| 研究課題/領域番号 |
19H04015
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
橋詰 賢 立命館大学, スポーツ健康科学部, 助教 (50727310)
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| 研究分担者 |
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)
保原 浩明 東京理科大学, 先進工学部マテリアル創成工学科, 准教授 (40510673)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2020年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2019年度: 7,410千円 (直接経費: 5,700千円、間接経費: 1,710千円)
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| キーワード | バイオメカニクス / 多層データベース / 運動解析 / 医用画像 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
多くのランナーが苦しむランニング関連障害リスクの解明は危急の課題である．これまで障害を有するランナーを対象とした実験室環境における障害発症の”結果”に焦点を当てた研究は広く行われてきたものの，障害がなぜ，どのような条件・状況で起きたのかという実運動環境における障害発症の”過程”に関する研究は極めて少なく，さらに両環境計測を組み合わせた研究は皆無である．そこで本申請では実験室環境における高次元なデータと実運動環境における低次元なデータによる多層データベースを構築し，低次元データを用いた高次元データの復元技術を開発・応用することで，実運動環境におけるランニング関連障害発症リスクの解明を行う．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，実運動環境における低次元な運動データ、実験室環境における高次元な運動データ、実験室環境における高次元な筋骨格系データで構成されるランニングに関する多層データベースを構築し，低次元データを用いた高次元データ復元技術を開発・応用することで，実運動環境における障害発症リスクの解明を行うことを目的とした．その結果，実運動環境で使用可能な身体装着型センサから取得可能なデータを用い，実験室環境で取得可能な関節レベルの動力学パラメータ，および筋の損傷の程度を反映すると考えられるstiffnessの変化といった高次元データの推定・復元が可能であることが示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
ランニング愛好家が増加している昨今において，年間7-8割のランナーが苦しむランニング関連障害リスクの解明は危急の課題である．これまで実験室環境における障害発症の”結果”に焦点を当てた研究は広く行われてきたものの，障害がなぜ，どのような条件・状況で起きたのかという実運動環境における障害発症の”過程”に関する研究は極めて少ない状態にあった．本研究の成果により，身体装着型センサのみで，実験室環境で取得可能な関高次元データの推定・復元が可能となった．本研究成果を応用・実装することで，実際に障害が発症し得る瞬間を含む“過程”を評価したリアルなランニング関連障害のリスク解明が可能になると考えられる．
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