| 研究課題/領域番号 |
20K11358
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
川口 航平 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任研究員 (40794227)
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| 研究分担者 |
武冨 修治 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (70570018)
中村 仁彦 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (20159073)
池上 洋介 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (90774414)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 人工知能 / スポーツ障害・外傷 / 動態解析 / スポーツ損傷 / バイオメカニクス / スポーツ外傷・障害 / リスク因子 / スポーツ外傷 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々は人工知能を用いた3次元動態解析法を開発し、この手法により場所や服装を選ばすにスポーツ選手の動態解析が簡便かつ半自動で可能となった。一方でスポーツ障害・外傷の頻度は高いが、リスク因子はほとんど解明されていない。我々はシーズン開始前の詳細な身体情報測定データと人工知能での動態解析をのデータを収集し、その後のスポーツ障害・外傷の発生を前向きに調査し、それらすべての情報をデータベース化し、人工知能を用いて多因子での解析を行うことで、スポーツ障害・外傷のメカニズムとリスク因子を解明する。
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| 研究成果の概要 |
人工知能を用いた動態解析法であるAI VMocapを使用し、様々なアスリートの動作解析を行い男女差、競技ごとの特性など様々な動作の特徴を明らかなにするこができた。様々な競技において、アスリートのAI VMocapによる動作解析データ、メディカルチェックによる身体情報測定データ、およびシーズン中のスポーツ障害・外傷のデータから様々なスポーツ障害・外傷のリスク因子を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
スポーツ障害・外傷の予防研究では、これまでの後ろ向き研究では選手が怪我をする前に有していたリスク因子や外傷時や受傷前の動態を把握することは困難であったため、スポーツ障害・外傷のメカニズムや未知のリスク因子を十分に明らかにすることが出来ていなかった。本研究では、様々な競技のスポーツ障害・外傷に対して、前向きに調査を行うだけでなく、動態情報や身体情報を含む数多くの因子からリスク因子を抽出することによって、様々な競技における新たなリスク因子を同定することができた。今後は本研究から示された新たなリスク因子を考慮し、対策をすることで、スポーツ障害・外傷の減少につながる可能性が示された。
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