健康寿命の延伸に向けた人工知能による動作解析と運動器障害発生予測システムの構築
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20K19317
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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| Research Institution | Hokkaido University of Science |
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Principal Investigator |
井野 拓実 北海道科学大学, 保健医療学部, 助教 (70736339)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 動作解析 / 人工知能 / AI / ディープラーニング / 運動器障害 / スポーツ外傷と障害 / 予防 |
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| Outline of Research at the Start |
超高齢化社会を迎えたわが国において高齢者の健康寿命を延伸することは喫緊の課題である．特に生活習慣病や要介護・要支援状態を予防することはその第一歩である．このため，高齢者における一定の運動機能を担保することは極めて重要である．運動器の疾病・障害リスクを予見するための評価手段としては動作解析技術が有用である．本研究では，人工知能（AI）による映像認識・分析技術を用いた動作解析システムを構築し，これが容易にかつ広く普及する仕組みの構築を目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
ヒトの運動分析はスポーツ外傷、更には運動器障害の発症、進行リスクを予見する機能評価として現在まで多くの研究がなされてきた。しかしながら、ヒトの運動計測、解析には多くの人的労力、さらには複数の特殊な赤外線カメラシステムから構築される計測装置等に高額なコストが必須であり、広く社会に普及するには限界があった。近年、情報工学分野で発展の目覚しい人工知能（AI）のdeep learningによるパターン認識技術は、一般的なビデオ映像からヒトの分析点を同定可能なところまで認識精度が向上した。この技術を運動分析に応用することで現在まで解決できなかった、動作解析に伴う人的労力やコストの問題を解決し得る。即ち一般的なビデオ映像を用いた動作解析方法を確立できると考えられる。我々の研究により現在、AIによる動作解析技術（AI解析）を臨床応用可能な段階まで進めることができた。具体的には、従来の三次元動作解析システムとの比較により妥当性を検証し、精度や技術的な問題点を明らかにした。さらに臨床家が使用しやすいユーザインターフェースの構築に成功し、ソフトウェアが稼働できる状態となった。本手法の確立と妥当性検証も終了し、現在、国際英語論文を投稿中である。本論文では、様々な動作を「AI解析」、「ヒトの視覚的同定を数値化することによる解析」、「三次元動作解析（光学式モーションキャプチャ）」にて計測・比較検討し、kinematicsデータの差異、相関について報告している。
本研究成果の社会実装も進んでおり、現在複数の医療施設や研究機関との共同研究が進捗中であり、今年度の学会発表も予定している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究開発および臨床実装は概ね順調に進捗している。新型コロナウイルス感染症による対人的な活動制限も緩和され、今年度データの蓄積が期待される。
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| Strategy for Future Research Activity |
前述の如く、我々の開発したAI動作解析技術およびソフトウェアの社会実装、臨床応用が進んでいる。本研究成果により、リハビリテーション治療における運動介入の効果検証を実施する。また蓄積したデータの解析により疾病・障害の予見可能性を検討する。
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Report
(3 results)
Research Products
(19 results)
