2023 Fiscal Year Annual Research Report
Building the foundations for artificial intelligence providing treatment strategies of hemiparetic gait
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21H03311
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| Research Institution | Kansai Medical University |
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Principal Investigator |
長谷 公隆 関西医科大学, 医学部, 教授 (80198704)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森 公彦 関西医科大学, リハビリテーション学部, 助教 (10890890)
脇田 正徳 関西医科大学, リハビリテーション学部, 助教 (70890888)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 片麻痺歩行 / バランス能力 / 持久力 / 歩行分析 / 機械学習 / リハビリテーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、片麻痺歩行の活動指標であるバランス能力・持久力の回復に寄与する歩行関連指標を、定量的歩行分析データの中から抽出する人工知能システムを開発し、病態に応じた運動学的治療指針を提示する学術的基盤を形成することである。片麻痺歩行の異常パターンを健常歩行との比較において捉えるために、枚方市シルバー人材センターの協力を得て、健常高齢者102名（71.3±4.9歳）について、地域社会での生活に必要なバランス機能を反映するCommunity Balance and Mobility Scale（以下、CBMS）（74.7±11.2点）と６分間歩行距離（6 minutes walking distance: 6MWD）（553.3±98.0m）とともに3次元歩行分析を実施し、データベース化した。CBMSと6MWDとの間には弱い相関を認めた（r=0.297）。
片麻痺患者では、CBMSと6MWDとの間に強い正の相関があるが（r=0.871）、両者を規定する指標を機械学習によって網羅的に抽出したところ、前者では麻痺肢荷重応答期の制動力（r=0.698）、後者では非麻痺肢荷重応答期の制動力（r=0.743）と相関し、CBMSには踵接地時の床反力左右成分の左右差、6MWDでは非麻痺肢踵接地時の麻痺肢trailing limb angleが抽出された。下肢麻痺機能（Fugl-Meyer assessment：FMA）が良好で、杖を使わずに歩いている患者では踵接地時の左右動揺が大きく、6MWD が短縮してCBMSが低い例があるのに対し、FMAスコアが低くて杖を用いているが踵接地時の左右動揺が管理され、活動性が拡大することで6MWDが延長するとともにバランス能力が高い例を認めた。治療目的に応じて着目するべき歩行パターンの特徴を抽出することで、個別的リハビリテーション治療が可能となる。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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