| 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, 研究チーム長 (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）機械学習による中年者と高齢者および転倒経験者と非経験者の分類と，（２）映像解析による転倒リスク評価の妥当性の検証を実施し，それぞれ以下の成果を挙げた．
（１）遠隔計測が可能なドップラーレーダを活用することで，中年者と高齢者および転倒経験者と非経験者の歩容を高精度で判別できることを実証した．モーションキャプチャシステムにより取得した歩行中の身体運動のデータから，身体からの反射波としてレーダーが受信する信号を生成し，得られた信号を身体各部位の速度の時間変化を表す画像情報に変換した．中年者と高齢者および転倒経験者と非経験者の分類精度は，深層学習に画像情報を用いた場合にはそれぞれ76％と73％に留まったが，画像データから歩行速度パラメータを抽出し学習に用いた場合には，それぞれ82％と79％にまで向上した．ドップラーレーダにより得られた歩行速度パラメータを利用することで，対象者の年代と転倒リスクを推定できる可能性を示した．
（２）昨年度構築した，歩行の動画像データから転倒リスク関連指標を算出するアルゴリズムを用いて，若年者と転倒非経験者および転倒経験者の歩行を分析した．対象者の側方に設置したカメラにより取得した動画像データから身体重心の位置と速度とを推定し，歩行中の身体重心の動的安定性を評価した．身体の関節座標の推定には姿勢推定ライブラリOpenPoseを使用した．その結果，先行研究と同様に若年者と転倒非経験者との間に大きな差異はない一方で，転倒経験者において重心の安定性は高い傾向が見られた．構築したアルゴリズムにより，転倒リスクに関連する歩行特徴が抽出できることを実証した．
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