Development of an AI video determination system to determine muscle fatigue using ultrasound echo videos.

• Project/Area Number: 24K14419
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 59020:Sports sciences-related
• Research Institution: Daiichi Institute of Technology
• Principal Investigator: 中井 雄貴 第一工科大学, 工学部, 准教授 (00843054)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渋沢 良太 第一工科大学, 工学部, 講師 (10704588) ; 大惠 克俊 日本文理大学, 工学部, 教授 (80388123)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: オーバーユース / 滑走 / 筋膜 / 疲労 / 超音波エコー

Outline of Research at the Start

本研究は、大規模データからパターンを認識し、予測や分類に優れるAIによる動画判定システムを開発する。これまでアスリートの感覚に依存し、筋疲労の客観的評価が困難であったオーバーユース障害の予防において、超音波エコー動画から身体各部位の筋膜間の滑走性を算出し筋疲労度を数値化する。従来の筋疲労に対する質問票とエコー動画による身体各部位の筋疲労度を比較し、機械学習させることでAI動画判定可能なシステムを開発する。簡便に筋疲労度評価とフィードバックが行えるAI動画判定システムは客観的指標として非常に有用性が高い。