Project/Area Number |
18J10752
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 国内 |
Research Field |
Intelligent robotics
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
内山 瑛美子 東京大学, 情報理工学系研究科, 特別研究員(PD)
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Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2020-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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Budget Amount *help |
¥1,500,000 (Direct Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2019: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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Keywords | 転倒予防 / IMU / スポーツ外傷 / リスク評価 / 躓き転倒リスク / 高齢者計測 / 奥行知覚 / データマイニング |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究では行動支援として転倒の予防に着眼し,そのリスクとなるような心身の機能低下を探索・発見する手法を開発し転倒の危険を孕んだ動作を判断するシステムを開発することを目的とする.本年度は最終年度として昨年度までの成果を対外的に発表した.また加齢に伴ってバランスを維持する能力が低下してくるのではないかと考えたため,昨年度まで取り組んでいた躓き-奥行知覚との関連とは異なり,ふらつき-バランスとの関連を重点的に調査しようと試みた. 本年度は(A)平衡機能の改善・改良に関する研究,(B)スポーツ外傷に関する研究の2つに他の研究者と共に取り組んだ. (A)平衡機能の改善・改良について,姿勢に伴う音の変化による誘導が平衡機能の安定化に寄与するのではないかという仮説に基づき,他の研究者と共同にて若年者に対する実験系を構築し,予備的な実験を行った.実験の結果姿勢に応じて音量が与えられる場合が最も重心のずれが小さくなることがわかった.この結果から,音の変化によって平衡機能を改善できる可能性が示唆される. (B)スポーツ外傷に関する研究について,膝前十字靱帯損傷に着目し,そのリスクのスクリーニングテストであるDrop Vertical Jump中の筋の協調運動の解析手法の開発を行った.時系列情報である筋張力情報のモデルとして自己回帰モデルを選択し,ジャンプ着地時の反射のみで後の筋活動が決定されるという仮説に従いモデル化精度について検討した.ジャンプ着地時に活動の起きていない筋については設定した仮説では初期条件が不十分である一方で,モデルと計測値の誤差を考慮することによって反射以外の随意的な筋制御に関して考察を与え動作の巧拙について解析できるのではないかと考えられることがわかった.また自己回帰モデルから赤池情報量基準を計算し筋の協調動作を解析する手法を提案した.
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Research Progress Status |
令和元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 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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