LoginSignup
3
7

骨 に 関するソフトウェア、学問、実用データ

<この項は書きかけです。順次追記します。>

背景

Bonesというテレビ番組をよく拝見した。
https://en.wikipedia.org/wiki/Bones_(TV_series)

製造業における機械学習
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f
で紹介した人の動きをロボットに実行させる方法を学習中

旭サナック、塗装ロボットが熟練工の動きを再現 教示支援システム開発
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00450188?irextokusetu2017web=1110
塗装工場の未来像を示す AI・IoT積極的導入へ 旭サナック 
https://www.coatingmedia.com/online/c/post-327.html

解剖学

###解剖学ソフトウェア
解剖学ソフトウェア
http://www.nihonbinary.co.jp/Products/Medical/MedicalTraining/MedicalSupport/index.html
Cyber-Anatomy 解剖学3Dシステム教材
人体解剖画像生データ Visible Human / Virtual Human
看護士/医学生用 解剖学辞典 Visible Human Dissector

解剖学 日本スリービー・サイエンティフィック株式会社
https://www.3bs.jp/pcsoft/anatomy/
CT・MRI断面図ウォーカー
解体演書~上肢の構造と運動~
解体演書~下肢の構造と運動~

ZedHip
http://www.lexi.co.jp/products/zedview/zedhip

マーカーレス骨格検出ソフトウェア Pose-Cap
https://www.4assist.co.jp/製品一覧/マーカーレス骨格検出ソフトウェア/

AnyBody Modeling System(AnyBody
https://www.terrabyte.co.jp/AnyBody/anybody_1.htm

骨格モデル解析ソフト Visual3D
https://archivetips.com/visual3d

筋骨格モデル動作解析ソフトウェア nMotion musculous
https://www.nacinc.jp/analysis/software/nmotion-musculous/

深度センサー Xtion2 で人の骨格を検出する
https://www.pc-koubou.jp/magazine/14520

Materialise Mimics Care Suite
https://www.materialise.com/ja/medical/solutions-for-orthopedic-surgeons

Motive:Body
https://www.mocap.jp/optitrack/products/motive/body/

データ

国立研究開発法人産業技術総合研究所 人間情報研究部門 デジタルヒューマン研究グループ
https://unit.aist.go.jp/hiri/dhrg/ja/dhdb/index.html
成人男性骨格形状データ
https://unit.aist.go.jp/hiri/dhrg/ja/dhdb/bone/index.html

人間の骨格や内臓の3Dデータ
http://3dプリンター.jp/無料で人間の骨格や内臓の3dデータがダウンロード/

Openposeの2D人間骨格データから3D関節データを生成し、その関節データを出力します。
https://github.com/miu200521358/3dpose_gan_vmd

20,000種類以上の脊椎動物3Dモデルを公開するデジタルアーカイブ『MorphoSource』
https://idarts.co.jp/3dp/morphosource-free-3d-print-models/

論文

3D 骨格図譜データベースの公開と活用 菊地大樹、中橋孝博、茂原信生、中務真人、松井章
http://www.anthropology.jp/3D骨格図譜データベースの公と活用.pdf

骨格線モデルと円筒多関節モデルを併用した人体の姿勢推定, 宮 本 新, 鷲 見 和 彦, 松 山 隆 司
https://vision.kuee.kyoto-u.ac.jp/japanese/happyou/pdf/Miyamoto_2006_P_204.pdf

DISSERTATION FINITE ELEMENT ANALYSIS OF SKELETAL MUSCLE: A VALIDATED APPROACH TO MODELING MUSCLE FORCE AND INTRAMUSCULAR PRESSURE Benjamin Brandt Wheatley Department of Mechanical Engineering
https://mountainscholar.org/bitstream/handle/10217/181381/Wheatley_colostate_0053A_14108.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Tien-Tuan Dao, Angxiao Fan, Philippe Pouletaut, Sabine Bensamoun, Marie-Christine Ho Ba Tho. Finite Element Simulation of Shear Wave Propagation within Human Skeletal Muscle. 12e Colloque national en calcul des structures, CSMA, May 2015, Giens, France. hal-01706208
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01706208/document

skeletology
Leuven: Birthplace of Modern Skeletology, thanks to Andreas Vesalius, with the Help of Gemma Frisius, his Friend and Fellow-physician
https://www.researchgate.net/publication/221971799_Leuven_Birthplace_of_Modern_Skeletology_thanks_to_Andreas_Vesalius_with_the_Help_of_Gemma_Frisius_his_Friend_and_Fellow-physician

参考資料

2017年現在のコンシューマ向け骨格推定カメラ
https://qiita.com/neon-izm/items/2535c01f518130b1a830

Pythonでスポーツ動作分析(野球・ピッチング編)
https://qiita.com/nanako_ut/items/30b2bed9d102b0707ec2

pythonで骨格推定をするための準備
https://qiita.com/ckoshien/items/96ca3c7b2c594b4894fd

Open pose

AI(Openpose)でバッティングフォーム解析
https://qiita.com/nanako_ut/items/1a9ce5d4eca672b38d2d

OpenPose はどこまでの画像に耐えられるのか ~ Pose Estimation の紹介~
https://qiita.com/baba5246/items/7ed50689c67c0ad3882d

OpenPoseの出力をRで見てみる。
https://qiita.com/kilometer/items/060c32f2f3d5b6a59e66

tensorflow(tf-openpose)で画像から骨格推定
https://qiita.com/nanako_ut/items/974466acf065b95f984a

MMDモーショントレース自動化への挑戦【序章】
https://qiita.com/miu200521358/items/d50fa3fb3a409d421b35

OpenposeのPYTHON API
https://qiita.com/komorin0521/items/5de414653cffb2633ae8

<この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。>

文書履歴(document history)

ver. 0.01 初稿 20190429
ver. 0.02 URL追記 20230210

最後までおよみいただきありがとうございました。

いいね 💚、フォローをお願いします。

Thank you very much for reading to the last sentence.

Please press the like icon 💚 and follow me for your happy life.

3
7
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
3
7