2022 Fiscal Year Annual Research Report
デジタル汎用機器を用いた日常生活時の下肢生体情報測定法の開発
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20K11924
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| Research Institution | Teikyo University of Science & Technology |
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Principal Investigator |
内田 恭敬 帝京科学大学, 生命環境学部, 教授 (80134823)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
本間 信生 帝京科学大学, 医療科学部, 教授 (20252017)
大久保 英一 帝京短期大学, 帝京短期大学, 准教授 (30529722)
舩山 朋子 帝京科学大学, 医療科学部, 准教授 (20460389)
堀 和芳 帝京科学大学, 生命環境学部, 准教授 (60850302)
浅野 泰仁 東洋大学, 情報連携学部, 教授 (20361157)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 圧力センサアレイ / 体調変化検出 / 機械学習 / バランス / 歩行状態分析 / スマートインソール |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2D圧力センサアレイ上の歩行時の足裏接地圧力とその間隔から計算する歩行速度について検討した。歩行時のふらつきについて、左右それぞれ足でセンサを踏んだ回数の差を、センサを踏んだ全回数で割ることでバランス係数と定義した。この値と歩行速度を特徴量とした機械学習を行った。機械学習の分析結果が透析治療における血圧低下のイベントに反映されているかを、レーザドップラ血流計による下肢血流測定をもとに検討を行った。教師なし学習で3つのクラスターに分類できることを確認し、視覚障害患者症例ではふらつきの変化よりも歩行速度が大きく変化すること、除水過多、血圧低下症例ではふらつきと歩行速度低下とふらつきの確認できたケースとふらつきの増加が確認でき体調変化を反映していることを明らかとした。
スマートインソールを用いた測定では関節の動きを制限した歩行の測定を行った。つま先、踵、内側、外側の4つの部分からの出力で機械学習による分類を行った。これらから２Dフロアマットからのデータとスマートインソールから得られるデータに関して疑似的な運動制限を加えた場合について分析を行い、２D圧力センサアレイと圧力センサ付きスマートインソールの相関が高いことを示し、フロアマットの有用性を示した。
歩行動作のより詳細な情報を特殊な機材を用いずに、歩行時の動画を用いて分析できる手法としてフリーソフトであるMediaPipeを用いた分析について、市販の歩行分析ソフトによる結果と検討した。その結果、足首の角度変化や、リハビリ用機器の使用前、途中、使用後の変化を比較した。歩行訓練補助具の効果が使用後もしばらくの間継続していることも見出した。しかし画像撮影においては撮影角度の制約が大きく影響し、カメラ位置が重要であることが分かった。
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