| 研究課題/領域番号 |
21K11248
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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59010:リハビリテーション科学関連
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| 研究機関 | 東京医科大学 |
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研究代表者 |
伊藤 正裕 東京医科大学, 医学部, 主任教授 (00232471)
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| 研究分担者 |
佐藤 巌 東京医科大学, 医学部, 客員教授 (00120668)
宮宗 秀伸 国際医療福祉大学, 基礎医学研究センター, 講師 (80422252)
上野 竜一 東京医科大学, 医学部, 臨床講師 (20384951)
山本 謙吾 東京医科大学, 医学部, 主任教授 (10246316)
長田 卓也 東京医科大学, 医学部, 講師 (60297281)
李 忠連 東京医科大学, 医学部, 准教授 (80319532)
表原 拓也 東京医科大学, 医学部, 客員研究員 (40800545)
矢倉 富子 東京医科大学, 医学部, 講師 (20722581)
河田 晋一 東京医科大学, 医学部, 助教 (00527955)
永堀 健太 東京医科大学, 医学部, 客員研究員 (50759561)
上田 容子 (三輪容子) 東京医科大学, 医学部, 客員研究員 (80409218)
夏山 裕太郎 東京医科大学, 医学部, 助教 (60976926)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 筋音 / 低周波 / Wavelet変換解析法 / 筋電図 / 運動機能 / 光レーザー変位計 / 痛み / 皮膚表面偏位 / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
骨格筋のリハビリテーション医療における筋膜性疼痛症候群の発症・回復過程および治療効果の鑑別に応用できる検査法の開発のための研究。運動時の正常・異常時の筋膜のズレ音から生じる低周波を捉え、非侵襲性評価法で、患者に苦痛、不快感を与えないメリットがある。解析には人工知能（AI）搭載の解析装置を用いる。「筋音」と同時に「皮膚表面偏位、筋電図」を加え３つの同時情報から「疼痛における疼痛部位の評価」における客観的評価法を確立する。
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| 研究実績の概要 |
「筋音」は、筋の機械的活動の結果生じる微振動であり、これを記録したものを筋音図（sound myogram、SMG）と呼称する。これは筋線維群の収縮に伴い発せられる固有の周波数で、運動単位の筋線維タイプや疲労度、疾患により変化することが知られている。本研究は筋音の変化が「筋痛」と関連すると考え、「筋音」と「筋痛」との関係を解析するシステムを構築、将来的にスポーツ・リハビリテーション分野における検査法の開発につなげるため、筋音に関する基礎知見を得ることを目標としている。2021年度は咬筋について、Wavelet（ウェーブレット）変換解析法による筋音収音法と解析法の確立を行った。これに引き続き2022年度は上腕二頭筋について運動時の筋音収音法と解析法のプロトコールの構築を試みた。被検者は日本人健常男性4名、平均年齢は27.5歳であった。計測は筋表面音信号を、加速度計を使用して検出する方法を採用した。筋音の収音については、聴診器を取り付けたエレクトレットコンデンサーマイク（ECMC10、ソニー、東京、日本）により行われ、マルチチャンネルSMGアンプで30秒のバンドパスフィルター処理（1～100Hz）を施した上で記録し、12ビットA/Dコンバーターによる変換後、解析された。その結果、上腕二頭筋の活動時に示される特徴的なSMGの領域は100Hz前後の低周波であり、咬筋よりも高い値を示すことが見出された。
さらに現在、僧帽筋、三角筋、上腕三頭筋について筋音収音法と解析法のプロトコールの構築を進めている。また、2021年度に本研究課題において得られた成果については学術論文として取りまとめ、現在論文投稿中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2021年度は咬筋をモデルとして、運動時の筋音収音法と解析法のプロトコールの構築を完了した。運動時に出る筋音の波形についてはWavelet変換法のうち10Hzの領域を分解するモルレー解析を適用することで、種々の筋音変化を効率的に解析することが可能と判明した（論文投稿中）。さらに周波領域の波型において、筋電図でみられるような筋の活動電位のパターン化が見られるかを検討したところ、筋音の周波領域の変化は筋音に特有なものであること、Wavelet変換法では筋電図の周波数変化とは明らかに異なるものであることが明らかになった。さらに四肢の筋について、リアルタイム収録した全ての波形に関して100Hz前後の低周波領域を中心として数Hz単位で波形を抽出、積分値を集積したところ、伸展運動と屈曲運動では周波数の差が認められた。
これに対して2022年度は「四肢・体幹の筋に対するWavelet変換解析法による筋音収音法と解析法の確立」を達成する予定であったが、肩関節にかかわる運動形態の異なる各筋の筋音を同時に収音するための予備検討に時間を要したことから、筋音の収音および評価が出来た筋は上腕二頭筋のみにとどまっている。現在上腕二頭筋に加え、僧帽筋、三角筋、上腕三頭筋についても評価中である。予備検討に時間を要した理由として、筋音収音時に運動の違いにより四肢の位置が変わり、全ての筋群について同時かつ安定的に筋音を収音するために想定以上の時間を要したことが挙げられる。さらに、四肢の運動により生じる筋音の個人差は当初想定していた以上に大きく、おそらく個々人の筋力の違いがそれぞれの運動から得られる結果に影響をおよぼしていることが考えられた。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度は上腕二頭筋をモデルとして、運動時の筋音収音のプロトコールを構築した。また興味深いことにWavelet変換法では、擬似カラーで評価することでSMGに対応した画像のパターン化が見られることが明らかになった。2023年度は擬似カラーで評価するWavelet変換法に着眼し、肩関節に関係する筋として上腕三頭筋、僧帽筋、三角筋などを評価する。
さらに、筋の特性が健全者と異なる実際の患者の筋音について、Wavelet変換法解析を試みる。これについては、既に運動時の筋音収音法と解析法のプロトコールの構築が完了している咬筋について、顎関節症患者の評価を想定している。ここで、痛みに関するテンダーポイントやトリガーポイントにおけるSMGの評価が重要となる。これらをWavelet変換法において擬似カラーで処理することによって簡便な画像パターン化を図る。
さらに患者の筋音評価に関して、肩関節を対象として、日常的な動作や運動の際に疼痛を伴う患者と健常者との間で比較評価を行う。伸展、屈曲、内転、外転などの肩関節運動について、疼痛を伴う被検者と健常者を対象にして、光レーザー変位計による振動測定、マイク、および筋電図計を用いることによって、筋音計測方法の確立を目指す。
これらの評価のため、最低４チャンネル以上のコンバーターによるデジタル形式への変換器によってSMG、筋電図、位置変位を時間差で捉えることを目指す。データ解析法として各運動形態について、SMG低周波のパターン化から、それらを可視化する手法を確立して、臨床応用への転換を目指したい。また臨床応用への検討にあたり、遠隔操作による安定的な筋音収音を目指して、ワイヤレス小型マイクあるいはワイヤレス筋電図計の導入を検討する。遠隔による筋音収音が可能となれば被検者のストレスが軽減され、臨床応用について大きな波及効果が期待できる。
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