| 研究課題/領域番号 |
24560297
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
KHAN M.I. 佐賀大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (50423603)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| キーワード | 知能機械 / 人間機械システム / 膝関節炎診断 / 適応ＡＥ信号解析 |
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| 研究概要 |
平成24年度は、提案したAEの技術を膝関節の生体内動的完全解析へ組み込んだ。それをお実施するため必要となる機器を購入し、一般のデータ解析装置に設置した。設置完了後、予備実験を行い、平成25年度に実施する動的完全解析実験の準備を行なった。
予備実験では、異なる動的負荷と膝関節の位置の組み合わせによってAE特性を調べた。AEセンサーアレーから得られた信号解析により障害の種類の分類と同定のために、疲労骨折に関連する障害についてのモデル化実験のデータ解析を行なった。そこで、膝関節問題で通院した人と膝関節問題なしの人のデータを取って得られた結果を国際学会 (ICSV20)に提出した。および、実験の効率化を図るため、材料故障損傷について実験を行い、その結果を専門分野の研究会で発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実績の概要に書いた通り.
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| 今後の研究の推進方策 |
平成24年度に得られた研究結果に基づき、提案した適応AE信号解析技術に対して膝関節の動的な完全解析の実験を開始する。実験では、センサーアレーを用いて膝関節の動的に異なるAE特性を測定する。そこで得られたAE 特性のデータは異なる閾値でクラスタリングし、異なる動的負荷に対するAE特性を用いて膝関節の動的解析を行う。
関節軟骨の機能的な評価により、膝関節の骨関節炎の場所についてのモデル化と特性づけ検討を行なう。異なる閾値またはICA（Independent Component Analysis）手法によりクラスタリングされたAE信号の発生源位置情報を得る。得られた研究結果を国内及び国際学会に参加して公開する。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
該当なし
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