研究課題/領域番号 |
18K11106
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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 | 高知工科大学 |
研究代表者 |
芝田 京子 高知工科大学, システム工学群, 准教授 (00307117)
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研究分担者 |
佐藤 公信 国立研究開発法人情報通信研究機構, サイバーセキュリティ研究所, 主任研究員 (90461384)
武政 龍一 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 准教授 (20294837)
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研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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キーワード | ヘルスプロモーション / ウェアラブルセンシング / バイオメカニクス / AI / 歩行 / 床反力 / 腰部負荷 / 深層学習 / ウェアラブル / 下肢3関節モーメント / 3次元動作解析 / 下肢関節モーメント / 腰椎椎間板負荷 / モバイル / 慣性センサ / 健康工学 / 歩行解析 / 予防 |
研究成果の概要 |
効果的な歩行運動を促し健康維持向上に貢献するため、身体各部位ごとの働きや体にかかる負担など歩行能力の詳しい情報を日常的かつ連続的にセルフチェックできる個人用携帯型システムの開発を目的とした。歩行の特徴を用いて動力学やバイオメカニクスの理論、統計処理、深層学習を駆使した信号処理アルゴリズムを確立し、データの高精度化、測定時のユーザ負担の軽減を実現した。現在は、条件付きではあるが、小型軽量なウェアラブルセンサ1つで歩行時床反力を測定可能である。また少数のウェアラブルセンサにより腰部負荷と脊柱形状をリアルタイムで観察可能なアプリを開発した。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本課題で推定している床反力や下肢関節モーメント、腰部負荷は、医療現場でも重要視される歩行運動の質を評価する有用情報である。これらを高精度に測定するには従来は多数センサや高価な専門機器が必要であり、ユーザへの高負担や歩容の乱れが問題となっていた。本課題では一般ユーザの個人使用を目指し、少ない測定データから有用情報を高精度推定する高度な信号処理技術を開発した。これにより、低価格でいつでもどこでも手軽に自身の歩行運動をチェックでき、意欲向上、健康維持につながるため、予防医学や医療費削減の貢献も考えられる。
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