics derived from positional relationship between the contact path and humeral tuberosity

从接触路径和肱骨结节之间的位置关系得出对盂肱运动学的机制见解

• DOI: 10.1016/j.jbiomech.2023.111461
• 发表时间: 2023
• 影响因子: 2.4
• 作者: Sahara Wataru;Yamazaki Takaharu;Inui Tetsuya;Hanai Hiroto;Konda Shoji;Okada Seiji
• 通讯作者: Okada Seiji