StrideはUltralytics YOLOを使い、スマートフォンで撮影した動画から、インターネット接続や特別なハードウェアなしで、馬の動きを高速にデバイス上で分析できます。
AIが獣医療評価や臨床上の意思決定を支援し続けるなか、実際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、コンピュータービジョンを活用して馬の歩様を客観的に分析するiOSアプリStrideを開発しました。このアプリは、動画録画から運動の左右差を評価できるため、獣医師や馬の専門家に役立ちます。Ultralytics YOLOモデルを統合したStrideにより、クラウド接続や専用ハードウェアに頼らず、場所を問わず1分以内に馬の客観的な運動データを収集できます。
馬の専門家を支援する科学とテクノロジーの融合#
Quentin Pleyers博士はスウェーデン南部を拠点とする馬の獣医師で、スポーツ医学、生体力学、客観的な動作分析に重点を置いています。臨床の経験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、現場で日々直面していた課題を解決するためにStrideを開発しました。
StrideはQuentin Pleyers博士が独自に開発しました。現在、このプロジェクトはリエージュ大学、欧州馬研究センター、テネシー大学、イタリアやエストニアのパートナーなど、機関やパートナーとの学術・臨床連携の恩恵を受けています。これらの連携は、検証研究、臨床研究、将来の応用に重点を置いていますが、アプリ自体はQuentin Pleyers博士が開発しました。
現場における客観的な跛行評価の課題#
跛行は、馬の獣医師が直面する最も一般的かつ難しい問題の一つです。従来、跛行の評価は獣医師の熟練した目に頼ってきましたが、結果は担当者によって異なり、軽度の跛行や複数肢の跛行では特に評価が困難です。
圧力プレートやIMUセンサーなどの客観的なツールはありますが、専用ハードウェア、管理された環境、時間のかかるデータ処理が必要になることがよくあります。多くのコンピューター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にアップロードする必要があります。帯域幅が限られがちな現場では、この処理に10～15分かかることがあります。
不足していたのは、多くの獣医師や馬の専門家がすでにポケットに入れて持ち歩いているスマートフォン上で、客観的な動作データをすばやく取得できるツールでした。
Ultralytics YOLOによるiOSでの高速なデバイス上ポーズ検出#
これを実現するため、Quentin Pleyers博士は姿勢推定用に学習させたUltralytics YOLO26モデルを活用してStrideを構築し、Core MLにエクスポートしてiOS上にネイティブ展開しました。アプリは馬の速歩を動画で撮影し、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、き甲、骨盤などの点の垂直方向の変位を分析し、運動の左右差を定量化します。
図1. 速歩する馬を表示したStrideアプリのスクリーンショット。
重要なのは、動画撮影から姿勢検出、信号処理まで、パイプライン全体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のYOLO26 mediumモデルを使用し、フレームあたり約10ミリ秒の推論時間で、歩様の完全な分析を約1分で処理します。
Strideは、さまざまな品種、毛色、照明条件、背景で撮影した、手動でアノテーションを付けた数千枚の馬の画像を使って学習しました。学習プロセスはUltralytics Platformを使って効率化され、Quentin Pleyers博士は現在アプリを支えるモデルの開発、反復、改良に同プラットフォームを活用しました。
Ultralytics YOLOモデルを選ぶ理由#
Quentin Pleyers博士にとって、Ultralytics YOLOは、アイデアをプロトタイプから本番環境へ移行するために必要な性能、柔軟性、使いやすさのバランスを備えていました。
図2. Ultralytics YOLOを使用したStrideの性能指標。
複数のコンピューター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モデルが生体力学分析に必要な精度と、モバイルデバイス上でスムーズに動作する軽量な効率性の両方を備えていることを確認しました。Core MLに簡単にエクスポートし、iOS上にネイティブ展開できることは、Strideを完全オフラインで現場ですぐに使えるツールにするうえで重要な要因でした。
より客観的で一貫した馬の獣医療を支援#
Strideは獣医師の臨床判断に取って代わるよう設計されているわけではなく、この違いに留意することが重要です。このアプリは跛行を診断するものではありません。馬の垂直方向の動きに見られる非対称性を客観的に測定し、獣医師や馬の専門家が総合的な評価を行う際に役立つ、信頼性の高いデータポイントを提供します。
図3. 馬が速歩する様子を映したStrideのiPhoneアプリのスクリーンショットです。
このアプローチにより、Strideは馬の獣医療コミュニティで支持を広げています。特に、デジタルツールを業務に取り入れることに慣れている若い世代の獣医師から注目されています。使い慣れたデバイスでリアルタイムに客観的なデータを提供することで、Strideは評価のばらつきを抑え、より確信を持ったエビデンスに基づく臨床判断を支援します。
馬の歩様解析の未来#
Quentin Pleyers博士は現在、StrideをAndroidにも展開しており、獣医師、馬の専門家、調教師、セラピスト、装蹄師、馬主が、客観的な馬の運動分析を世界中で利用できるようにすることを目指しています。ユーザーが運動の左右差をできる限り早期に特定できるよう支援することで、Strideは早期介入、より適切な経過観察、馬の福祉における最高水準の実現を目指しています。学術・臨床パートナーとの継続的な連携により、Strideの実用性をさらに検証し、獣医学における客観的な運動分析の新たな応用を探ります。
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ービジョンを組み合わせたStrideは、熟練した獣医師の目に取って代わるのではなく、その判断をテクノロジーが支援する方法の新たな章を切り開いています。
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