跛行の主観的評価は、獣医師によって異なる。既存の客観的評価ツールは、多くの場合、ハードウェアやクラウドへのアップロード、あるいは時間のかかる処理を必要とする。
Strideは、Ultralytics YOLOを活用することで、インターネット接続や特別なハードウェアを必要とせず、スマートフォンで撮影したシンプルな動画から、端末上で即座に馬の動きの分析を行うことができます。
AIが獣医学的評価や臨床判断を支援する役割を果たし続ける中、実地現場の環境下でも運用可能な、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。
クエンティン・プレイヤーズ博士は、コンピュータビジョン技術を用いて馬の歩行を客観的にiOS 「Stride」を開発しました。このアプリは、獣医師や馬の専門家が動画記録から直接、馬の動きの非対称性を評価するのに役立ちます。YOLO 統合した「Stride」は、クラウド接続や専用のハードウェアに依存することなく、どこでも1分以内に馬の客観的な動作データを収集することを可能にします。
クエンティン・プレイヤーズ博士は、スウェーデン南部を拠点とする馬の獣医師であり、スポーツ医学、生体力学、および客観的な動作分析を専門としています。臨床経験と長年にわたるソフトウェア工学への情熱を融合させ、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、クエンティン・プレイヤーズ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、欧州馬学センター、テネシー大学をはじめ、イタリアやエストニアのパートナー機関との学術的・臨床的な連携により、さらなる発展を遂げています。これらの連携は、検証研究、臨床研究、および将来的な応用を主眼としていますが、アプリそのものはクエンティン・プレイヤーズ博士によって作成・開発されました。
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。従来、跛行の評価は獣医師の訓練された目による判断に依存してきましたが、その判断結果は獣医師によって異なり、特に軽微な跛行や複数の脚にまたがる跛行の場合には、診断が極めて困難となります。
圧力センサーやIMUセンサーなど、客観的な測定ツールは確かに存在しますが、多くの場合、専用のハードウェアや制御された環境が必要であり、データ処理にも時間がかかります。また、コンピュータビジョンに基づくシステムの多くは、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が、帯域幅が限られている現場では、この処理に10分から15分かかることもあります。
欠けていたのは、多くの獣医師や馬の専門家がすでにポケットに入れているデバイス、つまりスマートフォン上で、客観的な運動データを迅速に提供できるツールでした。
これを実現するため、クエンティン・プレイヤーズ博士は「Stride」を開発しました。このアプリは、姿勢推定用に学習Ultralytics を活用し、Core MLエクスポートiOSネイティブでデプロイされています。このアプリは、馬がトロットする様子を動画で記録し、フレームごとに主要な解剖学的ランドマークを抽出し、頭部、肩甲骨、骨盤などの各部位の垂直方向の変位を分析することで、動きの非対称性を定量化します。
重要な点は、動画のキャプチャから姿勢検出、信号処理に至るまでの全処理が、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が約1分で完全な歩行分析を処理し、Ultralytics モデルを使用した場合、1フレームあたりの推論時間は約10ミリ秒です。
Strideは、さまざまな品種、毛色、照明条件、背景の下で撮影された、手作業でアノテーションが施された数千枚の馬の画像を用いて学習されました。学習Ultralytics を活用して効率化され、クエンティン・プレイヤーズ博士はこのUltralytics を用いて、現在アプリを支えるモデルの開発、反復、改良を行いました。
クエンティン・プレイヤーズ博士にとって、Ultralytics YOLO 、アイデアをプロトタイプから量産へと導くために必要な、性能、柔軟性、そして使いやすさの絶妙なバランスYOLO 。
クエンティン・プレイヤーズ博士は、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、Ultralytics YOLO 、生体力学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させるために不可欠な軽量かつ高効率な処理能力の両方を兼ね備えていることを確認しました。Core ML への簡単なエクスポートCore ML iOS へのネイティブ展開が可能であったことが、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上で重要な要因iOS 。
Strideは獣医師の臨床的判断に代わるものではありません。この点を明確にしておくことが重要です。本アプリは跛行を診断するものではなく、馬の垂直方向の動きにおける非対称性を客観的に測定するものであり、獣医師や馬の専門家が総合的な評価を行う際に、信頼できるデータの一つとして活用できるものです。
このアプローチにより、Strideは馬の獣医療界全体、特にデジタルツールを業務フローに積極的に取り入れることに抵抗のない新世代の獣医師の間で、着実に支持を広げています。使い慣れた端末を通じて客観的なデータをリアルタイムで提供することで、Strideは診断結果のばらつきを軽減し、より確信を持ってエビデンスに基づいた臨床判断を下すことを支援します。
クエンティン・プレイヤーズ博士は現在、StrideAndroidへと拡大しており、世界中の獣医師、馬関連の専門家、調教師、セラピスト、蹄鉄師、馬のオーナーが、客観的な馬の動作分析を利用できるようにすることを目指しています。Strideは、ユーザーが動作の非対称性をできるだけ早期に特定できるよう支援することで、早期の介入、より適切な経過観察、そして最高水準の馬の福祉の実現を目指しています。 学術機関や臨床パートナーとの継続的な連携により、実務における「Stride」の役割をさらに実証するとともに、馬医学における客観的な動作分析の新たな応用分野を模索していきます。
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ビジョン技術を融合させたStrideは、熟練した獣医師の確かな目を見事に補完し、決してそれに取って代わるものではないという、技術の新たな可能性を切り拓いています。
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Ultralytics YOLO モデルは、画像やビデオ入力からの視覚データを分析するために開発されたコンピュータビジョンアーキテクチャです。これらのモデルは、物体検出、分類、姿勢推定、追跡、インスタンスのセグメンテーションなどのタスクのためにトレーニングすることがUltralytics
Ultralytics YOLO11 11は、コンピュータ・ビジョン・モデルの最新バージョンです。以前のバージョンと同様、Vision AIコミュニティがYOLOv8やまない、すべてのコンピュータ・ビジョン・タスクをサポートしています。しかし、新しいYOLO1111は、より高い性能と精度を備え、強力なツールとなり、実世界の業界の課題にとって完璧な味方となります。
使用するモデルは、特定のプロジェクト要件によって異なります。パフォーマンス、精度、デプロイメントのニーズなどの要素を考慮することが重要です。概要は次のとおりです。
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