骨格筋機能解析システムを用いた筋力低下要因の解明と個別化トレーニングの効果検証
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21H03303
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
市橋 則明 京都大学, 医学研究科, 教授 (50203104)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
谷口 匡史 京都大学, 医学研究科, 助教 (00827701)
中井 隆介 京都大学, こころの未来研究センター, 特定講師 (10576234)
山田 陽介 国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所, 国立健康・栄養研究所 身体活動研究部, 室長 (60550118)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
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| Keywords | 筋力トレーニング / MRI / 人工知能 / 筋変性 / 筋質 / 画像解析 / 筋力 / トレーニング / 筋機能 / AI / 高齢者 / 変形性膝関節症 |
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| Outline of Research at the Start |
高齢者の健康寿命の延伸は喫緊の課題であり、身体機能向上のための効率的なトレーニング方法の開発が必要である。本研究は、MRI画像から筋変性指標を抽出する骨格筋機能解析システムを構築し、高齢者における筋力低下要因を解明する。また、対象者個々における筋変性の特徴に応じた最適なトレーニング方法を開発する。さらに、開発したトレーニングの効果検証を行い、個別化筋機能トレーニングの確立を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
地域在住高齢者92名および健常若年成人43名を対象とし、骨盤-大腿部を中心とした骨格筋MRIの撮像および筋力を含めた運動機能計測を実施した。まず、この骨格筋MRIデータをもとに機械学習を用いたAI自動セグメンテーション技術の開発を推進した。特に、大腿四頭筋について、従来のマニュアルセグメンテーションによる筋領域の抽出に対するAI技術の高い信頼性を保証し、かつ解析時間の大幅な短縮に成功した。また、この技術基盤を用いて、Dixon法による筋内脂肪率の算出に至るまで自動的に解析できる段階に改良できており、骨格筋機能解析システムの構築は順調に推移している状況にある。さらに、新規筋変性指標の探索として、三次元筋形状に着目した。MR画像を三次元化することで個人の筋形態を可視化し、統計形状モデルを用いて形態変化を定量化することを試みている。この筋形状は、筋力発揮に対して筋体積とは独立して説明力を持つことを若年者において確認しており、新規筋変性指標の一つとなることを示唆した。今後は、高齢者データに応用し、高齢者の筋力低下に筋量や筋内脂肪、さらに筋形状が影響するかを検討する段階にある。また、MRIを撮像した高齢者のうち、膝関節の変形状態から健常高齢者および早期変形性膝関節症に区分し、疾患特異的な筋変性特徴についても検討した。その結果、早期変形性膝関節症の筋変性は筋内脂肪変性が顕著であり、特に内側広筋の筋内脂肪率の上昇は健常高齢者から早期変形性膝関節症を弁別できることを明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウィルス感染症拡大の影響を受け、骨格筋MRIの撮像スケジュールに遅れが生じた。ただし、その間にもAI解析技術の開発を進展させることができたため、対象者数の増加と同時に画像解析が可能となったことで新規筋変性指標を創生することはできた。以上より、当初計画からはやや遅れているが、大幅な遅れが生じることなく進展していると判断している。
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| Strategy for Future Research Activity |
前年度に引き続き、AI自動セグメンテーション技術を用いた骨格筋機能解析システムの改良を進める。現在、マニュアルセグメンテーションとの妥当性を検証済みである筋は大腿四頭筋に限定されているため、他の大腿部筋についても精度検証が必要であり、必要に応じて再学習を図ることで骨格筋機能解析システムの精度向上を図る。新規筋変性指標となりうる統計形状モデルによる筋形状について、高齢者と若年者を比較することで加齢による影響を調査したうえで、高齢者の筋力発揮に及ぼす影響を明らかにする。これらの筋変性指標に基づき、前年度に計測した高齢者の運動機能データとの関連を調査することで、高齢者の運動機能低下（主に筋力低下）を予測するアルゴリズムを開発する。また、これまでの研究成果により、筋力低下と筋内脂肪増加の関連が示唆されたことから、筋内脂肪を効率的に減少させ得るトレーニング方法の開発が必要であるといえる。このトレーニング方法を開発するため、運動強度や速度、筋収縮様式などのトレーニング要素を調整し、その効果検証を推進する。筋内脂肪と運動速度が関連するという先行研究の知見を参考にし、まず運動速度に注目してトレーニングによる筋内脂肪の改善効果を検討していく予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(6 results)
