呼吸筋活動による新しい運動強度予測モデルの開発とリハビリテーションへの臨床応用

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K17514
• Research Institution: Ibaraki Prefectural University of Health Science
• Principal Investigator: 河村 健太 茨城県立医療大学, 保健医療学部, 助教 (00875742)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 酸素摂取量 / 呼吸筋 / 機械学習

Outline of Annual Research Achievements

本研究では呼吸筋の活動から運動強度を予測することが可能かどうかを調べ、運動強度の予測モデルを作成する。そして、作成した予測モデルが臨床応用可能か検証することが目的である。
2021年度は運動時の酸素摂取量や二酸化炭素排泄量を中心とした代謝データと呼吸筋活動の関連性、特徴を明らかにするための実験を実施した。健常成人を対象として自転車エルゴメーターによる漸増運動負荷試験を行い、酸素摂取量に二酸化炭素排泄量、呼吸筋（胸鎖乳突筋、横隔膜、腹直筋）と下肢（大腿直筋、外側広筋、腓腹筋外側頭）の筋電図、胸部運動を同時計測した。
2022年度は健常成人を対象として臨床的に近いトレッドミルを用いて速度・傾斜を変化させて筋活動と酸素摂取量の関連性を調べた。試験はランプ負荷試験と、ランプ負荷試験から推察した代謝閾値前後の負荷の2回の試験を実施した。現在サンプル数の蓄積とデータ解析途中ではあるが、予測された代謝閾値の前後では筋活動の大きさが異なり、一度閾値を超えるとその傾向が持続する可能性が考えられた。また、筋によってその傾向が異なる様子も観察されている。
今後、サンプル数をさらに蓄積させていき、酸素摂取量の変化に反応する傾向が高いパラメーターの選出を行う。そのうえでデータを学習・予測モデルの作成を行っていく予定である。併せて、呼吸筋や下肢筋の筋電図以外にも酸素摂取量の予測が可能なパラメーターを追加検討している。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

自転車エルゴメータに比較して筋活動にばらつきが大きく、データ解析に時間がかかっているため。

Strategy for Future Research Activity

トレッドミルでのデータを蓄積し、予測モデルを作成する。成果を学会発表と論文投稿する予定である。

Causes of Carryover

想定よりも予備実験に時間がかかり、計測する研究協力者が少なかったため。次年度には計測数の増加と学会発表や論文投稿を進めていく。