2013 Fiscal Year Research-status Report
適応ＡＥ信号処理アプローチによる膝関節の動的な完全解析
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24560297
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| Research Institution | Saga University |
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Principal Investigator |
KHAN M.I. 佐賀大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50423603)
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| Keywords | 知能機械 / 人間機械システム / 膝関節炎診断 / 適応ＡＥ信号解析 |
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| Research Abstract |
平成25年度の目的により、膝関節の動的な完全分析の実験を行なった。AEセンサーアレー(2x2センサー・マトリックス)により、膝関節の軟骨（大腿骨及び脛骨の両側にある）のAE信号を習得するのに利用した。膝関節のモデル (3B、ドイツ)は、最良のAE信号を受け取るために適切なセンサー位置を選択するのに使用した。座る・立てる・座る、のような多くの動作を加えて、膝関節の動的な完全な解析実験を行った。参加者の年齢集団ごとに異なる膝関節は、提案されたAE技術による正常な膝の詳細を解明のために検討をした。
異なるAEのパラメーターの関連については、特に老化により生じる膝の問題を明確にするデータを分析(骨関節炎(OA)の核心)し開発していた。歳を取るにつれ生じる膝関節からのAE信号の著しい差を識別した。膝関節の内部にある炎症を明確にし、その源位置の特定づける基礎技術を開発した。
得られた結果は、いくつかの国内及び国際学会で要約し示した。さらに、いくつかのまとまりに分けた夫々の研究結果は著名なジャーナルへの掲載を待っているところである。
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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
研究実績の概要に書いた通り．
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| Strategy for Future Research Activity |
老化および他の内部損傷による膝に生じる問題の識別のためのデータ分析およびプレゼンテーションの継続を完全に行なう。提案されたAE技術の実用化のためAE源位置の実現、AE手法の一般化し、文書化する。結果は国内・国際的なジャーナルおよび学会論文に公表する。最後に、研究の結果は、日本のような高齢社会で骨関節炎(OA)と関係する膝の問題を把握・解析し、問題克服のために実際的なバイオマーカーとして応用技術を提案していく。
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