機械学習を用いた歩行中の膝関節内側への力学的負荷の算出

Research Project

Project/Area Number	24K20439
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
Research Institution	Kagoshima University
Principal Investigator	川田将之鹿児島大学, 医歯学域医学系, 助教 (30783477)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	歩行分析 / 膝関節反力 / 機械学習 / 筋骨格モデル
Outline of Research at the Start	変形性膝関節症を有する高齢者の多くは、痛みにより歩行をはじめとした日常生活が制限される。しかがって、その予防は我が国における重要な課題である。変形性膝関節症の発症および進行に関わる要素として、膝関節内側負荷があり、その軽減は予防リハビリテーションにおいて重要であると考えられる。膝関節内側負荷はその算出に測定環境および計算時間の制約が大きく、臨床現場において簡便に使用できる指標とは飯貝あいのが現状である。本研究では、機械学習を用いることで、歩行中の動画データから即時的に膝関節内側負荷を出力する方法を検討し、臨床現場で簡便に使用できる指標とすることを目的として行う。