第45回 日本医用画像工学会大会

日程
2026年7月5日（日）～7日（火）

会場
豊田講堂（名古屋大学 東山キャンパス）

発表演題
歩行動画における姿勢推定AIの実行再現性（run-to-run variability）の定量評価

発表者
有末伊織１）, 中田典生2）3）, 久利彩子2）, 中川竜之介2）, 山田和輝2）, 竹内直子2）,武井健一2）, 岡田拓己2）, 佐藤美沙2）, ヴィアナ沙織2）, 米田正明2） 1） 関西福祉科学大学 2） かえる合同会社 3） 東京慈恵会医科大学 4) 和泉大学

発表内容について

本研究では、カメラ映像から身体の関節位置を推定する「姿勢推定AI」（MediaPipe Pose）について、同一のPC・動画・フレームに対して推論を繰り返した際に出力座標がどの程度揺らぐか――実行再現性（run-to-run variability）――を定量的に評価しました。

その結果、級内相関係数（ICC）0.999以上という極めて高い実行再現性が確認され、数値的な揺らぎは歩行に伴う生理的な運動量と比較して十分に小さく、明確に分離できることが示されました。

姿勢推定AIによるマーカーレスな歩行解析は、センサーを装着することなく、非侵襲・リアルタイムに身体機能を評価できる技術です。従来の精度指標に加えて「出力座標の数値的再現性」を評価することは、姿勢推定AIを臨床や研究で安心して活用するための信頼性の基盤となります。

本研究の成果は、かえる合同会社が提供する受動型AI測定システムをはじめとした、AIによる予防医療サービスの精度と信頼性の向上につながるものです。

一日でも早く予防医療の現場に届けるべく、研究開発を続けてまいります。