| 研究課題/領域番号 |
20K19317
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| 研究機関 | 北海道科学大学 |
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研究代表者 |
井野 拓実 北海道科学大学, 保健医療学部, 助教 (70736339)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 動作解析 / 人工知能 / AI / ディープラーニング / 運動器障害 / スポーツ外傷と障害 / 予防 |
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| 研究実績の概要 |
ヒトの運動分析（二次元動作解析、または三次元動作解析）はスポーツ外傷、更には運動器障害の発症、進行リスクを予見する機能評価として現在まで多くの研究がなされてきた。しかしながら、本法の実践のためにはその計測、解析に多くの人的労力、さらには複数の特殊な赤外線カメラシステムから構築される計測装置等に高額なコストが必須であり、広く社会に普及するには至っていない。近年、情報工学分野で発展の目覚しい人工知能（AI）のdeep learningによるパターン認識技術は、一般的なビデオ映像からヒトの分析点を見出すことが可能なところまで認識精度が向上している。この技術を運動分析に応用することで現在まで解決できなかった、動作解析に伴う人的労力やコストの問題を解決し得る。即ち一般的なビデオ映像を用いた動作解析方法を確立できると考えられる。昨年度はAIによる動作解析技術（AI解析）を臨床応用可能な段階まで進めることができた。具体的には、従来の三次元動作解析システムとの比較により妥当性を検証し、精度や技術的な問題点を明らかにした。また今後本知見を国際誌に発表し、社会的なコンセンサスを得ることを目指す。
更なる追試研究として、様々な動作を「AI解析」、「ヒトの視覚的同定を数値化することによる解析」、「三次元動作解析（光学式モーションキャプチャ）」にて計測・比較検討し、kinematicsデータの差異、相関について分析する。また技術的問題を明らかにするため、カメラレンズの歪みやサンプリング周波数、デジタルフィルターによる累積誤差等の検証をする。方法論が確立した際には、AI解析のソフトウェアを開発し、臨床家が使用しやすいユーザインターフェースを構築する。
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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
本研究は概ね、当初計画通りに進行している。一方で、新型コロナウイルス感染症対応のため、今後のヒトを対象にした実験データ取得のスケジュールに一部遅れが出ており、この対策も含め、臨床との連携も視野に入れ研究計画を再調整中である。
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| 今後の研究の推進方策 |
前述のごとく、更なる追試研究を実施する。具体的には様々な動作を「AI解析」、「ヒトの視覚的同定を数値化することによる解析」、「三次元動作解析（光学式モーションキャプチャ）」にて計測・比較検討し、kinematicsデータの差異、相関について分析する。また技術的問題を明らかにするため、カメラレンズの歪みやサンプリング周波数、デジタルフィルターによる累積誤差等の検証をする。これには情報工学の専門家の協力を仰ぎ、データ解析、特にデジタルフィルターなどの演算処理方法に伴う数値の変化等を詳細に検証する。
方法論が確立した際には、AI解析のソフトウェアを開発し、臨床家が使用しやすいユーザインターフェースを構築する。これには専門の業者に協力を仰ぎアプリケーション開発を行る計画である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症の拡大により、予定していた共同実験や臨床施設との連携が中断してしまったことによる。また研究者自身のエフォートも、感染症対応に割かれた割合が大きく、投稿予定の論文スケジュール等に遅延が生じたのも一因である。
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