| 研究課題/領域番号 |
18K18463
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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, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (10732919)
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| 研究分担者 |
長野 明紀 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30392054)
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, 主任研究員 (00409682)
佐保 賢志 富山県立大学, 工学部, 講師 (00732900)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| キーワード | バイオメカニクス / 機械学習 / 映像解析 / 歩行分析 / 転倒予防 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題は，非接触・無拘束な形で取得した歩行運動のデータに基づく歩容の分類と転倒リスクの評価を可能にするシステムの実現を目指している．
本年度は，（１）機械学習による若年者と高齢者の歩容の分類と，（２）映像解析による転倒リスク関連指標の推定を実施し，それぞれ以下の成果を挙げた．
（１）非接触・無拘束な形で取得した歩行運動のデータから，若年者と高齢者の歩容を判別する事に成功した．照明条件や服装の影響を受けることなく遠隔計測が可能なドップラーレーダを用いて，健常な若年者と高齢者の歩行運動を計測した．歩行中の身体各部位からの反射波として受信される信号から，歩行速度パラメータを推定した．群間に有意差が認められた歩行速度パラメータを抽出し，判別器にSupport Vector Machineを用いることにより，各群の歩容を90％近い高精度で判別できることを実証した．
（２）カメラにより取得した歩行の動画像データから，歩行の運動学データと転倒リスク関連指標を算出するアルゴリズムを構築し，その精度を検証した．若年者の歩行運動を，対象者の側方に設置した1台のカメラと，15台の光学式モーションキャプチャシステムにより同時に計測し，得られた身体座標データから歩幅やケイデンス，身体重心速度などの歩行の運動学的変数および転倒リスク関連指標を算出し，比較した．動画像データからの身体の関節座標の推定には，深層学習を用いて身体の特徴点を抽出する姿勢推定ライブラリOpenPoseを使用した．構築したアルゴリズムにより，歩行の動画像データから踵接地やつま先離地の瞬間を高精度で検出できることと，転倒リスクに関連する歩幅や身体重心速度，身体重心の安定性指標なども大きな誤差なく推定できることを実証した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は，非接触・無拘束な形で取得した歩行データから，若年者と高齢者の歩容を分類する推論モデルの構築と，転倒リスクの定量的指標を算出するアルゴリズムの構築を実現した．いずれも当初の予定通りであり，研究は計画通りに進んでいる．
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| 今後の研究の推進方策 |
最終年度は，転倒経験者の歩行データを使用することで，転倒経験者と非経験者の歩容を分類する推論モデルの構築と，歩行の動画像データから算出した転倒リスクの定量的指標の妥当性の検証を実施する．簡便性の高い小型の計測機器を活用した非接触・無拘束な形での歩容分類と転倒リスク評価の基盤技術の確立を目指す．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
【次年度使用額が生じた理由】新型コロナウィルスの感染拡大に伴い，3月に予定していた学会出張，研究打ち合わせ出張，実験用の消耗品購入がすべて中止となったため．
【使用計画】状況が改善し次第，学会および研究打ち合わせ出張に要する旅費と，実験用の消耗品購入に使用する．
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