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2020 年度 実績報告書

バイオメカニクス×機械学習×映像解析による歩行分析・転倒リスク評価システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号 18K18463
研究機関国立研究開発法人産業技術総合研究所

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)

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)
研究期間 (年度) 2018-06-29 – 2021-03-31
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
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.

  • 研究成果

    (10件)

すべて 2021 2020 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (6件) (うち国際学会 1件)

  • [国際共同研究] University of Oregon/Iowa State University(米国)

    • 国名
      米国
    • 外国機関名
      University of Oregon/Iowa State University
  • [雑誌論文] Micro-Doppler Radar Gait Measurement to Detect Age- and Fall Risk-Related Differences in Gait: A Simulation Study on Comparison of Deep Learning and Gait Parameter-Based Approaches2021

    • 著者名/発表者名
      Saho Kenshi、Shioiri Keitaro、Fujimoto Masahiro、Kobayashi Yoshiyuki
    • 雑誌名

      IEEE Access

      巻: 9 ページ: 18518~18526

    • DOI

      10.1109/ACCESS.2021.3053298

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Radar-based Gait Classification of Elderly Non-Fallers and Multiple Fallers Using Machine Learning2021

    • 著者名/発表者名
      Shioiri Keitaro, Saho Kenshi, Fujimoto Masahiro, Kobayashi Yoshiyuki
    • 雑誌名

      2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech)

      巻: 2021 ページ: 399-400

    • DOI

      10.1109/LifeTech52111.2021.9391835

    • 査読あり
  • [雑誌論文] 最大速度での歩行時における重心の動的安定性の分析2021

    • 著者名/発表者名
      肥田直人, 藤本雅大, 小林吉之
    • 雑誌名

      システム制御情報学会論文誌

      巻: 34 ページ: 印刷中

    • 査読あり
  • [学会発表] Radar-based Gait Classification of Elderly Non-Fallers and Multiple Fallers Using Machine Learning2021

    • 著者名/発表者名
      Shioiri Keitaro, Saho Kenshi, Fujimoto Masahiro, Kobayashi Yoshiyuki
    • 学会等名
      2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2021)
    • 国際学会
  • [学会発表] 最大速度での歩行時における重心の動的安定性の分析2020

    • 著者名/発表者名
      肥田直人, 藤本雅大, 小林吉之
    • 学会等名
      第64回システム制御情報学会研究発表講演会(SCI’20)
  • [学会発表] ドップラーレーダを用いた無拘束な日常動作計測に基づく健康リスクを有する高齢者のスクリーニング技術2020

    • 著者名/発表者名
      佐保賢志, 上村一貴,孟林, 藤本雅大,松本三千人
    • 学会等名
      2020年電子情報通信学会ソサイエティ大会
  • [学会発表] ドップラーレーダを用いた起立動作解析技術の検討2020

    • 著者名/発表者名
      佐保賢志, 藤本雅大, Li-Shan Chou
    • 学会等名
      第41回バイオメカニズム学術講演会
  • [学会発表] 性別および年齢が歩行中の重心の動的安定性に及ぼす影響2020

    • 著者名/発表者名
      肥田直人, 藤本雅大, 小林吉之
    • 学会等名
      第41回バイオメカニズム学術講演会
  • [学会発表] ドップラースペクトログラム画像の深層学習を用いた歩容判別2020

    • 著者名/発表者名
      塩入慶太郎, 佐保賢志, 藤本雅大, 小林吉之
    • 学会等名
      第41回バイオメカニズム学術講演会

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公開日: 2021-12-27  

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