2021 Fiscal Year Research-status Report
Developing a methodology for the estimation of muscle fiber length during dynamic movement
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20K11330
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
竹下 大介 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (60847060)
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2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 筋線維長 / 超音波測定器 / 筋腱複合体 / Hillモデル / バイオメカニクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
走行や跳躍におけるパフォーマンス向上のためには、筋線維が収縮する際に大きな張力を発揮する必要がある。筋線維の最大発揮張力の決定要因は、筋線維自体の長さや収縮速度であるため、運動中の筋線維長変化を知ることはパフォーマンス向上のために重要である。
2021年度はダイナミックな運動中の筋束長変化を推定する方法を確立することを目的とし、ホッピングを対象動作とした。ホッピング中の超音波画像分析時に動画が通常の方法だとコマ落ちしてしまうという問題と超音波診断装置と外部機器の同期の問題などが生じ、その解決に数ヶ月を費やした。実験の結果、接地速度、被験者の体重、アキレス腱の弾性及び足部の幾何学的な構造で決まるバネー質量系から予想される接地時間程度でホッピングを行う場合は筋線維がほぼ等尺となった。その一方で、バネー質量系の接地時間よりも短い接地時間でホッピングを行う場合は接地中に筋線維が短縮する様相がみられた。以上のことから、関節角度から観察出来る筋腱複合体全長の変化と筋線維長変化は全く異なる振る舞いを示すことが明らかになった。2022年度は身体外部の情報から筋線維長変化を精度良く推定出来る筋腱モデルの開発を進めたい。また、既存のソフトウェアによる筋束長の自動推定の精度が良くないことが判明したため、現在は手動で解析を行っている。作業効率を上げるためにも自動推定のアルゴリズムの開発にも取り組んでいきたいと考えている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2021年度も2020年度程ではないものの、コロナ禍に伴う学内業務の増大や入構規制などにより、研究の進捗に遅れが生じた。
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| Strategy for Future Research Activity |
ホッピングのようなダイナミックな運動において、既存のモデルによる推定からの逸脱が大きくなると予想されるため、その検証と精度向上のために新なモデルを開発したい。
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| Causes of Carryover |
コロナ感染症により実験実施頻度が下がり人件費の支払いが少なかったことや予定していたより学会発表が少なかったことなどが挙げられる。
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