| 研究課題/領域番号 |
23K24707
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03449 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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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 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
藤本 雅大 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究グループ長 (10732919)
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| 研究分担者 |
小林 吉之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (00409682)
工藤 将馬 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 研究員 (00940181)
佐保 賢志 立命館大学, 理工学部, 准教授 (00732900)
長野 明紀 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30392054)
福田 治久 九州大学, 医学研究院, 准教授 (30572119)
上村 一貴 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 准教授 (50735404)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,160千円 (直接経費: 13,200千円、間接経費: 3,960千円)
2025年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | 動作分析 / 歩行 / 転倒 / 高齢者 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
椅子からの起立や歩行に代表される日常生活動作の特徴から要介護の主要因となる転倒・認知症のリスクが推定できることから，これら動作の詳細な解析が要介護リスク因子の早期発見に効果的と考えられる．そこで本研究では，臨床や健診の現場で活用可能な小型の簡易センサを用いた遠隔計測を基軸とした動作特徴の推定手法の開発と，それを活用した要介護リスク診断プラットフォームの構築を目的とする．本研究成果の社会実装により，要介護リスクの早期発見と介入を促進する社会基盤の構築を目指す．
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，健康診断などの現場でも利用可能な小型の計測機器を活用した動作特徴の推定手法の開発と，それを活用した要介護リスク評価の基盤技術の構築を目指している．
本年度は，身体・運動・認知機能レベルの異なる個人の歩行中の身体運動の計測と特徴量の抽出を実施した．具体的には，加齢や疾患により筋肉量が減少し，筋力・身体機能の低下した状態である「サルコペニア」と，健康な状態と要介護状態の中間に位置し，身体・認知機能の低下が見られる状態である「フレイル」に着目し，サルコペニアやフレイル状態の高齢者における歩行を計測した．
握力測定の結果から，筋力が低下していることが予想される65歳以上の健常高齢者20名（男女各10名ずつ）の歩行を実験室で計測した．質問紙による認知機能の評価も合わせて実施した．歩行を評価する指標として，歩幅や歩行速度などの時間空間変数や関節角度などの運動学的変数を算出し，これまでに取得した健常高齢者の結果と比較した．
計測した高齢者20名のうち，4名がフレイル，残り16名がプレフレイルに該当した．また，10名がサルコペニアに該当し，そのうち3名はフレイルと合併していた．また，8名が転倒経験者，15名が軽度認知障害（Mild Cognitive Impairment: MCI）に該当した．サルコペニアとフレイルの合併した者は，健常高齢者と比較して，歩行速度や歩幅等の低下や，ストライド時間のばらつきの増大が認められた．また，特につま先離地のフェーズにおいて，股・膝・足関節角度のばらつきが大きかった．身体・運動・認知機能が低下し，要介護リスクが高い高齢者では，歩行速度や歩幅等の低下に加えて，下肢の関節運動のばらつきが増大する可能性が示唆された．
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は，身体・運動・認知機能レベルの低下した個人の歩行分析を実施し，機能低下に関連する動作の特徴量を明らかにした．当初の計画通りであり，研究は予定通り順調に進んでいる．
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度も引き続き，サルコペニアやフレイル状態に代表される身体・運動・認知機能の低下した高齢者における起立・歩行データの収集を進める．これまでに蓄積された実験室レベル・現場レベルのデータを総合的に活用することで，身体・運動・認知機能レベルを評価するモデルおよびシステムの構築を目指す．
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