| Project/Area Number |
19K11487
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59020:Sports sciences-related
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤井 範久 筑波大学, 体育系, 教授 (10261786)
足立 和隆 筑波大学, 体育系, 准教授 (70221041)
福田 崇 筑波大学, 体育系, 准教授 (30375472)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 障害予防 / コンディショニング / ケガ予防 / 歩行 / ケガ予測 / 肉ばなれ / 3Dセンサ |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は，近年長足の進歩を遂げている3D測距センサーを用いて，日々のトレーニング前後の歩行パターン（歩容）を分析し，そのキネマティクス的パラメータ等の変化と日々のコンディショニングデータ等の変化を関連づけて分析し，下肢のケガ発生リスクを評価できるようにすることを目的としている．そのために，ヒトの姿勢を三次元的に計測することを目的に開発された測距カメラを用いて，男子アスリートにおける日々のトレーニング前後の歩容を撮影し，蓄積された個人の歩容データと，日々のコンディショニングデータ，下肢のケガ（とくにハムストリングスの肉離れ）発生との関係を探索的に分析し，ケガ発生リスクを評価するモデルを作成する．
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study was to collect daily gait data using a 3D distance measurement sensor and to be able to predict the risk of injury based on the changes in the data.
Although we were not able to obtain research results that could lead to the prediction of injury risk from the gait data within the study period, we were able to obtain the following results. (1) A measurement method and know-how to obtain gait data from about 40 research subjects in about 10 minutes, and (2) A measurement area setting method to obtain gait data without restricting athletes' daily activities at sports fields. In the future, we aim to analyze point cloud data of gait obtained from distance measurement sensors to obtain parameters that can be used to predict injuries based on the day-to-day fluctuations of gait data.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
通常，ヒトの運動を計測する場合には，身体各部にマーカーを貼付して高額な赤外線カメラを複数設置して撮影したり，ビデオカメラからの映像を用いて，マニュアルで関節位置を指定するデジタイズ作業を行なったりする必要がある．こうした方法では，研究対象者や研究者自身への負担が大きく，日常の活動データを継続的に取り続けることは難しい．
本研究では，比較的安価な測距センサーを用いることで，研究対象者への事前準備や，撮影後の手作業を減らし，日常の動作（歩行）からスポーツ活動中のケガの予測につながるデータを継続的に収集できる方法を確立することができた．
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