| 研究課題/領域番号 |
20K12044
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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62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
武本 麻美 岡山大学, 大学病院, 助教 (80309567)
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| 研究分担者 |
阿部 匡伸 岡山大学, ヘルスシステム統合科学学域, 教授 (70595470)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | パーキンソン病 / 歩行 / インソール / インソール型の圧力センサ / Hoehn-Yahrの分類 / 重症度推定 / 歩行の評価 / レビー小体型認知症 / 歩行データベース / 足裏の圧力パタンモデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、インソール型の圧力センサを用いて足裏にかかる力の大きさを計測し、そのデータから歩行パタンをモデル化することによって、疾患の重症度を推定する方式を確立する。具体的な例として、歩行パタンに疾患の症状が現れることが知られているパーキンソン病（PD）とレビー小体型認知症（DLB）を対象とする。これらの疾患の重症度は、歩行を観察することで主観的に判断されるのが現状である。本研究では、インソール型の圧力センサを利用することで、客観的な判断を可能とする。さらに、データに基づいた歩行パタンを用いれば、詳細な状態を表現することが可能となり、投薬効果の測定や疾患の進行度予測の実現が期待される。
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| 研究成果の概要 |
今回の研究では、PD患者の歩行では、高齢健常者よりオーバーラップ時間が長いすり足歩行をインソールセンサでとらえることが出来た。高齢健常者とYahr3で高い精度で重症度の推定が可能であった。一方でYahr2 患者では重症度の判定ができなかった。本研究では10 秒ほどの非常に短い計測時間のデータを使用し、高齢健常者とYahr3の歩行データは高い推定精度を得たことから、学習データが十分にあれば10程度の歩行データから重症度推定が可能であることが示唆された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
PD患者の下肢における固縮の強さとオーバーラップ時間の相関は明らかにならなかったが、PD患者の歩行では、高齢健常者よりオーバーラップ時間が長いすり足歩行をインソールセンサでとらえることが出来た。本研究では、10 秒ほどの非常に短い計測時間のデータを使用し、高齢健常者とYahr3の歩行データは高い推定精度を得たことから、学習データが十分にあれば10程度の歩行データから重症度推定が可能であることが示唆された。
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