2023 Fiscal Year Annual Research Report
ネオロコモ：俯瞰的システムから挑む運動器不全メカニズムの全貌解明
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20K20657
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
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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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野嶌 一平 信州大学, 学術研究院保健学系, 准教授 (20646286)
宇野 光平 名古屋大学, 医学系研究科, 特任助教 (50873585)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| Keywords | 歩行 / ビデオベース姿勢推定 / 筋活動 / 筋シナジー解析 / 運動モジュール |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、二次元ビデオベースの歩行解析技術とモーターモジュールの推定に焦点を当て、未制御環境下での歩行パターンの詳細な解析を行った。特に、大規模集団における技術的な誤差を特定するために、解剖学的、生体力学的、物理的な異常および推定誤差を同定し、これらに対処するための再現可能なワークフローを開発した。使用した主なツールとしてOpenPoseが挙げられる。OpenPoseは、人体の複数の点をリアルタイムで追跡することで、個々の動作の特徴を捉える技術である。この技術を用いて、大規模なビデオデータセットから歩行データを抽出し、集団内での歩行パターンの変動を詳細に分析した。
さらに、モーターモジュールの推定精度を向上させるため、関数データ解析を用いた新しいアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、既存の個人ベースの分析手法に見られる問題点、特にノイズの多いデータにおける誤差を軽減するためのものである。モーターモジュールとは、筋活動のパターンを反映した生体の運動機能を表すものであり、これを正確に把握することで、歩行やその他の動作の生理学的な解釈が可能になる。提案されたアルゴリズムは、集団レベルでのデータを効果的に処理し、より信頼性の高い結果を提供する。これにより、個々の動作特性だけでなく、集団全体としての機能的な違いも明らかになった。
これらの技術的な進歩により、大規模なデータセットを使用した歩行解析とモーターモジュールの解析が可能となり、統計的な挑戦に対処する新たな手法が提供された。今後、この研究は、さらに多くの臨床応用につながる可能性があり、特に運動障害を持つ個人に対する評価や治療の改善に貢献すると期待される。結果的に、本研究は歩行解析技術の精度を高め、より包括的な理解と実践的な応用の進展を促進するものと評価される。
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