| Project/Area Number |
21K11248
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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 59010:Rehabilitation science-related
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| Research Institution | Tokyo Medical University |
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Principal Investigator |
伊藤 正裕 東京医科大学, 医学部, 主任教授 (00232471)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 巌 東京医科大学, 医学部, 客員教授 (00120668)
宮宗 秀伸 国際医療福祉大学, 基礎医学研究センター, 講師 (80422252)
上野 竜一 東京医科大学, 医学部, 臨床講師 (20384951)
山本 謙吾 東京医科大学, 医学部, 主任教授 (10246316)
長田 卓也 東京医科大学, 医学部, 講師 (60297281)
李 忠連 東京医科大学, 医学部, 准教授 (80319532)
表原 拓也 東京医科大学, 医学部, 客員研究員 (40800545)
矢倉 富子 東京医科大学, 医学部, 講師 (20722581)
河田 晋一 東京医科大学, 医学部, 助教 (00527955)
永堀 健太 東京医科大学, 医学部, 客員研究員 (50759561)
上田 容子 (三輪容子) 東京医科大学, 医学部, 客員研究員 (80409218)
夏山 裕太郎 東京医科大学, 医学部, 助教 (60976926)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 筋音 / 低周波 / Wavelet変換解析法 / 筋電図 / 運動機能 / 光レーザー変位計 / 痛み / 皮膚表面偏位 / AI |
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| Outline of Research at the Start |
骨格筋のリハビリテーション医療における筋膜性疼痛症候群の発症・回復過程および治療効果の鑑別に応用できる検査法の開発のための研究。運動時の正常・異常時の筋膜のズレ音から生じる低周波を捉え、非侵襲性評価法で、患者に苦痛、不快感を与えないメリットがある。解析には人工知能（AI）搭載の解析装置を用いる。「筋音」と同時に「皮膚表面偏位、筋電図」を加え３つの同時情報から「疼痛における疼痛部位の評価」における客観的評価法を確立する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
「筋音」は、筋の機械的活動の結果生じる微振動であり、これを記録したものを筋音図（sound myogram、SMG）と呼称する。これは筋線維群の収縮に伴い発せられる固有の周波数で、運動単位の筋線維タイプや疲労度、疾患により変化することが知られている。本研究は筋音の変化が「筋痛」と関連すると考え、「筋音」と「筋痛」との関係を解析するシステムを構築、将来的にスポーツ・リハビリテーション分野における検査法の開発につなげるため、筋音に関する基礎知見を得ることを目標としている。2022年度は上腕二頭筋について運動時の筋音収音法と解析法のプロトコールの構築を行った。これに続き2023年度は、僧帽筋、三角筋、上腕三頭筋など肩関節周囲のその他の骨格筋について、同様に運動時の筋音収音法と解析法のプロトコールの構築を試みた。特に100Hz前後の周波数において活動電位のパターンの波形を抽出、積分値を集積したところ、伸展運動と屈曲運動の間で差が認められた。
他方、我々はこれまでに咬筋について、運動時の筋音収音法と解析法のプロトコールの構築を完了している。2023年度はさらに咬筋が発する筋音について詳細に評価を行った。この結果咬筋は、「口を閉じる動作」で 10.54±1.35 Hz、「口を開く動作」で 11.29±1.44 Hz 、「食いしばり動作」で約 9.81±0.87 Hz、と発する筋音の周波数とパターンが異なることが明らかとなった。加えて現在、咬筋に痛みやクラッキング音を出す被験者の筋音について、評価解析を行っている。これまでの成果については学術論文として取りまとめ、現在論文投稿中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2023年度、当該研究では「疼痛における、AIによるWavelet 変換解析法を用いた皮膚表面偏位、筋電図情報、テンダーポイントと疼痛部位の評価」が計画されていた。これに対して我々は、これまでに筋音の収音および評価が順調に進んでいる「咬筋」に着目し、その細かい動作における筋音の違いを明らかにした。これについては、一つの骨格筋からその様々な筋運動に対応して発せられる個々の筋音を集積・データ化することは、将来的にこれらのデータが骨格筋の運動機能やその機能障害についての簡易診断法構築に寄与する可能性があるものと考えられ、すなわち非常に有用なデータが得られつつあるものと考えている。その上で現在、咬筋に痛みやクラッキング音を出す被験者の解析を行っているが、まだデータを詳細に評価する段階には至っていない。他方、2023年度は2022年度に続き、肩関節周囲の骨格筋について、運動時の筋音収音法と解析法のプロトコールの構築を試みた。肩関節の運動には運動形態の異なる複数の骨格筋が同時に関わっており、伸展運動と屈曲運動の間で筋音の差が認められたものの、これらの個々の筋からの筋音を同時に収音するためのプロトコールの構築を進めているが、現時点では確立できていない。これらのことから、現在までの進捗状況は「（3）やや遅れている」に相当すると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は咬筋をモデルとして、痛みやクラッキング音を出す被験者の運動時の筋音収音のプロトコールをWavelet変換法で評価し、パターン化する。四肢の筋については僧帽筋、三角筋、上腕三頭筋など、上腕二頭筋に加えて肩関節に関連する他の骨格筋についても、個々の骨格筋からの筋音が得られるようプロトコールを修正した上で、収音を試みる。
それらに加えて2024年度は、筋の特性が健常者と異なる実際の患者の筋音について評価を試みる。特に、既に運動時の筋音収音法と解析法のプロトコールの構築が完了している咬筋について、痛みに関するテンダーポイントやトリガーポイントにおけるSMGの評価に重点を置く。顎関節症患者からのデータ採取、およびWavelet変換法において擬似カラーで処理することによって簡便な画像パターン化を図る。
これまで評価法の確立に当初想定していたよりも多くの時間を要した理由として、音の音響筋信号は、信号の振幅、周波数成分、筋活動のタイミングなどのパラメータのフィルタリングが当初の予測よりも困難であったことが挙げられる。さらに、関節運動には複数の骨格筋が関与することに加え、運動により生じる筋音の個人差は当初想定していた以上に大きく、このことも解析に遅れが生じている一因に挙げられる。この「個人差」についてはおそらく、個々人の筋力の違いが大きな影響をおよぼしているものと考えられることから、そのことを踏まえた評価を実施する。特に多くの煩雑な解析を効率よく推し進めるために、AIの導入も検討する。
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