| 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 東京医科大学, 医学部, 准教授 (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 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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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」は筋線維群の収縮および伸展に伴い発せられる微振動であり、筋線維タイプや疲労度、疾患により変化するとされる。本研究は筋音の変化が「筋痛」と関連すると考え、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、筋音に関する基礎的知見を得ることを目標としている。筋が収縮伸展の際に筋音を発する一方、骨格運動そのものが多くのノイズ（筋膜と皮膚の摩擦音、心拍圧音、骨導音）を同時に発生することから、これまで筋音の評価は困難なものであった。研究代表者らは筋音の評価においてマザーウェーブレット解析を導入することで、様々な骨格筋について運動時に生じるノイズを除去する方法の確立を目指すと同時に、それらの骨格筋が運動時に生じる筋音の解析を行ってきた。
2024年度はマザーウェーブレット解析のプロトコールを前年度から改良し、筋音が生じる波形パターンを詳細にとらえることが可能となった。咬筋については、「口を閉じる動作」で 10.5Hz、「口を開く動作」で 11.3Hz 、「食いしばり動作」で9.8Hz、と、運動により異なる周波数において低周波を発することが明らかになった。より詳細な解析により咬筋は、「口を開く動作」において７Hz、８Hz、10Hz前後、「口を閉じる動作」において 7Hz、９Hz、12Hz、16Hz前後、「食いしばり動作」において7Hz、10Hz、12Hz、16Hz前後の低周波を断続的に生じることが明らかになった。上腕二頭筋についても屈曲時に6Hz、10Hz、13Hz、15Hz前後、伸展時に6Hz、8Hz、9Hz、18Hz前後の低周波を断続的に生じることが明らかになった。これらの成果の一部は学会発表(2024年度日本解剖学会全国学術集会)において発表し、さらに学術論文として取りまとめ現在Journal of Oral Rehabilitationに論文投稿中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
前年度までの解析結果をふまえ、筋音の検出方法をさらに精度の高いプロトコールに改善する必要が生じた。このことから2024年度は、まず高解像度レーザーで運動中の筋表層の動きを捕捉する際のセンサーの位置と角度、皮膚表面上の記録スポットの寸法、電極の貼付部位などについて改善を行った。筋電図信号については帯域幅1.6～422Hzの差動増幅器を用いて前置増幅（ゲイン：2000×～18000）を行ったことにより、より精度の高い値を得ることができた。解析法については多数の波形の中から出現時間が変化した連続性のある類似波形を選び出し、運動モードに対するマザーウェーブレットΨ(t)を求めた。一連の検討により、ω a, b) = ∫ⅹ(t)1/√aΨ (x－b/a) dx で処理することが最も有効な方法で、これにより運動モードに対する特徴を持つ特定の周波数のみを抽出し、筋音信号を約1秒間リアルタイムで表示し積分化することで具現化できることが明らかになった[aは拡大縮小であり、bは平行移動（時間）を示す]。
このようにプロトコールを前年度から改良したことにより、2024年度は「研究実績の概要」に記載したように、筋音が生じる波形パターンを詳細にとらえることが可能となった。これらの成果についてはこれまでに学会発表および論文投稿による発信を行ってきている。
一方、肩関節の運動のように運動形態の異なる複数の骨格筋が同時に関わるケースにおいては、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には至っていない。臨床応用できるトリガーポイントについて、計測点の条件検討もまた完了していない。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 |
2025年度は2024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と計測を試みる。これまで、肩関節の運動のように運動形態の異なる複数の骨格筋が同時に関わるケースにおいては、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には至っていなかった。
2024年度は筋音の評価法の改善を行い上記のようなデータを得ることが出来た。一方この評価法の改善および確立に当初想定していたよりも多くの時間を要したことが研究の進捗に「やや遅れが生じている」原因である。筋音の評価法の改善および確立に想定以上の時間を要した理由として、筋音の音響筋信号について、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による。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と当初予測されていなかった筋音の音響筋信号の揺れと複雑さは当初想定していた以上に大きく、この「個人差」と「筋音の揺れ」について、計測法の確立が大きな課題であった。
2025年度は2024年度中に確立したプロトコールを応用し、かつ「多重チャンネル以上のコンバーターを備えたデジタル変換器」を導入することにより、肩関節のように運動形態の異なる複数の骨格筋が同時に関わるケースにおいて、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と評価を実施する。その上で、痛みに関する痛点相当部における筋音の評価を重点的に行う。これにより、本研究課題の目標である、「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の筋音に関する基礎的知見の集積」を目指す。
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