| 研究課題/領域番号 |
20H04073
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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 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
宮崎 祐介 東京工業大学, 工学院, 准教授 (70432135)
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| 研究分担者 |
中山 晴雄 東邦大学, 医学部, 講師 (10537377)
張 月琳 上智大学, 理工学部, 准教授 (20635685)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2021年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
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| キーワード | スポーツ脳振盪 / 傷害バイオメカニクス / 脳震盪 / スポーツ外傷 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳震盪は柔道，アメリカンフットボール，野球など多様なスポーツにおいて発生しており，その繰り返しによる重症化やより長期にわたる記憶障害への影響が指摘されている．そこで，本研究では， (1)マウスピース型衝撃センサによる実競技環境下における衝撃条件・診断情報統合データの長期継続収集， (2)世界唯一の次世代頭部ダミーを用いた再現実験と人体有限要素モデルを用いた大規模シミュレーションに基づく事故再現による脳変形情報収集に基づく大規模スポーツ脳震盪データベースを構築し，それに機械学習手法を適用することにより，スポーツ脳震盪の発生基準を構築することを目的としている．
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| 研究成果の概要 |
マウスピース型衝撃センサによる実競技環境下における衝撃条件・診断情報統合データの収集， 次世代頭部ダミーを用いた再現実験と人体有限要素モデルを用いたシミュレーションに基づく脳変形挙動メカニズムの解明，衝撃条件・診断情報・脳変形情報を紐付けたスポーツ脳振盪データベースの構築，機械学習によりスポーツ特有の衝撃条件に対応した脳振盪発生基準を構築することを目的とした．その結果，機械学習による脳振盪発生有無分類手法，脳ひずみ波形予測モデルの構築を行い，従来よりも高精度かつ高速な脳振盪発生予測手法の構築を行うことができた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
スポーツにおける衝撃条件に対応した脳振盪発生基準を構築することを目的として，衝撃条件・脳変形情報を紐付けたスポーツ脳振盪データベースを構築し，機械学習による脳振盪発生有無分類手法，(b)深層学習による脳ひずみ波形予測モデルの構築を行った．これにより，従来よりも高精度かつ高速な脳振盪発生予測手法の構築を行うことができた．
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