小型無線慣性センサーを活用した歩行インシデントの客観的分析法の考案

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K11172
• Research Institution: Fujita Health University
• Principal Investigator: 大塚 圭 藤田医科大学, 保健学研究科, 准教授 (60460573)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 松田 文浩 藤田医科大学, 保健学研究科, 講師 (30646998) ; 土山 和大 藤田医科大学, 保健衛生学部, 助教 (60780624)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 転倒 / インシデント

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は，臨床で活用できる歩行の成否に関するインシデント分析システムの開発の一環として，小型無線慣性センサーを用いて，臨床指向性の高い歩行のインシデント出現率の分析方法を開発することである．課題における成否の情報は，運動学習におけるKnowledge of Results: KR（成否の情報）を分析することで評価できる．現在の臨床現場では，歩行のインシデントの評価は医師や理学療法士によって視診によって主観的に行なわれ、かつ，評価法も確立されていない．本研究の成果によって、歩行の成否に関する客観的なインシデント分析が可能となり、歩行の自立度判定や歩行練習の難易度設定に応用させることができると考えられる。
令和２年度では、分析アルゴリズム作成のための検討の一環として、実際に歩行練習中に転倒または転倒未遂が発生した脳卒中片麻痺者14名の動画を観察し、その要因の分析調査を行なった。その結果、転倒または転倒未遂に至る要因は、爪先離地不全、遊脚保持困難、立脚二重ステップ、立脚期にふらつき、膝折れの5つに分類できた。また、異常歩行歩数検出ロジックを検討するため、健常者10名を対象として、正常歩行に加え、分回し歩行、小刻み歩行、すり足歩行、急激な膝伸展の模擬歩行を行わせ、小型無線慣性センサーを第7頚椎棘突起，仙骨後面，両側の大腿部ならびに踵部後面に小型無線慣性センサーを付着し、計測を行なった。また、計測中の歩行のビデオ画像から視診で歩数を計測した。取得したデータから、運動軌跡、加速度、関節角度を算出し、歩数を算出するアルゴリズムを試験的に検討した結果、仙骨後面と大腿部の慣性センサーから算出した股関節角度を用いて作成したアルゴリズムが、最も実歩数と一致していた。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究開始時では、令和2年度において健常者を対象とした擬似的な異常歩行とインシデントを計測し、異常歩行の歩数検出ロジックとインシデントの運動学的分析法を考案することを計画していた。歩数検出のロジックに関しては、検出に必要なセンサー付着部位の選定と取得データから検出精度の高いアルゴリズムを作成することができた。インシデントの運動学的分析に関しては、実際に発生頻度の高いインシデントを分析の優先度が高いと考え、実際に歩行練習中に転倒または転倒未遂が発生した脳卒中片麻痺者14名の動画を観察し、その要因の分析調査を研究計画に追加し実施した。また、インシデントの運動学的分析は、動画の観察によって主観的な分析による検討を行うことができた。以上の研究実施の状況から「概ね順調に進展している」が妥当と判断した。発生頻度の高いインシデントを把握できたことは、当初の計画には含まれていなかったが、今後の本研究において意義あるものになったと考えられた。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度は、転倒もしくは転倒未遂に至ったインシデントとなった5つの要因を健常者で擬似的に再現し、令和2年度の成果となった試験的な歩数検出のアルゴリズムを適応させ、有用性を検討するとともに、必要に応じ改善を図る予定である。また、転倒およびインシデントの検出に関するアルゴリズムの検討も図ることを考えている。さらに、令和3年度では、患者を対象に計測を実施する予定である。
しかし、令和2年度も新型コロナウィルス感染症の影響によって、臨床や大学において歩行計測等実施の制限が出ており、令和3年度も同様の状況が継続することが予測される。したがって、健常者予定計測数（20名）、患者予定計測数（50名に）に到達しないことが予測されため、令和3年度の患者計測数も目標値を健常者10名、患者30名に下降修正し、歩数検出および転倒・インシデント検出のアルゴリズムの検討を実施することとする。追加計測が必要な場合は、令和4年度の上半期に実施する計画に修正する。

Causes of Carryover

令和2年度は、新型コロナウィルス感染症の影響により、予定していた学術大会参加し情報収集を行うことが出来なかったことから、次年度使用額が発生した。令和3年度は、学術大会がオンラインにて開催される予定なので、参加費等として計上する予定である。