| 研究課題/領域番号 |
23K10446
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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 | 独立行政法人国立病院機構東名古屋病院(臨床研究部) |
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研究代表者 |
竹内 裕喜 独立行政法人国立病院機構東名古屋病院(臨床研究部), 独立行政法人国立病院機構東名古屋病院, その他 (90809253)
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| 研究分担者 |
野嶌 一平 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (20646286)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 脳卒中 / 立ち上がり / 動作解析 / 筋活動パターン / 筋シナジー / OpenPose / リハビリテーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
運動機能の低下や喪失は筋ネットワーク構造異常に基づき、また介入による回復は筋ネットワークの可塑的変化による動作適応を基盤とするとの仮説から、臨床で使用可能な評価システムを構築し、縦断的に大規模データ収集を行うことで、脳卒中患者の立位・立ち上がり動作異常の病態を運動学的かつ神経生理学的側面から明らかにする。本研究では、深層学習を基盤とするOpenPose技術による運動学的評価と筋ネットワーク解析による神経生理学的評価を融合した包括的立ち上がり評価システムを開発する。そして、回復期脳卒中患者100名を前向きに追跡することで、立ち上がり運動の改善に重要となる筋ネットワーク構造を明らかにする。
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| 研究実績の概要 |
脳卒中患者を対象に、立ち上がり動作時の運動学的および筋ネットワーク解析を臨床で実施できるシステムの構築を目指し、本年度は予備検討を実施した。本評価システムでは、縦断的な評価が可能となるよう、簡易に評価および解析できるシステムとすることを目指している。
運動学的評価では、深層学習を基盤とするOpenPose技術を利用した。OpenPose解析では、Google ColabでのGPU利用が制限されたため、解析用のPCシステムの構築から行った。動画は、前と横（麻痺側）の２方向から撮影し、それぞれ立ち上がり動作パターンを関節運動変化から定量的に評価できるシステムとした。特に、対象者が安全に動作ができるように近位で監視または介助を行う人が写り込んでもそのまま解析が実行されるようにアルゴリズムを修正した。
筋活動パターンは、麻痺側下肢から４筋の筋活動を計測し、運動学的データとの時間的同期を取れるようにした。筋電図解析では、筋活動ピーク時間や筋活動パターンなどの解析を実施する。筋活動パターンの解析においては、多チャンネルでの筋電図計測でのシステムでは、臨床で実施することが難しくなることから、最小限のチャンネル数での実施を想定している。
2023年度は、倫理申請、システムの設計から問題点の抽出、改善を中心に実施した。評価システム自体はほぼ完成しており、来年度からは縦断的な評価・解析に入り、脳卒中患者の動作的特徴を抽出するとともに、予後に関連する指標の探索を行っていく予定である。
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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
運動学的評価システムの開発が順調に進んでおり、データの取り込みから指標の抽出において、様々な条件下で問題なく可能となっている。筋活動計測においても、動画データとの同期計測が可能となっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
脳卒中患者の予後に関連する運動学的または筋活動パラメータを抽出するため、縦断的なデータの収集を行っていく。
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