MetaAcuPoint: 手部経穴定位のためのMetaHuman生成合成データ

科学分野:

• 生物医学工学
• 医用画像処理
• 韓国伝統医学

背景:

• 正確な鍼治療点（経穴）定位は、韓国伝統医学（TKM）の臨床的成功にとって不可欠である。
• 従来の経穴識別方法は主観的であり、標準化を妨げている。
• 既存のデータ駆動型技術は、限定的で一貫性のないラベル付けされたデータセットのために課題に直面している。

研究 の 目的:

• 高忠実度経穴定位のための新しい合成データセットであるMetaAcuPointを導入すること。
• TKM研究におけるデータセットの限界を克服するために、解剖学的に一貫した手の画像を提供すること。
• 標準化されたデータ駆動型の経穴識別を促進すること。

主な方法:

• Unreal EngineのMetaHumanアバターを使用して900枚のRGB手の画像を生成した。
• ミリメートル精度で5つの手部経穴の正確な骨付着ソケットを実装した。
• 高解像度ネットワーク（HRNet-W48）を訓練し、実世界の画像でテストすることにより、データセットの妥当性を評価した。

主要な成果:

• 合成データで訓練されたモデルは、平均距離誤差（MDE）5.67ピクセルを達成し、実データベースライン（4.81ピクセル）に匹敵した。
• 合成データを実データに追加すると、性能が向上した（MDE：4.95ピクセル）。
• 合成データで訓練されたモデルは、実データで訓練されたモデルよりも外部データセットへの汎化性能が高かった（MDE：5.84-6.45 mm vs. 10.63-15.80 mm）。

結論:

• MetaAcuPointは、手部経穴定位における最初の合成から実世界への汎化を表す。
• このデータセットは、フォトリアリスティックなレンダリングと解剖学的に根拠のあるアノテーションを組み合わせている。
• MetaAcuPointは、標準化されたデータ駆動型鍼治療研究および実践を進歩させるための信頼できるリソースを提供する。