| 研究課題/領域番号 |
22K11386
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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 | 大阪河崎リハビリテーション大学 |
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研究代表者 |
肥田 光正 大阪河崎リハビリテーション大学, リハビリテーション学部, 講師 (30739397)
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| 研究分担者 |
今岡 真和 大阪河崎リハビリテーション大学, リハビリテーション学部, 准教授 (40780961)
今井 亮太 大阪河崎リハビリテーション大学, リハビリテーション学部, 講師 (40823240)
和田 親宗 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (50281837)
中尾 英俊 城西国際大学, 福祉総合学部, 准教授 (60773182)
中村 美砂 大阪河崎リハビリテーション大学, リハビリテーション学部, 教授 (70285386)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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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 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2025年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022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 | 姿勢 / 関節 / 機械学習 / 前処理 / 画像 / 医工連携 / アライメント測定 / 地域 / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
私たちの研究目的は，1) スマートフォンやデジタルカメラで撮影された画像を用いた新しい姿勢および関節アライメント測定ツールを，人工知能（AI）を用いて開発すること，2) 本測定法が地域で利用しやすいかどうかに関する実証研究を実施することである．自身の姿勢や関節の状態を定期的に確認するツールは，地域在住者へ「気づき」を与え，適切な生活習慣，運動習慣を構築する動機づけを高めることができると考えている．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，AIを用いて地域で利用しやすい姿勢および関節アライメントをスクリーニングする測定法を開発することである．
本年度はこの目標を達成するために，地域在住者の画像を用いて姿勢および関節アライメントの自動検出プログラムの開発を試行した．具体的には，機械学習を用いて姿勢や関節アライメントが「正常」なのか，あるいは「異常」なのかを分類するプログラムを開発することである．
外反母趾の自動検出プログラムの開発においては，まず画像の撮影方法を検討した．将来的に地域在住者が自身で撮影することを想定した撮影方法を検討した結果，異なる環境で撮影しても被写体までの距離や明るさが類似した画像を入手できる撮影方法を見出した．次に入手した画像を用い種々の機械学習フレームワークを用いて試行した．その結果，まず撮影したほぼすべての画像を機械学習に使用することができた．次に機械学習による外反母趾の自動検出プログラムの精度は良好であったが，画像の前処理を工夫することや特徴量を検出することによって精度をさらに向上させる余地があることがわかった．また，画像の前処理の程度別に外反母趾かどうかの分類精度を比較した結果，十分に前処理を行った画像を用いて機械学習を実施したほうが精度が良好であった．同時に，簡便に画像認識を行うことができるノーコードの機械学習ツールを並行して使用し，その精度を検討した．
円背や側弯の自動検出プログラムの開発においては，現在もなおプログラムの開発中である．
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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
入手した足部の画像から外反母趾を検出するプログラムについては，画像の撮影方法や撮影機材の準備などは順調に進んだ．また500枚以上の足部の画像を入手し，画像の前処理を行い，機械学習を実施しその精度を確認することができた．現在までの結果は現在論文投稿中である．
一方で円背や側弯といった体幹の姿勢アライメント異常を検出するプログラムについては現在も試行を重ねている．
今年度は，産学共同研究を視野にいれつつ，さらに研究を加速させていく予定である．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は，まずこれまでに得られた研究結果を論文投稿する．
次に，昨年度の研究結果からさらに姿勢や関節アライメントの異常を自動検出するプログラムの精度を向上させるための研究を実施する．具体的には以下を想定している．
1) 外反母趾の自動検出プログラムについては，第一中足趾節関節の形状を特徴量として捉えることができるかどうを試行する．また，画像の前処理をさらに工夫するために研究分担者や学識者と討論を重ね，得られた知識を用いて機械学習を実施する．
2. 円背や側弯などの体幹の姿勢アライメント異常を検出するプログラムの開発を継続して実施する．具体的には，これまでの研究で確認することができたマーカーレスで画像上で計測でき，かつ円背や側弯の程度を反映する角度を自動的に算出できるプログラムの開発を試行する．
3. 1)と2)の研究を円滑にすすめるために，産学共同研究を視野に入れながら，研究を協働できるよう体制を整える．
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