起立・歩行動作解析を基軸とした要介護リスク診断プラットフォームの創出
| Project/Area Number |
23K24707
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| Project/Area Number (Other) |
22H03449 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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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 | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
藤本 雅大 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究グループ長 (10732919)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 吉之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (00409682)
工藤 将馬 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究員 (00940181)
佐保 賢志 立命館大学, 理工学部, 准教授 (00732900)
長野 明紀 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30392054)
福田 治久 九州大学, 医学研究院, 准教授 (30572119)
上村 一貴 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 准教授 (50735404)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
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| Keywords | 動作分析 / 歩行 / 転倒 / 高齢者 |
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| Outline of Research at the Start |
椅子からの起立や歩行に代表される日常生活動作の特徴から要介護の主要因となる転倒・認知症のリスクが推定できることから，これら動作の詳細な解析が要介護リスク因子の早期発見に効果的と考えられる．そこで本研究では，臨床や健診の現場で活用可能な小型の簡易センサを用いた遠隔計測を基軸とした動作特徴の推定手法の開発と，それを活用した要介護リスク診断プラットフォームの構築を目的とする．本研究成果の社会実装により，要介護リスクの早期発見と介入を促進する社会基盤の構築を目指す．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は，健康診断の現場でも利用可能な小型の計測機器を活用した動作特徴の推定手法の開発と，それを活用した要介護リスク評価の基盤技術の構築を目指している．
本年度は，（１）小型の簡易センサにより取得したデータから計測対象者の歩行特徴を推定するモデルの構築と，（２）歩行特徴から計測対象者の転倒リスクを推定するモデルの構築とその妥当性の検証を実施し，それぞれ以下の成果を挙げた．
（１）ドップラーレーダを利用した遠隔計測により，計測対象者の歩行特徴を精度よく推定することに成功した．実験では，若年者の歩行運動を，対象者の前方に設置したドップラーレーダと，光学式モーションキャプチャ装置により同時に計測した．歩行中の身体各部位からの反射波として受信される信号から得られる，胴体の速度・加速度成分から，踵接地やつま先離地などの歩行イベントと，歩幅などの歩行パラメータを推定し，光学式モーションキャプチャ装置により得られた身体座標データから算出した値と比較することで，その精度を検証した．その結果，ステップ時間や歩幅などの歩行特徴を5%未満の精度で推定することに成功した．
（２）モーションキャプチャシステムにより実験室で取得した歩行の身体運動の詳細なデータから，計測対象者の転倒リスクを推定するモデルを構築し，現場での計測によりその妥当性を検証した．高齢者を対象として小型センサによる歩行計測を実施し，実験室で取得したデータから構築したモデルを用いて歩容を分類した結果，転倒経験者と非経験者の歩容を8割近い精度で判別することに成功した．
現場で取得できる限られたデータから，計測対象者の歩行特徴と機能レベルを推定できる可能性を示した．
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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，小型の簡易センサにより取得したデータから，計測対象者の歩行特徴を推定するモデルの構築と，計測対象者の転倒リスクを推定するモデルの構築を実現した．いずれも当初の予定通りであり，研究は計画通りに進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も引き続き，小型の計測機器を用いた現場での簡易計測により，計測対象者の動作の特徴と要介護リスクを推定できる基盤技術の確立を目指す．具体的には，本年度に確立した歩行特徴の抽出・分類技術を活用し，介護予防教室・集団健診会場などの現場において加速度センサやドップラーレーダなどの簡易センサで取得した歩行運動等のデータから，計測対象者の転倒経験や軽度認知症の有無などを推定するモデルの構築を目指す．
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Report
(1 results)
Research Products
(8 results)
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[Journal Article] Identification of characteristics of foot position and angle during swing phase in fallers using principal component analysis2023
Author(s)
Inai T., Kobayashi Y., Huang C., Fujita K., Fujimoto M., Nihey F., Yamamoto A., Nakajima K., Nakahara K., Kutsuzawa G., Fukushi K., Kudo S.
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Journal Title
Frontiers in Bioengineering and Biotechnology
Volume: 11
Pages: 1-13
DOI
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Peer Reviewed / Open Access
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