2020 Fiscal Year Research-status Report
Risk prediction of ACL injury based on the individual postural strategy
| Project/Area Number |
19K11491
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
小笠原 一生 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (70443249)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 姿勢動揺 / 前十字靭帯 / 予防 / 予測 / 加速度センサ / 判別 / 臨床テスト / 機械学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
膝前十字靭帯（ACL）損傷は重篤なスポーツ外傷であり、本邦においても頻度高く発生している。本外傷は適切なトレーニングによって一定程度予防することが可能であるが、より効率的に予防するためには、ハイリスクな選手のスクリーニング手段の確立が望まれる。 本研究の目的は、個人ごとの姿勢動揺の特徴に基づいたACL損傷リスクの予測基盤を確立させることである。これを達成するため小型ウェアラブル加速度センサによる姿勢動揺の定量化と、ACL損傷の性質を踏まえて最適化された機械学習法を組み合わせた独自手法によってACL損傷者に共通する姿勢動揺の特徴量を前向き的に同定し、個人の危険度を判別できるリスク予測技術を構築する。これを行うため、当グループが開発した「片脚ドロップ着地テスト」(20cmの台から前方に接地した床反力計上に片脚でジャンプ着地し姿勢を保つテスト)中の床反力データと膝部に取り付けた小型ウェアラブル加速度センサからのデータ、さらに計測後の対象者のスポーツ外傷発生状況データ取得が本研究の活動の主軸であった。しかし令和２年度は新型コロナ感染症対策のためにデータ計測がほぼ中止となり、測定対象者は想定を大きく下回る２００名程度に留まった。リスク判別のために必要な十分な量のデータを確保することが出来なかった。他方で、令和元年度に本研究で取り組んだ小型ウェアラブル加速度センサによる関節動揺の評価法（計測と解析方法）については特許申請を行った。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナ感染症対策の影響からスポーツ選手を対象としたデータ測定のほとんどが中止となり、取得できた姿勢動揺データ（床反力データと小型加速度センサデータのセット）は想定を大きく下回る２００名程度であった。また、同様の理由から対象者のスポーツ活動も大きく制限されたため、スポーツ外傷リスクへの被曝もほとんどなく、スポーツ外傷発生数が非常に少なかった。この点から、研究全体としての進捗はやや遅延していると判断する。
一方で、期間１年目の令和元年度に取り組み、確立した小型加速度センサを用いた関節動揺の評価方法（計測と解析方法、アルゴリズム）については特許申請を行った。外部でのデータ収集が不可能な状況が続くので、その他の部分で進めることが可能な部分について取り組んだ。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和３年度においても新型コロナ感染症の影響から新たな現場における新たなデータ計測には制限がある。また、対象選手のスポーツ活動も大きく制限されているために、スポーツ外傷・障害の発生数が極めて少なく、機械学習による判別のための十分なデータが得られない可能性が現時点で非常に高い。令和２年までに蓄積した姿勢動揺データ（床反力データと小型加速度センサデータ）に加えて予備的に取得している画像データも姿勢動揺指標を探索するデータに含めて解析を行う。
研究期間中に発生した前十字靭帯損傷は２件と非常に少ないため、この２者とその他の対象者のデータを判別するには、この２名の特徴に大きくひっぱられるように学習が進むと予想され、予測アルゴリズムを一般化した際の妥当性をよく検討しなければならない。教師なしのクラスタ解析でこの２名の特徴と類似した対象データを疑似的に前十字靭帯損傷者のデータとして用いるなどの工夫をしてデータ不足の解決を試みる。
|
| Causes of Carryover |
新型コロナ感染症の影響により想定していたデータ収集の機会が大幅に制限されたために令和2年度における支出が少なく、令和3年度に繰り越すこととなった。令和3年度においても外部でのデータ測定での支出は多くはならないが、予定どおり機械学習のための計算機を購入するなど研究計画に沿った支出を予定している。海外学会等への旅費も支出の予定がなくなるが、論文執筆に関連した知見公開のための予算に再配分する。
|
