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 |
応募区分 | 一般 |
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 |
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 |
交付 (2022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 | スポーツ外傷・障害 / リスク因子 / 人工知能 / 動態解析 / スポーツ外傷 / スポーツ障害・外傷 |
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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研究実績の概要 |
スポーツ障害・外傷のメカニズムの解明及びリスク因子を同定すべく、シーズン前のメディカルチェック時に、人工知能を用いた3次元動態解析法(AI VMocap)を用いてシーズン前の各選手のジャンプ、ターン、ランニングなどの運動基本動作を撮影を行った。また同時に、メディカルチェックとして身長、体重、体組成計測装置を用いて筋量、体脂肪率、測定者による関節弛緩性・筋の柔軟性、関節可動域の計測、動態視力や動態反応速度また筋力測定器による筋力測定、重心動揺計を用いてバランス評価及び静止時、走行中の足底圧などの各項目を計測・記録した。また心理的競技能力診断検査(DIPCA.3)も同時に行い心理的因子も加え、 障害・外傷の既往歴も聴取した。そしてそれらの情報を身体情報・動態データベースとして入力した。その後のシーズンの障害・外傷状況を記録、現在はその集計作業及びそのリスク因子に関して引き続き解析中である。現在のところサッカー選手における足関節捻挫のリスク因子、アメリカンフットボール選手におけるハムストリングの肉離れのリスク因子が明らかにされた。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
各選手のシーズン前のメディカルチェック情報、及びその後のシーズンでのスポーツ外傷・障害を記録したデータベースは着実に積み重ねられている。現在もシーズン中のスポーツ外外傷・障害情報を収集、解析中である。しかしながら昨年度同様にコロナウイルスの影響で、シーズン前のメディカルチェックの実施人数が予定数よりかなり少なくなってしまったこと、またコロナウイルスにより対面での情報収集などに制限があるため、研究の延長を申請しさらなる症例数を収集予定である。
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今後の研究の推進方策 |
スポーツ障害・外傷のメカニズムの解明及びリスク因子を同定すべく、現在のデータベースとその後のシーズンのスポーツ障害・外傷データからその解析を今後 も進めていく。また現在開発中である、AIを用いたリスクの同定法のプログラムの開発を進めており、引き続き精度を高めていく。また、シーズン前のメディカ ルチェックからそのシーズンにおける各障害・外傷を予測し、実際に選手にそれぞれの疾患に対するリスクを数字化を目指す。実際にメカニズムやリスク因子が わかれば、各選手が持っているリスク因子を改善させる為の予防プログラムを提供することができるようになると考えている。
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