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非接触運動計測による生理指標予測に基づく筋力トレーニングの知能化

Research Project

Project/Area Number 22K19738
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 59:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
Research InstitutionTokyo University of Science

Principal Investigator

橋本 卓弥  東京理科大学, 工学部機械工学科, 准教授 (60548163)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 菊池 直樹  日本体育大学, 体育学部, 准教授 (10739478)
Project Period (FY) 2022-06-30 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords筋力トレーニング / 非接触運動計測 / 生理指標予測
Outline of Research at the Start

加齢に伴うサルコペニアは深刻なQoL低下を招くため,日常生活の基盤となる筋力の維持は重要である.筋力の維持・向上には,筋に対して直接に負荷を掛ける筋力トレーニングが有効であるが,効果的なトレーニングのためには,適切に運動強度を設定する必要があるため,専門的な知識が必要となる.
そこで本研究では,ステレオカメラで得られる深度画像やカラー画像を基に,運動だけでなく,生理指標(筋活動,乳酸値,心拍,血圧)の変化も予測する方法について検討し,それらの情報を基にトレーニング変数を自動調節するための知能化技術の確立を目指す.これにより,個人に最適化されたAIパーソナルトレーニングの実現が期待できる.

Outline of Annual Research Achievements

本年度では,まず,昨年度に開発したRGB-Dカメラを用いた非接触運動計測システムを用いて,様々な運動強度条件で計25名分のスクワット運動を撮影した.また,同時に,運動前と各セット間において運動強度の指標となる血中乳酸濃度も測定した.そして,被験者毎にスクワット運動中の3次元骨格モデルを構築し,得られた運動データを基に挙上速度や関節トルクなどの運動指標を算出した.次に,昨年度での成果が不十分であった研究項目として,運動データを基にした生理指標の推定について取り組み,求めた運動指標から血中乳酸濃度を推定する方法について検討した.その結果,以下の2点の成果が得られた.
① 運動指標として関節トルク,挙上速度,挙上速度波形のピーク間隔,休止時間を求め,それらの指標を用いて血中乳酸濃度を推定するために,ニューラルネットワークを用いた機械学習モデル構築した.推定精度を確認するために,テストデータを用いて血中乳酸濃度の実測値と推定値を比較したところ,相関係数は0.89程度となり,昨年度よりも高い推定精度が得られた.
② 昨年度よりも高い推定精度が得られた要因として,データ数の増加と共に,休止時間を加えた効果が大きいと考えられる.この休止時間は,挙上あるいは下降以外にかかった時間として定義しており,疲労に伴って低下した筋力を,意識的あるいは無意識的に回復させようとしている時間だと考えられる.実際,計測データを詳しく見てみると,挙上回数が増えてくるとレップ間隔(挙上から次の挙上までの間隔)も長くなる傾向にあった.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初の予定通り,運動データを基に運動強度を推定するための機械学習モデルを構築することができた.一方,一部のテストデータにおいて推定精度が大きく下がる要因や,予測に用いる運動指標の妥当性については十分に検討できてない.また,運動指標や生理指標を基にしたトレーニング変数の決定法や筋力トレーニング装置の開発については十分に着手できていない.

Strategy for Future Research Activity

2023年度の実施状況を鑑み,2024年度では以下の3点について重点的に研究を進める.
① 運動情報から運動強度の指標となる血中乳酸濃度を推定する際の推定精度を向上させると共に,推定に用いる運動指標の妥当性について詳しい検討を進める.
② 運動情報や運動強度の情報を基に疲労度を求め,それらを基にトレーニング変数を調整するための方法について検討を始める.また,生理指標として,心拍数(脈拍)も取れるようにする.
③ これまでに開発してきた筋力トレーニング装置の改良を進める

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (7 results)

All 2023 2022

All Presentation (7 results) (of which Int'l Joint Research: 3 results)

  • [Presentation] 単一負荷および複数負荷の筋力トレーニングの効果は遺伝特性の影響を受けるか? ACTN3遺伝子R577X多型による検討2023

    • Author(s)
      望月佑季奈、齋藤未花、本間洋樹、尾崎隼朗、橋本卓弥、菊池直樹
    • Organizer
      NSCAジャパン S&Cカンファレンス2023
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] パワー向上を目的とした漸減負荷プロトコルの開発:パイロットスタディ2023

    • Author(s)
      望月佑季奈、菊池さやか、齋藤未花、Kathleen Yasmin de Almeida、尾崎隼朗、橋本卓弥、本間洋樹、菊池直樹
    • Organizer
      日本体育・スポーツ・健康学会第73回大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Effects of stepwise load reduction resistance training on power performance and muscle strength: a pilot study2023

    • Author(s)
      Mochizuki, Y., Kikuchi, S., Ozaki, H., Hashimoto, T., Homma, H., Kikuchi, N.
    • Organizer
      ヨーロッパスポーツ科学会議(ECSS)
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 非接触生体信号計測の自律化に関する研究2023

    • Author(s)
      石田竜久,谷崎亜門,橋本卓弥,北野敬祐,孫光鎬
    • Organizer
      第31回インテリジェント・システム・シンポジウム2023(FAN2023)
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] Study on the Autonomous Non-contact Measurement of Biometric Signals,2023

    • Author(s)
      Amon Tanizaki, Guanghao Sun, Keisuke Kitano, and Takuya Hashimoto
    • Organizer
      The 45th International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’23)
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Markerless motion measurement system using single RGB-D camera for squat exercise2022

    • Author(s)
      Yota Sekiguchi, Tatsuru Kamiyama, Takuya Hashimoto, Kenta Matsumoto, and Hiroshi Kobayashi
    • Organizer
      7th International Symposium of 3-D Analysis of Human Movement
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 多種目筋トレ装置の開発と負荷ー速度関係に基づく1RM推定2022

    • Author(s)
      東城夏生,橋本卓弥,菊池直樹
    • Organizer
      ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022
    • Related Report
      2022 Research-status Report

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Published: 2022-07-05   Modified: 2024-12-25  

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