研究課題
若手研究(B)
客観的な歩行解析は、リハビリテーション分野で有用であるが、臨床現場で簡便かつ高精度な計測技術は確立されていない。そこで、本研究ではビデオカメラ１台で撮影した動画からAI技術を活用し、客観的な歩行評価を可能とするシステムを開発した。本システムは、ノートPC１台とAI開発キットJetsonTX2で構成され、市販のビデオカメラ１台で撮影した動画からヒト骨格と歩幅を検出し、データを算出するシステムである。本システムの計測精度は、足部情報から求めた歩幅の計測誤差平均4.7±11.4mm、寄与率0.9927と高い予測精度を示した。
リハビリテーション医療の分野では、歩行が健康に与える影響について多面的に研究され、歩容が高齢化に伴う健康状態の予測因子になり得ることがわかっている。しかし、現実的には、歩幅や脚の接地時間、力学的エネルギーといった、歩行速度以外の包括的な歩行指標を臨床現場で算出することは時間的、人的、経済的コストが高く大きな障壁が存在する。この問題を解決する目的で、ビデオカメラ１台で撮影した動画からAI技術を活用し、客観的な歩行評価を可能とするシステムを開発した。本研究成果により、さまざまなフィールドで客観的な歩行評価が可能となり、病気の早期発見やリハビリテーションといった予防医学に貢献することが可能となる。
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すべて 雑誌論文 (9件) (うち査読あり 8件、 オープンアクセス 7件) 学会発表 (50件) (うち国際学会 5件) 備考 (1件)
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