StrideがUltralytics YOLOで1分間の馬の歩様解析を実現

AIが獣医療の評価や臨床的な意思決定を支援するようになるにつれ、現実の現場環境で動作する客観的で利用しやすいツールへの需要が高まっています。

Quentin Pleyers博士は、コンピュータビジョンを用いて馬の客観的な歩様解析を行うiOSアプリ「Stride」を開発しました。これは、獣医師や馬術の専門家が動画記録から直接、動作の非対称性を評価するのに役立ちます。Ultralytics YOLOモデルを統合することで、Strideはクラウド接続や専用ハードウェアに頼ることなく、1分以内にどこででも馬の客観的な動作データを収集することを可能にしました。

Link to this section科学とテクノロジーを融合させ、馬術の専門家を支援する#

Quentin Pleyers博士はスウェーデン南部に拠点を置く馬専門の獣医師であり、スポーツ医学、生体力学、および客観的な動作解析に注力しています。臨床医としての経歴と長年のソフトウェアエンジニアリングへの情熱を組み合わせ、彼は現場で日々直面していた問題を解決するためにStrideを構築しました。

StrideはQuentin Pleyers博士によって独自に開発されました。現在、このプロジェクトはリエージュ大学、European Center for Horse Studies、テネシー大学、そしてイタリアやエストニアのパートナーを含む、学術機関や提携先との共同研究の恩恵を受けています。これらの連携は、妥当性の検証、臨床研究、そして将来的な応用を目指したものであり、アプリ自体はQuentin Pleyers博士によって作成および開発されました。

Link to this section現場における客観的な跛行診断の課題#

跛行は、馬の獣医師が直面する最も一般的かつ困難な問題の一つです。伝統的に、跛行診断は獣医師の訓練された目に頼っており、その結果は施術者によって異なり、特に微妙な跛行や複数の脚にわたる跛行の場合には非常に困難であることが証明されています。

圧力プレートやIMUセンサーなどの客観的なツールは存在しますが、それらは専用のハードウェア、制御された環境、そして時間のかかるデータ処理を必要とすることがよくあります。多くのコンピュータビジョンベースのシステムでは、大容量の4K動画ファイルをリモートサーバーへアップロードする必要があり、帯域幅が制限される現場では10〜15分かかることも珍しくありません。

欠けていたのは、多くの獣医師や馬術の専門家がすでにポケットに入れているデバイスである「スマートフォン」で、客観的な動作データを迅速に提供できるツールでした。

Link to this sectionUltralytics YOLOを使用したiOSでの高速なオンデバイス姿勢推定#

これを実現するため、Quentin Pleyers博士は姿勢推定用にトレーニングされたUltralytics YOLO26モデルを構築し、Core MLにエクスポートしてiOS上でネイティブにデプロイしました。このアプリは、トロット（速歩）中の馬の動画を記録し、フレームごとに主要な解剖学的ランドマークを抽出して、頭部、キ甲、骨盤などの点の垂直変位を解析し、動作の非対称性を定量化します。

図1. トロット中の馬を表示するStrideアプリのスクリーンショット。

重要な点は、動画撮影から姿勢推定、信号処理に至るまでの全パイプラインがデバイス上でローカルに実行されることです。iPhone 17 Proでは、StrideはUltralytics YOLO26 mediumモデルを使用してフレームあたり約10ミリ秒の推論時間で、約1分で完全な歩様解析を処理します。

Strideは、幅広い品種、毛色、照明条件、背景で撮影された、手作業でアノテーションされた何千もの馬の画像を使用してトレーニングされました。トレーニングプロセスはUltralytics Platformを使用して合理化され、Quentin Pleyers博士はそれを用いて現在のアプリを駆動するモデルの開発、反復、改良を行いました。

Link to this sectionなぜUltralytics YOLOモデルが選ばれるのか#

Quentin Pleyers博士にとって、Ultralytics YOLOはアイデアをプロトタイプから製品へと引き上げるために必要な、パフォーマンス、柔軟性、そして使いやすさの適切なバランスを提供しました。

図2. Ultralytics YOLOを使用したStrideのパフォーマンス指標。

複数のコンピュータビジョンフレームワークを検討した結果、Quentin Pleyers博士は、Ultralytics YOLOモデルが生体力学的解析に必要な精度と、モバイルデバイス上でスムーズに動作するために必要な軽量で効率的な性能の両方を提供していることを発見しました。Core MLへ容易にエクスポートし、iOSでネイティブにデプロイできる能力は、Strideを完全にオフラインで現場対応可能なツールにするための鍵となりました。

Link to this sectionより客観的で一貫性のある馬の獣医療をサポートする#

Strideは獣医師の臨床的判断に取って代わるようには設計されておらず、その区別は重要です。このアプリは跛行を診断するものではありません。馬の垂直方向の動作における非対称性の客観的な測定値を提供し、獣医師や馬術の専門家が全体的な評価を裏付けるための、より信頼性の高いデータポイントを一つ増やすものです。

図3. トロット中の馬を表示するStride iPhoneアプリのスクリーンショット。

このアプローチにより、Strideは馬の獣医療コミュニティ全体、特にデジタルツールをワークフローに統合することに抵抗がない新しい世代の獣医師の間で勢いを増しています。リアルタイムで客観的なデータを提供し、馴染みのあるデバイスで利用できることで、Strideは評価のばらつきを減らし、より確信を持ったエビデンスに基づいた臨床判断を支援します。

Link to this section馬の歩様解析の未来#

Quentin Pleyers博士は現在、StrideをAndroidにも拡張しており、客観的な馬の動作解析を世界中の獣医師、馬術の専門家、トレーナー、セラピスト、装蹄師、そして馬のオーナーが利用できるようにすることを目指しています。ユーザーができるだけ早期に動作の非対称性を特定できるように支援することで、Strideはより早い介入、より良いフォローアップ、そして可能な限り高い馬の福祉基準をサポートすることを目指しています。学術および臨床パートナーとの継続的な協力により、Strideの臨床における役割をさらに検証し、馬医療における客観的な動作解析の新しい応用を探求していく予定です。

数十年にわたる臨床の専門知識と最先端のコンピュータビジョンを組み合わせることで、Strideは熟練した獣医師の「目」に取って代わるのではなく、それをいかに技術が支援できるかという新しい章を切り拓いています。

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