2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development for a mobile system to prevent lumbago by consciously improving habitualized bad posture
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15K01660
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| Research Institution | Kochi University of Technology |
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Principal Investigator |
芝田 京子 高知工科大学, システム工学群, 准教授 (00307117)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 公信 国立研究開発法人情報通信研究機構, ナショナルサイバートレーニングセンターサイバートレーニング研究室, 主任研究員 (90461384)
武政 龍一 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 准教授 (20294837)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 腰椎椎間板負荷 / 姿勢 / ウェアラブルセンシング / サポートシステム / Webサーバ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、日常生活の中でウェアラブルセンサにより脊柱姿勢を測定し、ユーザが正しい姿勢を体で憶え自らの意思で正しい姿勢を維持するサポートシステムを開発し、姿勢の悪さによる腰痛の未然防止に貢献する。
まず、姿勢良否の判断指標のひとつとして用いている腰椎椎間板負荷比の推定法の最適化検討を行った。提案法は、測定した体表面腰椎形状から信号処理により間接的に負荷を導出する。この中で体表面形状のフィッティングは、個人差があるもののこれまでの円弧近似を拡張した2次関数を用いることで精度が向上することを見出した。また、提案法の有用性の検討として、静止した姿勢に加え移動を伴わない動き、すなわちゆっくり前傾する動作や、くしゃみ動作、無意識に座位姿勢が崩れる動作などの様々な場面において連続的に負荷比を推定し良好な結果が得られた。さらに、重量物を持った場合に適応可能な新しい腰部負荷の推定法を提案し、有用性が得られた。これは、腰椎系を梁と考え、骨盤傾斜によって腰椎部にかかる曲げモーメントを重回帰分析により負荷として導出する方法であり、今回は簡易モデルで行ったが、次課題として詳細モデルへと発展させている。またこれらの検討では、体表面形状の測定には誤差低減のために光学式モーションキャプチャを用いているが、ウェアラブルセンシングの一案として、慣性センサや曲げセンサよる測定を試み、実測結果と定性的に同様の傾向、およびモーションキャプチャの結果と同等の精度で負荷比を得ることができた。
Webサービスへの展開では、姿勢データを蓄積するサーバフレームワークの仕様を決定、構築し、慣性センサからモバイル端末（スマートフォン）を介してWebサーバへセンサデータを送受信可能なアプリケーションを開発した。
今年度は期間を延長し、重回帰分析を用いた新しい腰部負荷推定法につき成果発表を行った。
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