研究課題/領域番号 |
18K11005
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分59040:栄養学および健康科学関連
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研究機関 | 京都産業大学 |
研究代表者 |
高梨 泰彦 京都産業大学, 現代社会学部, 教授 (60216679)
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研究分担者 |
小室 輝明 京都産業大学, 現代社会学部, 助教 (50802146)
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研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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キーワード | 動的バランス / バランス能力測定 / 転倒予防 / マーカレスモーションキャプチャ / バランストレーニング / 動作解析 / バランス運動 / 人工知能 / 健康寿命伸長 / バランス能力 / 動画認識 |
研究実績の概要 |
本研究は、①新バランストレーニングマシンによるバランス能力評価方法の検討 ②リアルタイムによるバランスコントロール動作の取得と視覚的フィードバック方法の検討 ③動画を利用した人工知能三次元動作評価システムの構築、であり、さらに2022年度には、④バランス動作を取得するためのマーカレスモーションキャプチャシステムの採用とその使用方法の検討 を新たに研究目的の一つに加えた。 研究目的①:2018年度~2021年度では、測定方法確立を目指し、測定値の妥当性、信頼性、再現性を確認するとともに、測定回数と測定値との関係を精査する予定であったが、2020年度から続くコロナ禍の影響で2021年度まで外部被験者の募集が行えず、測定を十分に実施できなかった。しかし2022年度については、学内学生を被験者として利用し、測定回数と測定値の再現性・分散に関するデータを得られた。その結果、測定装置の信頼性について、一定の結果を得ることができた。 研究目的②:2020年度までに、新バランストレーニングマシンを使用した動的バランスコントロール動作の下肢筋電図を取得し、その詳細な分析を実施した。2022年度には、リアルタイムの視覚的フィードバックの方法として、トレーニングマシン上に設置したモニター上にバランス中心を投影させ、適切なサークルの大きさ(バランス中心の移動軌跡のコントロール目標値)を検討し、適切な投影サークルの半径を決定した。 研究目的③:すでに目的を達成し、日本体力医学会第73回学会大会で発表した。 研究目的④:Azure Kinect(ディープセンサを用いたマーカレスモーションキャプチャシステム)を「複数台」用いて、バランス動作における関節中心データの取得を開始した。2022年度は装置複数台を同期させるための基礎データとして、カメラの同期方法についての検証を実施、現在も継続中である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究目的①について:新バランストレーニングマシンで測定した数値と従来から使用されている静的バランス能力との比較検討、および測定結果の妥当性、信頼性、再現性、そして測定回数などの測定方法デザインに関する検討は2021年度まで続いたコロナ禍によって被験者が十分に集められず計画が進まなかったが、2022年度までにほぼ終了した。 研究目的②について:新バランストレーニングマシン上での下肢筋群における筋電図の分析は終了しており、歩行動作との比較検討が今後の大きな課題である。 研究目的③について:研究目標を達成したと考えている。 研究目的④について:Azure Kinectを複数台使用することによって、新たなマーカレスモーションキャプチャシステムを構築し、バランス動作や歩行動作の取得を試みているが、装置(Azure Kinect)のメーカー側の開発遅れと、制御ソフトの構築、共通座標系の設定が難航しており、これらが遅れの原因となっている。 上記④の研究について、2022年度内に想定された目的を達成させることができず、2023年度まで延長を願い出た。なお①~③については、当初の想定通りに研究が進み、2022年度にほぼ終了した。
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今後の研究の推進方策 |
新バランストレーニングマシンによる動的バランス能力評価のエビデンス取得のために、測定方法の検討、新バランストレーニングマシンによる動的バランスコントロール動作中の下肢筋群の活動状況の把握(特に歩行やスクワット動作との比較)、ディープセンサを使用したモーションキャプチャシステムによるバランス動作を含む各種動作データの取得、の3つが2022年度以降の主たる研究目的であった。 前述の通り、前半の内容はほぼ終了しており、2023年度ではディープセンサを用いたモーションキャプチャ装置(Azure Kinect)を複数台用いたシステムの構築とその検証が主要課題となる。そのために、①複数台の装置の同期に関する確認 ②複数台の座標系の構築(実験室内のグローバル座標系への変換) ③光学的モーションキャプチャシステムとの比較による精度検証 が2023年度の課題となる。 これらについては引き続き開発メーカーとの共同研究も含めて、研究を推進していく予定である。
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