| 研究課題/領域番号 |
19K11491
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
小笠原 一生 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (70443249)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 姿勢動揺 / 前十字靭帯 / 予防 / バイオメカニクス / 床反力センサ / 加速度センサ / 判別 / 予測 / 臨床テスト / 機械学習 / 前十字靭帯損傷 / リスク予測 / 姿勢戦略 / 異常検知 / スポーツ外傷予防 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、膝前十字靭帯損傷(ACL損傷)という深刻なスポーツ外傷を予防するためのリクス予測手法の確立です。すなわち、ACL損傷を負いやすい人を未然に見つけるための手段を作ります。本研究が注目するのは「姿勢ゆらぎ」と「機械学習」です。ACL損傷はスポーツ中のバランスの乱れから生じると考えられています。バランス課題中の姿勢ゆらぎをウェアラブル加速度センサで測定し、ACL損傷者に共通した特徴量や、他の人には無い異常値を機械学習を用いて同定し、ACL損傷との関連を前向きに調べることで、姿勢ゆらぎの特徴からリスクの程度を判別するアルゴリズムを構築します。研究成果はスポーツ環境の安全性に貢献します。
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| 研究成果の概要 |
膝前十字靭帯損傷はとりわけ重篤なスポーツ外傷であり、その予防はスポーツ医学における喫緊の課題であった。本研究では、スポーツ選手の中でも前十字靭帯損傷を負う危険性が高い人を、あらかじめ特定するための動的バランステストを確立し、床反力センサデータ、小型加速度センサデータから得られた姿勢動揺に着目した解析法を提案した。特に膝部にとりつけた小型加速度センサデータが捉える急激な膝部の内側変位（危険な着地の特徴）は、安全な着地動作との判別によく貢献した。本技術は、膝前十字靭帯損傷が好発するハンドボールやラグビーの日本代表チームの動作評価にも用いられ、トップ選手のスポーツ外傷予防に貢献した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
スポーツのケガの予防を効率化するためには、あらかじめ、ケガをしやすい人を特定する手立てが必要である。足の捻挫や膝の靭帯損傷は、スポーツ中の好ましくない動き（バイオメカニクス）が引き金となる。本研究では、床反力センサや小型加速度センサを用いることで、姿勢動揺や関節の振動的な動きを定量化し、リスクの高い動作と低い動作をうまく判別できる特徴量空間や可視化法を提案した。この技術は、幅広い選手を対象に、コンディショニングチェック等でのケガリスク評価に活用が期待される。
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