研究課題
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、運動器障害を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進めた。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については、しゃがみ込み動作について1日おきに計測を継続し、経時的に評価した。その結果、動作軌跡において高い信頼性が得られた。また、しゃがみ込みが可能な柔軟性を有する対象者においても、股関節中心に動作をおこなうパターンと膝関節中心に動作をおこなうパターンがあることがわかり、単なるスコア評価ではなくマーカレスモーションキャプチャによる定量的評価をおこなうことの重要性が示された。下半身のストレッチをおこなうことがしゃがみ込み動作の変化に与える影響について検討した結果、柔軟性が高い対象者において股関節ストレッチによる効果に多様性が認められ、下肢の複合的な機能が求められることが示唆された。次に、基本的動作や姿勢評価に関しては、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。下腿部の筋硬度評価について、連続8の字ジャンプをおこなったあとに足部・下腿部に問題を有する選手において筋硬度の値が有意に高くなることを明らかにすることができた。また、野球選手を対象として、全身の柔軟性を多変量解析によって評価したところ、単一の関節可動域では検出することができなかった投球障害との関係を見いだすことができ、統計的手法を用いることの有用性を示すことができた。そのほか、投球動作に関する簡易評価法についても成果としてまとめることができた。
すべて 2023 2022
すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 2件)
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