Statistical shape modelling of the population-based feet
Statistical shape modelling of the population-based feet.
abstなし
この論文での主な知見
The main findings about the 3D foot model, as discussed in the research, include the identification of shape differences in the feet of habitually barefoot and shod populations. The study utilized Principal Component Analysis (PCA) to analyze the shape variance in feet, revealing specific variances such as foot size (length/width), arch/dorsal height, size of metatarsal head, hallux and dorsal height variance, rearfoot shape variance (specifically the Achilles tendon insertion into the calcaneus), dorsal height and lateral foot size variance, and variance of arch height and hallux orientation.
研究で議論された3D足部モデルに関する主な知見には、習慣的に裸足でいる集団と靴を履いている集団の足部における形状の違いの同定が含まれる。本研究では、足の形状のばらつきを分析するために主成分分析（PCA）を利用し、
足の大きさ（長さ／幅）：
アーチ／甲の高さ
中足骨頭の大きさ
外反母趾
後足部の形状のばらつき（特に、踵骨へのアキレス腱の挿入部）
甲の高さと足の横幅のばらつき
アーチの高さと母趾角度のばらつきなど、特定のばらつきが明らかになった。
intro
人間の足におけるフォーム（形状）と機能の関係は、特にダイナミックな歩行やランニングの際に報告されている（Mei et al, 2020）。病的状態（外反母趾）（Xiang et al., 2018）や長時間の活動（長距離走）（Mei et al., 2019）など、足の形状や姿勢は異なるバイオメカニカルパフォーマンスと関連している。足部形態の2次元メトリクスは広く報告されている（Shuら, 2015）。最近、統計的形状モデリングは、臨床における骨の有望な情報を提供し、さらに足の形状変動を調査するために採用されている（Conradら、2019年、Meiら、2021年）。 本研究の目的
本研究は、これまでに開発した統計的形状モデリングという手法により、3次元的な視点から足の形状の変化を明らかにすることを目的とした。 研究方法
Easy-Foot- Scanner (Kaunas, Lithuania) を用いて，裸足の男性50名と靴を履く男性50名の合計100名の足表面をスキャンした。足趾と裸足の集団からスキャンされた足裏形状の表面メッシュ（.stl）は、両群それぞれ50足すべての上部（150mm上）を切り取り、トリミングすることでベクトル行列に整理される。足の統計的形状モデルを開発した。統計的形状モデリング(SSM)の既成の枠組みに従う。 具体的には、まず、すべての足メッシュを、反復最接近点および部分最小二乗フィッティング（Zhang et al., 2016）を用いて一貫したメッシュトポロジー（図A3-1-d）にフィットさせ、次にセントロイドを揃え（Zhang et al., 2016）、最後に主コンポネント分析（PCA）を実行して平均形状と主要変動モードを計算しました。形状の違いを視覚化するために、形状比較は量子化された距離を持つカラーマップを用いてプロットされた。
結果
靴のSSMでは、最初の10PCで48.01%（PC1）、11.38%（PC2）、7.48%（PC3）、5.03%（PC4）、3.47%（PC5）、3.15%（PC6）、2.26%（PC7）、2.03%（PC8）、1.67%（PC9）と1.31%（PC10）が説明可能な分散割合でした。図1に示すように、PC1はサイズ（長さと幅）に、PC2はアーチと甲の高さに、PC3は後足部と母趾の幅にばらつきがあることが予め示されている。PC4はアーチの高さと踵の長さに、PC5は前足部外側の幅に、PC6は背の高さと第2趾の長さにばらつきがあることを示した。 https://gyazo.com/4ecce38d6b2637ac7b669fdd98ad5dfb
裸足でのSSMのステップに従うと、最初の10個のPCは、44.25%（PC1）、21.78%（PC2）、6.43%（PC3）、 6.07%（PC4）, 4.31%（PC5）, 3.13% (PC6), 2.03% (PC7), 1.75%（PC8）, 1.28% (PC9) and 1.12% (PC10) と分散パーセントを説明することがわかった。PC1は足のサイズ（長さ/幅）に、PC2はアーチ/甲の高さと中足骨の大きさに、PC3は母趾と甲の高さにばらつきがあることが分かった。PC4 は後足部（特に踵骨へのアキレス腱の挿入部）の形状のばらつき、PC5は背面高と足側面サイズのばらつき、PC6はアーチ高と母趾の向きのばらつきが報告されています。 考察と結論
本研究では、裸足と靴を履く習慣のある集団の足の形状の違いを明らかにした。動的機能に関連するアーチのばらつきと足趾の向きという重要な情報が得られた（Mei et al.，2020）。 パラメータ化された3次元足部統計形状に基づく知識は、臨床における足部変形の評価や足部疾患の迅速な診断、およびカスタマイズされた靴や人口ベースの装具の開発に示唆を与える可能性がある。
References
Conrad, B. P., Amos, M., Sintini, I., Polasek, B. R., & Laz,P. (2019). Statistical shape modelling describes anatomic variation in the foot.Footwear Science,11(sup1),S203–S205.https://doi.org/10.1080/19424280.2019.1606334Mei, Mei, Q., Gu, Y., Xiang, L., Baker, J. S., & Fernandez, J.(2019). Foot pronation contributes to altered lower extremity loading after long distance running.Frontiersin Physiology,10, 573.https://doi.org/10.3389/fphys.2019.00573Mei, Q., Gu, Y., Xiang, L., Yu, P., Gao, Z., Shim, V., &Fernandez, J. (2020). Foot shape and plantar pressure relationships in shod and barefoot populations.Biomechanics and Modeling in Mechanobiology,19(4),1211–1224.https://doi.org/10.1007/s10237-019-01255-wShu, Y., Mei, Q., Fernandez, J., Li, Z., Feng, N., & Gu, Y.(2015). Foot morphological difference between habitually shod and unshod runners.PLoS One,10(7), e0131385.https://doi.org/10.1371/journal.pone.0131385Xiang,