| 研究課題/領域番号 |
18K18463
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
超高齢社会研究
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
藤本 雅大 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (10732919)
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| 研究分担者 |
長野 明紀 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30392054)
小林 吉之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (00409682)
佐保 賢志 富山県立大学, 工学部, 講師 (00732900)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 歩行分析 / バイオメカニクス / 機械学習 / 映像解析 / 転倒予防 / 転倒 |
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| 研究成果の概要 |
歩行運動の遠隔計測により「転倒リスクの定量的評価」と「転倒リスクに関連する歩行特徴の抽出」を可能にする技術の確立を目的として研究を実施し，以下の成果を挙げた．（１）マイクロ波ドップラーレーダにより取得した歩行運動のデータから，機能レベル（年代，転倒経験の有無など）の異なる個人の歩容を高精度で判別・分類することに成功した．（２）カメラにより取得した歩行の動画像データから，歩行の運動学データと転倒リスク関連指標を算出するアルゴリズムを構築し，その有用性を実証した．遠隔計測した歩行運動のデータから，対象者の年代と転倒リスク，転倒リスクに関連する歩行特徴を推定できる可能性を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
マイクロ波ドップラーレーダとカメラを用いた歩行の遠隔計測により，年代や転倒リスクの異なる個人の歩容を判別・分類することと，歩行特徴および転倒リスク関連指標を推定することに成功した．特に，本研究で芽吹いたドップラーレーダを用いた歩容判別・分類技術は，社会での広範な利活用を可能にする潜在性を秘めている．マイクロ波を用いた計測では，日常での利活用を妨げる要因となるデータ量，プライバシー，衣服や照明条件の影響などがほとんど問題にならないためである．機器の着用を必要とせず，対象者にも触れることなく，服装や照明条件の変化にも頑健な形で歩行分析と転倒リスクの評価を可能にする発展性を秘めた萌芽技術である．
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