2024 Fiscal Year Annual Research Report
知覚-運動モデルに基づく転倒リスクアセスメントツールの開発
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20K19858
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
内山 瑛美子 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (30845269)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 転倒予防 / リスクアセスメント / データマイニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では転倒のうち多数を占める躓き・ふらつきに着目したリスク因子の探索・発見を目的とし，(A)心身機能低下が転倒を引き起こす機序のモデル化，(B)データ科学的アプローチによる転倒を引き起こす要因の探索手法の提案，(C)予防のためのスクリーニングテストの開発を目指した．
研究期間中には計画に大幅な変更や遅れがあったものの，1年目には，項目(B)に関して既存データを活用した基盤データの検討，2年目・3年目には項目(A), (C)に関し，新たなパラメータに着目して研究を進めるとともに，ふらつきに関するスクリーニングテストを開発した．4年目は，項目(A)に重点的に取り組み，3年目に開発したスクリーニングテストに対して機序をさらに細かく説明するモデルを与えてきた．
最終年度である今年度は，項目(A)および(B)に重点的に取り組むことで，昨年度に引き続き，パラメータの検討と深堀を行うとともに，マルチモーダルなデータからリスクを予測・可視化するための基盤となる手法を確立し，多様なデータセットからその有効性を検証した．成果として，ふらつき動作を誘発すると考えられる首振り動作による転倒リスクのスクリーニングテストにおいて，下肢の筋肉の筋活動量が首振り動作後に増加すること，筋活動量には左右差が見られることを示し，国際会議で報告した．また，特異値分解を応用して，モダリティが異なる2つのデータセットから共通の特徴を抽出する特徴抽出手法を提案し，2種のデータセット群で検証した成果が雑誌論文に掲載予定である(印刷中)．
また，研究期間全体を通じて得られた知見を活用して，ロボット・人とのすれ違い時の衝突や家庭における転倒リスク予測因子への展開を模索し基礎データを収集するとともに，共同研究や新規研究への展開のため，本研究期間の成果を紹介しつつ，国際的なネットワークを広げることに成功した．
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[Journal Article] Coordinate System Transformation Method for Comparing Different Types of Data in Different Dataset Using Singular Value Decomposition2025
Author(s)
Emiko Uchiyama, Wataru Takano, Yoshihiko Nakamura, Tomoki Tanaka, Katsuya Iijima, Gentiane Venture, Vincent Hernandez, Kenta Kamikokuryo, Kenichiro Yabu, Takahiro Miura, Kimitaka Nakazawa, Bo-Kyung Son
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Journal Title
IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL SOCIAL SYSTEMS
Volume: -
Pages: -
Peer Reviewed / Open Access
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