| 研究課題/領域番号 |
20K11463
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| 研究機関 | 京都工芸繊維大学 |
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研究代表者 |
森原 徹 京都工芸繊維大学, その他部局等, 研究員 (90336735)
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| 研究分担者 |
来田 宣幸 京都工芸繊維大学, 基盤科学系, 教授 (50452371)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | モーションキャプチャ / 運動機能 / 身体機能 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は非医療従事者の果たす役割を積極的に推進し、機械学習による画像識別技術に着目し、運動器障害と関連する姿勢や運動機能を評価する手法に関する基礎的研究をおこなった。まずは、マーカレスモーションキャプチャを用いた自動評価システムの開発をおこなった。しゃがみ込み動作とリズムジャンプ動作を対象として簡易的動画撮影によって得られた動画をマーカレスモーションキャプチャし、定量的に評価をおこなった。その結果、重心の移動や四肢の軌跡に着目することで個人の類型化の可能性が示唆された。次に、基本的動作や姿勢の評価に関して、ジュニアアスリートを対象として整形外科医による運動器のメディカルチェックを実施し、障害の有無と姿勢の関係について横断的に評価した。今年はコロナ禍の影響もあり、大規模な測定を実施することはできなかったが、60名を対象とした測定をおこない、横断的評価に関する知見を得ることができた。特に、スコア評定による複合的身体機能評価法については、シンスプリントとの関連が認められる評価法が得られたため、今後、縦断的調査を含めて検討を深めていく予定である。
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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
コロナ禍によって大規模な測定を実施することができなかったものの、感染対策を徹底した上で、少人数の測定を継続的に実施することができ、その結果、マーカレスモーションキャプチャによる動作の類型化の端緒を得ることができたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度の研究成果を踏まえて、実装性の確認として、日常生活場面における反復測定をおこない、信頼性の検証を進める。具体的には、しゃがみ込み動作を始めとする動作評価法を日常的に実施してもらい、スマホなどを用いて動画撮影し、その動画を共有することでマーカレスモーションキャプチャをおこない、日常的場面における動作の変化から運動器障害を早期に検出することができる可能性のある変数を抽出する。また、その後、得られた成果に基づいて、大規模横断的調査によって運動器障害の有無と各評価指標の関係から新しい評価法の妥当性を明らかにする。
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