| 研究課題/領域番号 |
23K19929
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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 | 第一工科大学 |
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研究代表者 |
竹下 康文 第一工科大学, 工学部, 助教 (00985070)
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| 研究期間 (年度) |
2023-08-31 – 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)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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 | 動画像解析 / 筋骨格モデルシミュレーション / フィードバック / バイオメカニクス / ランニング / セルフチェック |
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| 研究開始時の研究の概要 |
ランニングにおける膝関節負荷を軽減することは膝関節痛予防に有用であるが，膝関節負荷解析は床反力計をはじめとする測定環境の制約が大きい．近年注目されているAI動画像解析技術によるモーションキャプチャーデータから筋骨格モデルシミュレーションが可能となれば，膝関節痛予防の方法として非常に有効であり，計測が簡便であることからセルフチェックが可能であり有用性が高い方法となると考えられる．
本研究は，膝関節痛予防に向けて実用性に優れたフィードバック方法の提案を行う．
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| 研究実績の概要 |
AIを用いたセンサーレスでのランニングフォームフィードバックシステムの開発の実現に向けて、センサーレスでの動画像解析の精度確認を行った。また、得られたキーポイントから筋骨格モデルシミュレーションを解析可能となった。ランニング動作のフィードバックへ応用を考え、健常成人を対象とした歩行のリアルタイムフィードバックシステムを検討し、論文投稿を行った。また、モデルの最適化を検討するうえで、ランニング動作以外でもリフティング動作の筋骨格モデルシミュレーションを行い、成果を学術集会で発表した。
センサーレスでの動画像解析の精度確認については、カメラでの動画撮影と同期してマーカーベースでの三次元動作解析を行い、各関節角度の妥当性について検証し、学会発表に向けてデータを解析中である。動画撮影のセッティングについては、矢状面のみでの二次元動画像解析では正確性に乏しく、動画内で画角によっては遠近感からセグメント長に不均一生じることがわかった。これにより筋骨格モデルシミュレーションを行う際にエラーが発生してしまい、解析が困難となる。そのため、矢状面・前額面の2視点から同期して撮影した2つの動画から三次元動画像解析を行うことで、セグメント長が安定した。これにより、筋骨格モデルシミュレーションまで解析が可能となった。
また、動画像解析により関節中心点であるキーポイントを特定し、キーポイントから筋骨格モデルシミュレーションを直接行うことが可能となった。これにより当初はマーカーベースでの三次元動作解析で出力していたC3Dデータを動画像解析から生成した上で筋骨格モデルシミュレーションを行うことを想定していたが、この作業を省略することができ、データ解析にかかる時間を短縮することができた。
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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
トレッドミル上でのランニング動作解析まで実施する予定であったが、研究代表者の異動により研究環境に変化があったことや必要物品の納品、測定環境の工事が世界情勢なども影響し遅延したことにより、データの蓄積に若干の遅延が生じた。
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでに蓄積した三次元動作解析と動画像解析の妥当性に関して学会発表、論文投稿予定である。
陸上長距離選手を対象としてトレッドミル上での動画像解析を実施する予定である。その結果を踏まえ、フィードバック指標を検討する予定である。
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