| 研究課題/領域番号 |
21H03311
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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59010:リハビリテーション科学関連
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| 研究機関 | 関西医科大学 |
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研究代表者 |
長谷 公隆 関西医科大学, 医学部, 教授 (80198704)
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| 研究分担者 |
森 公彦 関西医科大学, リハビリテーション学部, 助教 (10890890)
脇田 正徳 関西医科大学, リハビリテーション学部, 助教 (70890888)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
11,960千円 (直接経費: 9,200千円、間接経費: 2,760千円)
2023年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2022年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2021年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
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| キーワード | 片麻痺歩行 / バランス能力 / 歩行持久力 / 歩行分析 / 機械学習 / リハビリテーション / 持久力 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、片麻痺歩行の活動指標である歩行速度・持久力・バランス能力の回復に寄与する歩行関連指標を、定量的歩行分析データの中から抽出する人工知能システムを開発し、病態に応じた運動学的治療指針を提示する学術的基盤を形成することである。健常歩行の基本空間に対する多変量のずれをマハラノビスの距離として尺度化し、高次元多変量の分布から重要度の高い指標をサンプリングするマルコフ連鎖モンテカルロ法によって、歩行による移動能力を高めるために改善するべき運動学的目標を選定し、運動療法の治療指針を導く人工知能システムとしての有用性を検証する。
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| 研究成果の概要 |
脳卒中片麻痺患者の生活期における活動の改善に必要なバランス能力および持久力の回復に関係する歩行関連指標を、３次元歩行分析データから抽出する人工知能システムを開発し、病態に応じた運動学的治療指針を提示することが本研究の目的である。健常高齢者のデータベースを形成し、その歩行パターンとの違いを説明する歩行関連指標をサンプリングする機械学習を適用した。その結果、生活期片麻痺患者のコミュニティで求められるバランス能力と歩行持久力の問題に特徴的に関連する歩行関連指標が抽出された。治療目的に応じて着目するべき歩行パターンの特徴を抽出することで、個別的リハビリテーション治療が可能となる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
歩行再建では安定性・効率性の面から病態に応じたアプローチが必要であり、各側面についての指針が要求される。これらを区別する上で、片麻痺歩行のバランス能力と持久力を区別して捉える研究を世界で初めて実施した。個々の患者の運動学的特徴に基づいて、最適の治療あるいはケアを施設あるいは地域ごとに提示できるAI開発は重要である。特に介護場面など、リハビリテーション医療の専門家が少ない場面では有意義であり、超高齢・人口減少社会を迎えている日本の医療・介護に大きな貢献が期待できる。本研究は、歩行分析に基づく治療法選択エンジンとして、歩行再建に必要なバイオメカニクス計測の新たな臨床基盤となる研究である。
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