| Project/Area Number |
23K16633
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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 |
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Principal Investigator |
宝満 健太郎 北海道大学, 医学研究院, 特任助教 (40823331)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 歩行機械学習 / 早期変形性膝関節症 / ウエアラブルセンサー |
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| Outline of Research at the Start |
変形性関節症（OA）は早期介入で病期の進行を遅らせることが可能であるが、軽度膝OAは一過性の症状あるいは無症状のため整形外科を受診することはほとんどない。また、診断は単純X線撮影に基づくが、軟骨自体は写らないため初期OAを読み取るのは専門医でも困難である。これまで歩行分析は無症候の時期から特徴的な歩行パターンが存在することを示唆してきたが、健常な歩行とOAの歩行を鑑別するシステムは確立されていない。本研究では、歩容に基づいて膝OA重症度を鑑別することを試みる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
変形性関節症（Osteoarthritis: OA）軽度膝OAに対する運動療法や体重減少には一定の治療効果が示されており、膝OAの国際的なガイドラインでもCore treatmentに位置づけられている。一方で、軽度膝OAに対する運動療法や体重減少には一定の治療効果が示されており、膝OAの国際的なガイドラインでもCore treatmentに位置づけられている。早期介入で病期の進行を防げる可能性があるにも関わらず、軽度膝OAは一過性の症状あるいは無症状で来院に至らない。健診施設でスクリーニングできることが好ましいが、通常の健康診断で膝X線写真撮影を実施することはなく、仮に撮れたとしても読影する専門医が常駐していない現状がある。適切な治療やリハビリテーションを受ける機会を増やすために、専門家非存在下の健康施設または整形外科以外の診療科でも使用できる、非侵襲、簡便、低コストの膝OAスクリーニングシステムの開発を目指した。
令和６年４月１日～令和７年３月３１日の間にロコモティブシンドローム検診に参加し研究への協力に同意が得られた者に対して本研究の歩行評価を行った。正常あるいはOAの診断は、整形外科医によるX線画像所見を経てグレード０から４まで重症度分類された。参加者は10mの直進歩行を行い、光学式モーションキャプチャーシステム下で同時に、深度カメラ（Kinect v2, Microsoft社）を使用して記録した。深度カメラは、完全な歩行サイクルを包含するのに十分な正面のビューをキャプチャするように配置された。1回の歩行サイクルは、1回の踵接地からその次の同側の踵接地までの時間で定義した。参加者47名のうちOAと診断された者が36名、健常とみなされた者が11名であり、それらのデータは匿名化および暗号化され、学習用データセットとして完成した。これらを元に機械学習モデルを作成し、高い精度のモデルを選定するに至った。
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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
本年度は健常者と変形性膝関節症患者の学習用歩行データの構築を目標とした。被験者を50名程度と想定していたが、ほぼ予定通りに47名の参加が得られ、年度内にデータ処理から機械学習モデルの作成まで達成することができ、研究は順調に進行していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度に作成した機械学習モデルに対して、学習データを追加してさらなる精度向上を計る。さらに、最終的にモデルの外部検証を行うためにデータグループを用意する必要があるために、別施設におけるリクルートを開始する。
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