| 研究課題/領域番号 |
15K06142
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| 研究種目 |
基盤研究(Ｃ)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
制御・システム工学
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
櫛田 大輔 鳥取大学, 工学研究科, 准教授 (30372676)
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| 研究協力者 |
松本 浩実
平野 雄也
陶山 美紗稀
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| 研究期間 (年度) |
2015-10-21 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | ロコモティブシンドローム / 主成分分析 / ニューラルネットワーク / 疫学データ / 定量的診断 / Kinect / 相関係数 / 中間層 / 床反力推定 / 筋骨格モデル / 筋活動推定 / 診断モデル / スクリーニング診断 / 体幹姿勢 / クラスタリング |
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| 研究成果の概要 |
運動器の障害により将来的に要介護になる可能性の高い状態をロコモティブシンドローム(以下，ロコモ)と呼び，本研究課題では，このロコモを診断するにあたって診断要因を明確にすること，定量的に診断すること，非接触・非拘束であること，等を目指したものである．鳥取大学医学部附属病院と共同で，鳥取県日野郡日野町の住民約250名を対象に，ロコモに関わるとされる疫学データ105項目を5年間にわたって取得した．主成分分析によって診断に最小限必要，かつ，ビジョンセンサKinectによって推定可能な8項目まで疫学データを絞り込み，それらを入力とする3層ニューラルネットワークによってロコモ診断を可能とした．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究課題によって実施したロコモ診断システムは，これまで医師や理学療法士といった医療従事者が目視と経験則によって行ってきた診断を，ビジョンセンサにて定量的に実現可能にするものである．学術的意義としては，潜在的な知識と経験の抽出方法の新たな提案であり，人間が何気なく判断していることを自動化する技術に繋がるものである．社会的意義としては，ビジョンセンサの設置場所さえあれば，簡易診断が可能であるため，ショッピングセンターといった日常行動として立ち寄る場所に設置することで健診に出掛けずとも健診可能であり，医療従事者不足の解決，社会保険料の削減，および，健康寿命の延長に繋がる．
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