Project/Area Number |
23K16685
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 59020:Sports sciences-related
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Research Institution | Morinomiya University of Medical Sciences |
Principal Investigator |
信江 彩加 森ノ宮医療大学, 医療技術学部, 講師 (70708908)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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Keywords | アキレス腱 / 捻れ / 超音波 / ディープラーニング / トレーニング |
Outline of Research at the Start |
アキレス腱の障害発症に関わる要因の一つとして,アキレス腱内部の不均一なツイスト構造が注目されている.しかしながら,アキレス腱の障害発生の予測・予防,そのメカニクス解明についての調査や,障害とツイスト構造の関係,その形態的・機能的優位性など不明な点が多い.本研究では,超高解像度のイメージング手法を確立し,生体でのアキレス腱内部のツイスト構造を視覚化することで,ツイスト構造と障害発症リスクとの関係や,競技スポーツにおける機能的優位性について明らかにする.本研究により,アキレス腱障害に対する早期予測や,適切なトレーニング方策の開発に寄与することが期待される.
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Outline of Annual Research Achievements |
アキレス腱の障害発症に関わる要因の一つとして,アキレス腱内部の不均一なツイスト構造が注目されている.しかしながら,アキレス腱の障害発生の予測・予防,そのメカニクス解明についての調査や,障害とツイスト構造の関係,その形態的・機能的優位性など不明な点が多い.本研究では,超高解像度のイメージング手法を確立し,生体でのアキレス腱内部のツイスト構造を視覚化することで,ツイスト構造と障害発症リスクとの関係や,競技スポーツにおける機能的優位性について明らかにする.本研究により,アキレス腱障害に対する早期予測や,適切なトレーニング方策の開発に寄与することが期待される. 本年度は,測定と分析に必要な機器を整備し,生体内アキレス腱の超音波映像から,アキレス腱内部構造を高解像度に撮像,解析するための方法の検討を行ってきた.下腿三頭筋を構成する腓腹筋の内側頭と外側頭,ヒラメ筋に繋がる3腱それぞれの横断画像を抽出し,3腱の区分の同定を実施した.これまで生体で判別しにくかったアキレス腱表層の輪郭抽出と,アキレス腱内部の線維模様の撮像が可能となった.これにより,アキレス腱のツイスト構造,ツイストの程度が人によって異なることが生体でも確認でき,今後,アキレス腱ツイストの分類や,障害との関係性を検討する上で重要な礎を築いた.同時に,超音波映像のさらなる精度での高解像度化と,その為の測定法と解析法を検証する必要性が明らかとなった.
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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,超高解像度イメージングによるアキレス腱内部のツイスト構造の同定のために必要な測定機器の整備を進め,アキレス腱の内部構造の撮像・解析法の確立を目指した.測定・解析の時間の短縮と精度の向上については引き続き検討が必要であるが,当初の計画通り,アキレス腱の内部区画の同定を実施できたことから,おおむね順調に進展している.
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Strategy for Future Research Activity |
アキレス腱ツイスト構造のパターン分類を実施するため,様々なアキレス腱のイメージングを行い,データベースを作成していくとともに,機械学習を用いたクラスタリングの手法を確立していく.同時に,異なる競技アスリートのアキレス腱ツイスト構造の特異性を明らかにするため,力発揮特性やアキレス腱形態に特徴がみられる陸上短距離・長距離,競泳,体操選手や,左右脚で機能が異なる剣道,陸上跳躍,ハードルを専門とする選手を対象として測定を実施していく.競技歴やレベルでも異なる特徴が存在する可能性も考慮して,分析を進めていく.
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