• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to project page

2021 Fiscal Year Annual Research Report

Characterization of age and disease induced alterations in postural and gait dynamics based on data assimilation techniques

Research Project

Project/Area Number 19H04181
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

野村 泰伸  大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (50283734)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 佐古田 三郎  独立行政法人国立病院機構大阪刀根山医療センター(臨床研究部), 独立行政法人国立病院機構大阪刀根山医療センター, 名誉院長 (00178625)
鈴木 康之  大阪大学, 基礎工学研究科, 講師 (30631874)
遠藤 卓行  独立行政法人国立病院機構大阪刀根山医療センター(臨床研究部), 独立行政法人国立病院機構大阪刀根山医療センター, 研究員(移行) (40573225)
MILOSEVIC MATIJA  大阪大学, 基礎工学研究科, 助教 (50840188)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Keywordsパーキンソン病 / 間欠制御 / データ同化 / ベイズ推論 / 立位姿勢 / 歩行
Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、ヒト立位姿勢・歩行制御系を非線形力学系とみなし、姿勢や歩行の不安定化を伴う神経疾患の発症メカニズムを動的疾患の概念に基づき明らかにすることである。具体的には、患者と健常者の立位姿勢・歩行運動を計測し、得られたデータに近年申請者らが提唱している姿勢と歩行運動の神経制御の間欠制御モデルを同化することで、加齢や疾病によって、運動機能や安定性が変化する過程を、同化モデルのパラメータ(分布)として定量化する。前年度は、立位姿勢モデルのデータ同化に有効な姿勢変動データの要約統計量を明らかにし、ヒト静止立位の姿勢動揺データ、およびモデルの数値シミュレーションによって得られた姿勢動揺データに対して要約統計量を計算した統計量間の距離を、カルバック・ライブラー情報量を用いて定量化することで、若年健常者、健常高齢者、パーキンソン病患者それぞれの姿勢動揺データに適用し、各被験者の姿勢動揺を尤もよく再現するモデルパラメータの事後分布を推定した。その結果、若年健常者や高齢健常者のほとんどは間欠制御によって姿勢を安定している一方で、一部の高齢者や姿勢・歩行障害の重症度が高いパーキンソン病患者の制御からは間欠性が失われ、持続的な制御で姿勢が維持されていることが明らかにした。この結果を受けて、2021年度は、パーキンソン病患の歩行動態計測を行った。特に、IMUセンサを埋め込んだパンツ型の新規ウェアラブルモーションキャプチャを用いた患者歩行時の両下肢運動キネマティクス計測システムの実証を行い、骨盤、左右の大腿・下腿・足部の3次元スティックピクチャが極めて高い時空間精度で取得可能であることを示した。さらに、この新規センサの特性を生かしたパーキンソン病患者の歩行障害度合いを定量化可能な新規の要約統計量(指標)を開発した。この統計量に基づく歩行動態のデータ同化の実施が今後の課題である。

Research Progress Status

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

  • Research Products

    (3 results)

All 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (2 results) (of which Invited: 1 results)

  • [Journal Article] Assessment of spatio-temporal gait parameters using a novel wearable motion capture system2022

    • Author(s)
      Wang Mengyi, Li Li, Roberto M de Freitas, Takuyuki Endo, Taishin Nomura, Toru Nakamura
    • Journal Title

      2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech)

      Volume: 1 Pages: 527-528

    • DOI

      10.1109/LifeTech53646.2022.9754827

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] データ駆動型生体機能モデルシミュレーション2022

    • Author(s)
      野村泰伸
    • Organizer
      第21回日本再生医療学会総会
    • Invited
  • [Presentation] 状態依存的比例微分制御を仮定した強化学習による倒立振子安定化は間欠制御戦略を生成する2022

    • Author(s)
      高澤知起、鈴木康之、中村晃大、野村泰伸
    • Organizer
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会

URL: 

Published: 2022-12-28  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi