| 研究課題/領域番号 |
23K10658
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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59020:スポーツ科学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
川口 航平 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (40794227)
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| 研究分担者 |
中村 仁彦 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (20159073)
武冨 修治 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (70570018)
池上 洋介 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (90774414)
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023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 | スポーツ損傷 / 人工知能 / バイオメカニクス / リスク因子 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
我々は人工知能(AI)を用いた3次元動態解析法(VMocap)とHillの式を使用した筋活動度推定モデルを組み合わせて人の動態を複合的に解析するAIバイオメカニクス解析を開発した。スポーツドクターによるフィジカルデータセットの所得と情報理工学チームによるAIバイオメカニクスデータを合わせ、アスリートデータベースを構築し、パフォーマンスやスポーツ損傷などの情報も前向きに収集する。すべての情報をデータベース化し、AIを使った解析を行い、スポーツ損傷のメカニズムとリスク因子を解明し、損傷予防やパフォーマンス向上のための戦略を構築する。
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| 研究実績の概要 |
我々は人工知能(AI)を用いた3次元動態解析法(VMocap)とHillの式を使用した筋活動度推定モデルを組み合わせて人の動態を複合的に解析するAIバイオメカニクス解析を開発した。我々はスポーツドクターよるフィジカルデータセットの所得と情報理工学チームによるAIバイオメカニクスデータを合わせ、アスリートデータベースを構築し、これにAIを用いることで多因子での解析、スポーツ損傷に対する新たなリスク因子の同定やそのメカニズムの解析がはじめて可能。また選手のパフォーマンスに関してもAIバイオメカニクスやスポーツ損傷データを解析に加え、ビックデータ解析からパフォーマンスの最大化を目的としている。
本年度ではシーズン前にスポーツ選手に対するメディカルチェックを行い、フィジカルデータセットを構築し、AIバイオメカニクス解析にて選手の動態解析を行い、その後もシーズン中のパフォーマンスやスポーツ損傷などの情報を前向きに収集しているところである。現在すべての情報をデータベース化しているところである。わずかではあるがスポーツ損傷に関する新たなメカニズムとリスク因子を解明し、学術集会などで発表した。現在AIをもちいた更なる解析に取り組みたいと考えているところである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
現在メディカルチェックからシーズン中には発生したスポーツ損傷のデータを集め詳細なデータベースを作成しているところである。多くのデータが収集されており、順調な結果と考える。一方で研究者の異動などがあり、AIを使ったバイオメカニクスの解析に関してはやや遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
スポーツ損傷のメカニズムの解明及びリスク因子を同定すべく、現在のデータベースを活用しながら、来年度のシーズンのスポーツ損傷データを加え更なる解析を進めていく。一方AIを用いたリスク因子の同定、動態解析の研究を共同研究者と更なる協議を加え、進捗を目指し進めていく。実際にメカニズムやリスク因子がわかれば、各選手が持っているリスク因子を改善させる為の予防プログラムを提供することができるようになると考えている。
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