2020 Fiscal Year Research-status Report
足部形状・立位姿勢・歩行動作の力学的負荷分析と運動器障害リスク評価方法の構築
| Project/Area Number |
17K01588
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Health Care University |
|---|
Principal Investigator |
今泉 一哉 東京医療保健大学, 医療保健学部, 教授 (50454179)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 介護予防・支援技術 / 歩行 / 足部形状 / 運動器障害 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
少子高齢化の進む我が国においては，健康寿命の延伸，要介護者の減少などが重要課題であり，中高年を中心に健康に対する関心が高まっている．足部は重心保持・移動の作用点であり，扁平足や外反母趾などの問題は，運動器障害を誘発すると考えられる．これらの運動器疾患は長年の身体運動による力学的な負荷の蓄積と，個人要因等が相まって発症・進行すると考えられる．本研究では，運動器の力学的負荷に影響する要因として，足部形状，立位姿勢，歩行動作に着目し，介護予防などのフィールドで運動器障害や疼痛リスクを評価する仕組みを構築することを目的とする．
具体的には，１）高齢者の足部三次元形状，歩行・立位時等のモーションキャプチャ，床反力および足圧分布等の測定を行って基礎データを得る．2）これに基づいて各部関節モーメント等の力学的負荷の算出を行い，足部形状・歩行や姿勢との関係について検討を行う．３）次にウェアラブルな小型センサを用いて，運動器リスクを推定するモデルを構築する．４）これらの成果に基づいて，ウェアラブルセンサなどを用いてフィールド環境で評価することを試みる．
これまでに、目的とする運動器障害・疼痛リスクの評価方法の構築のために，足部形状，歩行・立位時等の測定実験を実施して基礎データを得た．対象者は要介護や要支援の非認定である自立歩行可能な健常高齢者45名，若年者5名であった．
これらのデータから得られた成果として，機械学習を用いて，歩行中の足圧データや加速度データから病歴・障害などの状態が予測できる可能性を示した．また、歩行中の足圧分布データを用いて、歩行の加齢変化の傾向や既存の歩行パラメータとの関連など関係について明らかにした。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究では，運動器の力学的負荷に影響する要因として，足部形状，立位姿勢，歩行動作に着目し，介護予防などのフィールドで運動器障害や疼痛リスクを評価する仕組みを構築することを目的とする．この研究においては，対象とする高齢者の運動学的なデータと，障害などの基本データを用意することが重要である．
また，現場での応用のためには，ウェアラブルデバイスなどの実用可能性を探ることも必要である．これまでに、機械学習によって障害と運動学的パラメータとの関連を示すことができた。
課題として、データ分析のアルゴリズムの中で一部見直しが必要なものがあると考えられたため、その修正を行いさらに精度を上げて実験を予定していた。しかし、本年度は、感染予防の観点で実験の実施ができなかったため、期間の延長を行った。
|
| Strategy for Future Research Activity |
現在、歩行中の足圧データや加速度データから病歴・障害などの状態を予測することを目標としてアルゴリズムの修正を行なっている。
感染対策のために実施できなかった追加実験および分析を行う予定である。また、国内外での学会発表（オンライン）と論文投稿を実施する。
|
| Causes of Carryover |
データ分析のアルゴリズムの中で一部見直しが必要なものがあると考えられたため、その修正を行いさらに精度を上げて実験および分析をした上で、成果発表をすることが良いと考えている。感染対策のため実験が実施できなかったため、そのため期間の延長を行うこととした。
使用計画としては、追加実験のための謝金、消耗品、データ整理、データ分析等に用いる。
|
Research Products
(1 results)
