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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-15 10:45 全身型立位CTを用いた臥位CTからの仮想立位変換 ○箱谷知輝・大竹義人・崇風まあぜん（奈良先端大）・橋本正弘・山田祥岳・山田 稔・横山陽一（慶大）・上村圭亮（阪大）・高尾正樹（愛媛大）・菅野伸彦（阪大）・陣崎雅弘（慶大）・佐藤嘉伸（奈良先端大）  MI2022-52 |
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| 抄録 | （和） | 医用画像に忠実な筋骨格モデルは，運動障害の原因の解明用途において重要である．運動器の力学的特性は体位によって変化するため，立位で行う動作における筋骨格モデルは，臥位ではなく立位において撮影された医用画像から作成されることが望ましい．しかし，立位における医用画像は臥位における医用画像と比べ広く普及しておらず，そのデータ数は限られている．そのため我々は，広く普及している臥位で撮影された医用画像を有効利用するため，立位時の筋骨格変形を定量化し，臥位の画像から立位の画像を予測することを目指している．そこで本研究では，同一被験者により臥位と立位の2種類の姿勢で撮影されたCT画像よりそれぞれの下肢筋骨格領域を自動抽出したのち，統計的手法により臥位から立位の筋肉形状を推定し，その推定精度を求めた． |
| （英） | The modeling of human motion relies on the accurate representation of the deformations in the musculoskeletal geometry that can be captured by medical images. However, the relative positions and shapes of the musculoskeletal structures change depending on the body positioning during the image acquisition. Volumetric medical images, e.g. CT images, are usually acquired in the supine positioning, thus they may not reflect the actual deformation occurring under the standing position. Meanwhile, due to the scarcity of standing CT imaging systems, the creation of models based on the musculoskeletal geometry in the standing position is non-trivial. Therefore, the aim of this research is to create a statistical deformation model that predicts the deformations in the standing position from images scanned in the supine position. The 3D shape models of the target musculoskeletal structures were automatically segmented from supine and standing CT images. The muscle deformations from supine to standing positions were modeled using a partial least square regression model. In this study, the proposed model was developed and validated on a database of 32-pairs of supine and standing CT images of 32 healthy volunteers. | |
| キーワード | （和） | 立位CT / セグメンテーション / 筋肉形状推定 / / / / / |
| （英） | upright (standing) CT / segmentation / muscle shape prediction / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 188, MI2022-52, pp. 16-19, 2022年9月. | |
| 資料番号 | MI2022-52 | |
| 発行日 | 2022-09-08 (MI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MI2022-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
| 開催期間 | 2022-09-15 - 2022-09-15 |
| 開催地（和） | 慶應・矢上Ｃ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MI |
| 会議コード | 2022-09-MI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 全身型立位CTを用いた臥位CTからの仮想立位変換 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Virtual Standing Position Transformation from Supine CT using Whole-body Upright CT Scanner |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 立位CT / upright (standing) CT |
| キーワード(2)（和/英） | セグメンテーション / segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 筋肉形状推定 / muscle shape prediction |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 箱谷 知輝 / Tomoki Hakotani / ハコタニ トモキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大竹 義人 / Yoshito Otake / オオタケ ヨシト |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 崇風 まあぜん / Mazen Soufi / スウフイ マアゼン |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 正弘 / Masahiro Hashimoto / ハシモト マサヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 祥岳 / Yoshitake Yamada / ヤマダ ヨシタケ |
| 第5著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 稔 / Minoru Yamada / ヤマダ ミノル |
| 第6著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 横山 陽一 / Yoichi Yokoyama / ヨコヤマ ヨウイチ |
| 第7著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上村 圭亮 / Keisuke Uemura / ウエムラ ケイスケ |
| 第8著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高尾 正樹 / Masaki Takao / タカオ マサキ |
| 第9著者 所属（和/英） | 愛媛大学 (略称： 愛媛大) Ehime University (略称： Ehime Univ.) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅野 伸彦 / Nobuhiko Sugano / スガノ ノブヒコ |
| 第10著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陣崎 雅弘 / Masahiro Jinzaki / ジンザキ マサヒロ |
| 第11著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 嘉伸 / Yoshinobu Sato / サトウ ヨシノブ |
| 第12著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-15 10:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | MI |
| 資料番号 | MI2022-52 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.188 |
| ページ範囲 | pp.16-19 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-09-08 (MI) |
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