小型慣性センサを用いたターン動作解析による転倒リスク予測モデルの開発

Research Project

Project/Area Number	25K14522
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
Research Institution	Kansai Medical University
Principal Investigator	浅井剛関西医科大学, リハビリテーション学部, 准教授 (50411880)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	三栖翔吾甲南女子大学, 看護リハビリテーション学部, 講師 (20824105) 福元喜啓関西医科大学, リハビリテーション学部, 准教授 (30636121)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2027: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	転倒 / 慣性センサ
Outline of Research at the Start	高齢者の転倒リスクを高精度で判別するには、転倒時に多く見られるターン動作の解析が不可欠である。しかし、既存の歩行分析はほとんどが直線歩行を対象としており、ターン動作に対する実用的な指標はまだ確立されていない。特に、小型慣性センサを用いた歩行分析では、ターン動作の特徴を正確に捉える技術が不足しており、転倒リスクの判別精度が十分ではない。本研究では、Timed Up and Goテストに含まれるターン動作を新たな波形処理法を用いて解析することで、独自の転倒リスク指標を作成し、判別精度の高い転倒リスク予測モデルの開発を目指す。この予測モデルにより転倒予防に向けた具体的な対策を導き出せると期待される。