2021 Fiscal Year Annual Research Report
時空間脳内ネットワーク構造に基づく革新的歩行介入法の開発
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19K22804
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
野嶌 一平 信州大学, 医学部, 准教授(特定雇用) (20646286)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
菅田 陽怜 大分大学, 福祉健康科学部, 講師 (30721500)
金沢 星慶 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (60744993)
松井 佑介 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 准教授 (90761495)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 歩行 / 筋シナジー / ネットワーク解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
歩行時の生体信号を安定して解析するため、PCAを基本とする次元圧縮技術に基づいた前処理手法を開発し、外れ値除去を自動的に行い、安定したデータ収集・解析が可能となった。また特に運動モジュール同定を行うため、時間周波数領域における解析アプローチとしてウェブレットコヒーレンス解析に着目し、筋および脳内のネットワーク解析を実施した。その結果、健常被験者間に共通する下肢筋群間のネットワークの抽出が可能となり、全歩行相における左右筋の接続を明らかにした。また歩行相毎に変化する筋間ネットワーク構造の確認も可能となった。さらに、筋間ネットワークに関わる部位として、筋活動のタイミングに関連する因子が存在することを明らかにすることができた。これらのことは、歩行というダイナミックな動作における生体信号解析における個体内および個体間変動に対する頑強な特徴抽出を自動化できる可能性を示唆していた。そして、時間周波数解析を歩行データに適応することで、動的な運動モジュールにおける筋の活性化タイミングの関与などを明らかにすることで、筋力だけでは捉えられない筋の協調的関係性を明らかにすることが可能となった。
フィードバックシステムに関しては、歩行時にダイナミックに変動する生体信号をターゲットとし、今回開発した手法で解析するシステムの開発を行った。その結果、脳筋接続性の時系列パターンから7種類のパターンに分類できることを確認している。一方で、有疾患患者を対象としたデータ収集・介入は、コロナ感染症の拡大により計画通りに進めることができなかった。その代替として、健常成人を対象とした課題歩行時の神経活動の適応について研究を進め、臨床での使用も可能であるシステムの開発を進めることができたものと考える。
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Research Products
(11 results)
