| 研究課題/領域番号 |
21K11510
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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59030:体育および身体教育学関連
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| 研究機関 | 京都橘大学 |
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研究代表者 |
甲斐 義浩 京都橘大学, 健康科学部, 准教授 (90632852)
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| 研究分担者 |
村田 伸 京都橘大学, 健康科学部, 教授 (00389503)
来田 宣幸 京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 教授 (50452371)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 姿勢評価 / 画像認識 / 運動器疾患 / 身体機能 / 加齢変化 / 姿勢評価法 / aging biomarker |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、筋骨格系における新たなAging Biomarkerとして、加齢に伴う姿勢変化に注目し、機械学習による画像認識技術を用いて、個人の姿勢をその特徴量や身体情報からクラス分類できる新しい姿勢評価法を開発を目指す。具体的には、デジタルカメラで撮影された高齢者の姿勢画像に対して、専門家の視診による判別と定量的に評価された脊柱彎曲を機械学習のための教師データとし、姿勢画像のパターン認識が可能なアルゴリズムを開発する。また、筋骨格の老化指標である骨格筋量や骨量、上下肢筋力、歩行速度との関連性を検証するとともに、追跡調査を行うことで開発された姿勢評価法の予測妥当性を検証する。
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| 研究成果の概要 |
加齢に伴う姿勢変化は、高齢者の健康状態を示す指標の1つである。本研究では、機械学習による画像識別技術を用いて、非医療従事者でも簡便に姿勢変化を検出できる評価システムの開発を進めてきた。対象は、地域在住高齢者とし、デジタルカメラを用いて、矢状面より静止立位姿勢を撮影した。また対象者は、理学療法士によって、いくつかの姿勢に分類された。撮影された姿勢画像より、グレイ画像とシルエット画像を生成し、それらの画像の識別精度を検討した。分析の結果、グレイ画像とシルエット画像によって、理学療法士が分類した姿勢と概ね同様の判定ができることが示された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来より、運動器疾患を専門とする整形外科やリハビリテーション分野では、筋骨格の老化度の予測や関節に加わる機械的ストレスの推定、運動障害のメカニズムを予測する指標として、姿勢変化の評価が幅広く用いられてきた。しかしながら、姿勢の変化を客観的に捉えるためには、高価な測定装置や熟練の専門家による評価が必要であり、専門家以外が簡便にかつ客観的に姿勢を評価する術はなかった。専門家でなくとも、姿勢や動作の変化を簡便かつ客観的に評価でき、その結果を筋骨格の老化の指標として活用することができれば、一次予防の観点からも、運動習慣の定着やその行動変容につながる実効的な対処を先制して実施できる可能性がある。
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