呼吸機能と階段昇降動作パターンが転倒リスク評価に果たす役割

• Project/Area Number: 25K03513
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
• Research Institution: National Institute of Technology, Toyota College
• Principal Investigator: 加藤 貴英 豊田工業高等専門学校, 一般学科, 教授 (00387614)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 早坂 太一 豊田工業高等専門学校, 情報工学科, 教授 (50314092) ; 川越 隆 愛知医科大学, 医学部, 講師 (40404412) ; 大須賀 洋祐 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 研究所 老年学・社会科学研究センター, 副部長 (10741986)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥9,750,000 (Direct Cost: ¥7,500,000、Indirect Cost: ¥2,250,000); Fiscal Year 2028: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2027: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2026: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2025: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
• Keywords: 転倒 / 階段昇降 / 呼吸機能 / 機械学習

Outline of Research at the Start

転倒経験のある高齢者は運動機能以外に呼吸機能も低下している．本研究では“呼吸サルコペニア”に着眼し，呼吸機能と転倒リスクとの関係性を検討するために被験者の呼吸筋力を計測する．
歩行動作よりも複雑なメカニズムを持つ階段昇降時動作の３次元解析は，転倒検知の観点から欠かせない課題である．本研究では９軸慣性センサ式モーションキャプチャーシステムを用いて実験室外での歩行時および階段昇降時の３次元動作データを収集する．
60歳代，40歳代，20歳代の呼吸機能を含めた身体機能データおよび動作解析データを比較しながら機械学習的アプローチによる解析を行い，加齢に伴う転倒リスクを推定するためのアルゴリズムを検証する．