| 研究課題/領域番号 |
21K21255
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
山科 俊輔 広島大学, 人間社会科学研究科(総), 研究員 (20911233)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| キーワード | 変形性膝関節症 / 歩行パターン / 機械学習 / マーカレスモーションキャプチャシステム / 慣性センサー |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は，人工知能の手法の一つである機械学習を活用して，変形性膝関節症患者の異常な歩行パターン評価の方法を構築することとしている。そのため，変形性膝関節症患者を対象に，歩行パターン評価の妥当性検証，マーカレスモーションキャプチャシステムおよび慣性センサーを用いて，歩行データの計測，解析を計画している。
2021年度は，歩行パターン評価の妥当性検証，計測プロトコールの作成，計測者の修練，倫理審査を実施した。
変形性膝関節症患者の異常な歩行パターンの評価尺度を用いて，将来の身体活動量低下を予測する妥当性を検証した。評価尺度は7項目で各項目3件法で採点された。点数が高くなるにつれて重度な異常と判断した（最大14点）。縦断調査を実施し，24例が追跡調査可能であった。ベースライン時に歩行パターンが異常であるほど，将来の身体活動量が低下しやすいという知見を得た。現在は，雑誌に投稿中である。
マーカレスモーションキャプチャシステムおよび慣性センサーを使用するため，計測プロトコールと計測者の修練を行い，データ収集が開始できる体制を整えた。加えて，計測に対して，倫理委員会の承認を得た。計測対象者の収集も同時に実施しており，2022年5月よりデータの収集を開始する。
当初の予定では2022年2月よりデータ収集を開始する予定であったが，COVID-19の感染拡大により計測者の修練，データ収集の開始が延期した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2022年2月よりデータ収集を開始する予定であったが，COVID-19の感染拡大により計測者の修練，データ収集の開始が延期した。データ収集以外に関する準備状況は順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度でデータ収集100例を目標としている。1月15例を目安に12月までデータ収集を行う。30～40例に達した時点で予備解析を実施し，今後のサンプル数を再度見積もる。12月以降でデータの解析を実施し，雑誌への投稿を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19の感染拡大により，データ収集の開始が遅延した。そのため，研究成果の公表として予算を計上していたが，計画通りに進まなかった。
次年度使用額は，2022年度の実施予定に加えて，2021年度に実施できなかった研究成果の公表に使用する。
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