2023 Fiscal Year Research-status Report
A machine learning model to assess the presence and severity of knee osteoarthritis based on gait data features
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23K16611
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
山科 俊輔 広島大学, 人間社会科学研究科(総), 研究員 (20911233)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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| Keywords | 変形性膝関節症 / 歩行パターン / 機械学習 / マーカレスモーションキャプチャシステム / 評価 / 重症度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，変形性膝関節症患者の歩行パターンから疾患罹患の有無や重症度を機械学習を用いて推定することと，推定されたモデルの妥当性を検証することである。計測する対象者は，変形性膝関節症患者および健常高齢者である。マーカレスモーションキャプチャシステムを使用した歩行パターンの計測，解析を計画している。
２０２３年度は，計測の準備（機材の操作方法等，計測者の修練），プロトコールの作成，倫理審査，健常高齢者のリクルートおよび計測を実施した。
計測の準備は完了し，倫理審査委員会の承認を得た。加えて，自治体の支援や計測の協力施設が見つかり，６月より健常者のデータ収集を開始した。変形性膝関節症患者のデータ収集は２０２２年より継続して行なっており，２０２３年度も同様に実施した。現在の進捗状況は，健常高齢者のデータが６７例，変形性膝関節症患者のデータが７３例であった。
データの一部を使用し，スマートフォンカメラで撮影した動画から，変形性膝関節患者の歩行パターンをいくつか算出し，重症度（軽度と重度に分類した）の関連があるかについて検討した。歩行時の立脚期中の膝関節の伸展角度が少ない者ほど，変形性膝関節症の状態が重度であるという知見を得た。研究成果は学会で発表した。現在は。論文投稿に向け準備を行なっている。
健常高齢者と変形性膝関節症患者の歩行パターンの違いについては，現在中間解析を実施しており，2024年度の学会発表，論文投稿につなげていきたい。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
自治体の支援や協力施設が早急に決まったため，当初の計画よりも順調にデータ収集が進んでいる。現在は健常高齢者６７例，変形性膝関節症患者７３例である。２０２４年度も継続できる研究体制が整っている。
また，解析に関しては中間解析を実施している状況であり，研究成果の公表も予定通り進めることができている。
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| Strategy for Future Research Activity |
２０２４年度は地域の測定会を４回計画しており，１２０例程度のデータ収集を見込んでいる。年度末のデータ収集目標は健常高齢者１２０例，変形性膝関節症患者１００例とする。一部は縦断データの収集が見込めることから，予後予測に言及する内容の公表も可能と考えている。
学会発表，論文投稿を進めていく予定である。
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| Causes of Carryover |
データ収集や準備に注力しており，計上していた研究公表のための費用（論文の投稿）に残額が生じた。次年度使用額は，２０２4年度の実施予定に加えて，２０２３年に実施できなかった研究成果の公表（論文投稿）に使用する。
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