健康および障害のある被検者における筋腱接合部の自動追跡を深層学習を用いて行う

運動中の筋腱接合部の変位を記録することで、筋肉と腱の挙動をそれぞれ別々に調査することが可能となります。完全自動追跡方法を提供するため、超音波画像における筋腱接合部の位置検出に新しい深層学習アプローチを採用しました。注意機構を利用することで、ネットワークが関連する領域に焦点を当て、結果のより良い解釈を得ることが可能となりました。私たちのデータセットは、79人の健康な被験者と28人の運動制限のある被験者が受動的な全可動域運動と最大収縮運動を行った大規模なコホートから構成されています。訓練されたネットワークは、品質が異なる多様なデータセットにおいても筋腱接合部の位置を堅牢に検出し、平均絶対誤差は2.55±1 mmでした。当方の手法は様々な被験者に対して適用でき、リアルタイムで動作することを示しています。完全なソフトウェアパッケージはオープンソースとして利用可能であり、以下のURLからアクセスできます: https://github.com/luuleitner/deepMTJ