| 研究課題/領域番号 |
22K21258
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0909:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
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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 |
久保 峰鳴 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, 助教 (10964041)
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| 研究期間 (年度) |
2022-08-31 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 変形性膝関節症 / 歩行 / 動作解析 / 筋骨格モデル / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
変形性膝関節症では、膝外側へのスラストやこわばり、体幹側屈、外股など様々な異常な歩行様式がみられるが、これらを管理して健常歩行に近づける治療は必ずしも歩行時の膝関節への圧迫力の減少に結びつくとは限らず、むしろ健常歩行から逸脱した歩行様式の方が膝関節への圧迫力を減少させる場合もあり得る。変形性膝関節症患者において筋骨格モデル解析を用いて算出した歩行時の膝関節への圧迫力に関連する特徴量を人工知能を用いて抽出し、その特徴量を標的にKCF減少のための介入法を立案し、その臨床効果を検証する。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、変形性膝関節症（Knee joint osteoarthritis; KOA）患者において、三次元歩行計測データから、筋骨格モデル解析を用いて算出した歩行時の膝関節への圧迫力（Knee joint compression force; CF）に関連する特徴量を人工知能（Artificial intelligence; AI）を用いて抽出し、その特徴量を標的にKCF減少のための介入法を立案し、その臨床効果を検証することである。
令和5年度で、KOA患者における歩行の異常パターンを健常歩行との比較において捉えるために、健常者120名とKOA患者100名の三次元歩行データベースを作成した。これまで取得した全てのデータについて、マーカー処理および筋骨格モデルを用いたおおよその解析を終了している。
現在は、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Marcov Chain Monte Carlo（MCMC）法を用いて、KCFを減少させるために改善すべき運動学的指標の選定を行っている。本研究により、運動療法の治療指針を導くための筋骨格モデル解析にAIを組み合わせたシステムとしての臨床的な有用性を実証できると考える。
なお、令和6年度は本研究の最終年度であるため、最終解析を含む結果について、論文化を進めている。
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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
令和5年度では、本研究を進めるために必要なデータベースを構築した。新型コロナウイルスの感染予防の観点から、データ収集には3回目のワクチン接種を受けている被験者を対象としたため、研究終了時期の見直しを要したが、必要な歩行データを収集することができた。現在は取得データを用いた最終解析と論文化に取り掛かっており、令和6年度上半期までに解析終了と論文投稿、令和6年度中の論文化を目指す。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究により構築した解析設備と、取得したデータを用いて最終解析と論文化を進めている。なお、取得したデータ量が莫大であることから、残りの研究資金において、解析ソフトのアップグレードを行った上でデータ処理過程の円滑化を目指し、英文校正業者への委託を行うことで、論文化の効率向上を図る予定である。
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