| 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，健康診断など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，昨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を推定するモデルの構築を実施した．
3つの自治体の協力のもとで、地域在住の健常な高齢者98名（平均78.6±5.5歳、 男性23名、女性75名）を対象とし，ドップラーレーダと加速度センサを用いて歩行中の身体の速度と加速度を計測し、理学療法士による転倒経験の聞き取りおよび認知機能スクリーニング検査を実施した．転倒経験については，約20％の個人（20名）が過去一年間に1回以上転倒を経験しており，そのうちの約半数（9名）は2回以上転倒している複数回転倒者（Recurrent faller）であった．認知機能については，約68％の個人（67名）が軽度の認知機能障害（Mild Cognitive Impairment: MCI）を有していると判定された。センサにより取得した歩行運動のデータから，歩行の特徴量を抽出し歩容を分類した結果，転倒経験およびMCIの有無のいずれも6割以上の判別精度が見込めることが確認された．小型の計測機器を活用した現場での簡易な歩行計測により，地域在住高齢者の要介護リスク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，小型の簡易センサで取得した歩行運動のデータから，計測対象者の転倒経験や軽度認知症の有無を推定するモデルの構築を実施した．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，これまでに構築した転倒や軽度認知症リスクの推定モデルを拡張することを目的として，身体・運動機能レベルの異なる個人の動作計測と特徴量の抽出を実施する．
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