RESEARCH & DEVELOPMENT
先端技術で未来を創る
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研究開発のフロンティア。
ORGO の研究開発は、人体の科学とAI ディープテック領域で世界最先端の技術開発をリードし、
人々の健康、人類の未来をよりよいものに変えていくイノベーションを協創します。
社会にイノベーションを起こすブレクスルーとなりうる技術開発、プロダクトやサービスに直結した研究などに取り組んでいます。
RESEARCH AREA
研究領域
ORGO の研究開発は、AI とバイオメカニクスの技術を活用した、筋骨格モデリングに関する研究開発を主体とし、以下の研究領域に取り組んでいます。
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コンピュータービジョン
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姿勢推定技術
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逆動力学解析
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床反力推定技術
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処理最適化技術
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特殊動作解析モデル生成
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疾患推定技術
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動作評価技術
CORE TECHNOLOGIES
主要技術
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CORE TECHNOLOGIES01
姿勢推定技術
単眼カメラのみを用いたコンピュータビジョンによる姿勢推定技術を研究開発しています。本技術によって、従来必要であったハードウェアコストを大幅に削減することができます。
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CORE TECHNOLOGIES02
床反力推定技術
姿勢推定で得られた姿勢情報と環境情報から画像から人体にかかる外反力を推定します。動画から推定することで時系列データとして生成することができます。
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CORE TECHNOLOGIES03
逆動力学解析による
筋骨格モデル生成技術姿勢推定で得られた動きや関節のデータと床反力の推定データから逆動力学解析を行うことによって、各関節や筋活性データに変換し、筋骨格モデルが生成されます。
OUTCOMES
研究成果
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知財権取得More
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論文発表More
- ・2025年3月3日
- Ishida T, Ueno R, Kitamura Y, Yamakawa Y, Samukawa M, Tohyama H. The Effect of Real-Time Feedback Regarding the Center-of-Pressure Position on Patellofemoral Joint Loading During Double-leg Squatting. Orthopaedic Journal of Sports Medicine. 2025;13(3).
- ・2024年9月23日
- Ebenbichler, M., Heinrich, D., Mohr, M., Ueno, R., & Eberle, R. (2024). Coupling a finite element knee model with musculoskeletal multibody simulations. A case study of ACL force during a change-of-direction movement before and after injury prevention training. Current Issues in Sport Science (CISS), 9(4), 004.
- ・2024年5月30日
- Ueno, R. (2024). Calibrationless monocular vision musculoskeletal simulation during gait. Heliyon, 10(11).
- ・2024年4月23日
- Ueno, R., Tsuyuki, Y., & Tohyama, H. (2024). Validity of muscle activation estimated with predicted ground reaction force in inverse dynamics based musculoskeletal simulation during gait. Journal of Biomechanics, 168, 112118.
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学会発表More
- ・2024年3月10日
- Mössner, M., Schindelwig, K., Ueno, R., Ebenbichler, M., Heinrich, D., Eberle, R. & Nachbauer, W. (2024). ACL load at binding release in simulated backward twisting falls. 25th International Congress on Snowsports Trauma and Safety & 38th Congress of the International Society for Snowsports Medicine
- ・2023年7月30日
- Ishida, T., Ueno, R., Kitamura, Y., Kitamura, Y., Samukawa, M. and Tohyama, H. (2023). THE RELATIONSHIP BETWEEN CENTER OF PRESSURE POSITION AND KNEE EXTENSOR MOMENT DURING DOUBLE-LEG SQUATTING. XXIX Congress of International Society of Biomecanics, O07-4
- ・2023年7月30日
- Numata, R., Tsuyuki, Y., Ueno, R. (2023). IS COMPUTER VISION-BASED MOTION CAPTURE APPLICABLE FOR MUSCULOSKELETAL SIMULATION ? XXIX Congress of International Society of Biomecanics, P27-4
- ・2023年7月30日
- Ueno, R., Numata, R., Tsuyuki, T., Tohyama, H. (2023). Predicted Ground Reaction Force Is Plausible to Use in Inverse Dynamics Based Musculoskeletal Simulation During Gait. XXIX Congress of International Society of Biomecanics, O34-1
FRAMEWORK
研究体制
ORGOでは、以下の研究体制を構築し、社内外と連携した強い研究体制を構築しています。
株式会社ORGO研究チーム PI上野
・画像解析
・バイオメカニクス
・北海道⼤学
・筋⾻格モデル
リハビリテーション科
・臨床応⽤・臨床データ取得
医学部保健学科
⼯学部情報科学 研究科
・数理評価
・バイオメカニクス
⼤学病院
・臨床データ提供
ENVIRONMENT
研究環境
ORGOでは、自社の研究室を保有し、人間の動きを取得する最新のモーションキャプチャー設備や、筋電センサーを用いた筋活性データを取得可能な設備を保有しております。また、AI研究の足枷となる学習時間を短縮するため、高性能のAI解析ワークステーションを保有しています。加えて、共同研究先の病院や大学病院、大学の研究設備を利用させて頂くことで、通常取得困難なデータを使ったAI学習を実現しています。