小型慣性センサを用いたターン動作解析による転倒リスク予測モデルの開発

• 研究課題/領域番号: 25K14522
• 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59010:リハビリテーション科学関連
• 研究機関: 関西医科大学
• 研究代表者: 浅井 剛 関西医科大学, リハビリテーション学部, 准教授 (50411880)
• 研究分担者: 三栖 翔吾 甲南女子大学, 看護リハビリテーション学部, 講師 (20824105) ; 福元 喜啓 関西医科大学, リハビリテーション学部, 准教授 (30636121)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 転倒 / 慣性センサ

研究開始時の研究の概要

高齢者の転倒リスクを高精度で判別するには、転倒時に多く見られるターン動作の解析が不可欠である。しかし、既存の歩行分析はほとんどが直線歩行を対象としており、ターン動作に対する実用的な指標はまだ確立されていない。特に、小型慣性センサを用いた歩行分析では、ターン動作の特徴を正確に捉える技術が不足しており、転倒リスクの判別精度が十分ではない。本研究では、Timed Up and Goテストに含まれるターン動作を新たな波形処理法を用いて解析することで、独自の転倒リスク指標を作成し、判別精度の高い転倒リスク予測モデルの開発を目指す。この予測モデルにより転倒予防に向けた具体的な対策を導き出せると期待される。