超音波エコー動画で筋疲労度を判定するAI動画判定システムの開発

• 研究課題/領域番号: 24K14419
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分59020:スポーツ科学関連
• 研究機関: 第一工科大学
• 研究代表者: 中井 雄貴 第一工科大学, 工学部, 准教授 (00843054)
• 研究分担者: 渋沢 良太 第一工科大学, 工学部, 講師 (10704588) ; 大惠 克俊 日本文理大学, 工学部, 教授 (80388123)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 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)
• キーワード: オーバーユース / 滑走 / 筋膜 / 疲労 / 超音波エコー

研究開始時の研究の概要

本研究は、大規模データからパターンを認識し、予測や分類に優れるAIによる動画判定システムを開発する。これまでアスリートの感覚に依存し、筋疲労の客観的評価が困難であったオーバーユース障害の予防において、超音波エコー動画から身体各部位の筋膜間の滑走性を算出し筋疲労度を数値化する。従来の筋疲労に対する質問票とエコー動画による身体各部位の筋疲労度を比較し、機械学習させることでAI動画判定可能なシステムを開発する。簡便に筋疲労度評価とフィードバックが行えるAI動画判定システムは客観的指標として非常に有用性が高い。