深層学習を用いた車椅子適合に必要な解剖学的ランドマークの検出（査読有）Detecting anatomical landmarks for wheelchair fitting using deep learning

本研究では，写真撮影のみで車椅子適合に必要な身体寸法値の算出を行う計測システムの開発を目的に，深層学習（ニューラルネットワーク：NN）を用いて5つの解剖学的ランドマークの検出を試みた．ランドマークの検出には，まず，事前学習済みモデルを用いて26点のキーポイント座標を取得した．次に，26点のキーポイント座標を用いて深層学習および線形回帰により5つのランドマーク座標を予測した，検出精度の評価指標には予測値と正解値間の決定係数，および，平均絶対値誤差を用いた．4つのNNモデルと線形回帰モデルにおける検出精度の比較を行った結果．2つの指標ともに明らかにNNモデルの方が高く，いずれのNNモデルにおいても各ランドマーク座標を誤差20㎜以下の精度で検出可能であることがわかった．

バイオメカニズム学会誌Vol.48,No.1