2019 Fiscal Year Research-status Report
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19K22735
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
渡邉 高志 東北大学, 医工学研究科, 教授 (90250696)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | 転倒 / 予測 / 慣性センサ / 生体情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
療法士や看護師らは，患者の様子から転倒発生の兆候を経験的にとらえることができる場合がある．本研究では，転倒発生後の検出や転倒しやすさのリスク評価ではなく，転倒発生の兆候をとらえる技術の開発を目的とし，運動学的情報による転倒発生の兆候の推定法を開発するとともに，自律神経系が関わる生体情報や睡眠情報を利用することの有効性を検討する．本年度は以下の研究を実施した．
（１）慣性センサ情報による転倒リスクに関わる指標算出法の構築：片麻患者の転倒リスクの評価指標として報告されたステップ時間の左右非対称性と標準偏差，腰部加速度の実効値の変動係数について，指標間の評価結果の関連性を検討した．慣性センサで計測した健常者歩行と片麻痺者歩行について比較した結果，加速度実効値の変動係数では差は見られなかった．一方，ステップ時間の左右非対称性で転倒者の範囲内の評価となったが，標準偏差では非転倒者の範囲内となった片麻痺者がみられた．よって，単一指標での評価だけでは不十分であると考えられた．また，転倒に関わる歩行立脚初期の足部異常運動の検出・評価に着目し，慣性センサから算出した足部の２つの傾斜角度で２次元平面を定義し，健常者範囲の基準を作成した．さらに，歩行データを1歩毎に自動的に分割して処理するため，ニューラルネットワーク（ANN）により足部運動区間を自動抽出し，ストライド長を推定する方法を構築し，健常者歩行で実現性を確認した．
（２）学習による特徴の自動抽出と転倒発生の兆候の推定：転倒発生の兆候を歩容変化でとらえることを考え，腰部の左右方向加速度を用いて，1時刻分の加速度から次の時刻の加速度を予測するANNを構築し，健常者歩行に対して学習を行った．健常者歩行と模擬歩行で評価した結果，各時刻で差の有無を確認でき，計測値と予測値との差から，歩行相毎や1時刻毎の歩容変化の評価可能性を確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
以下のように，当初の研究実施計画に基づき研究を実施し，成果が得られた．
（１）慣性センサ情報による転倒リスクに関わる指標算出法の構築においては，まず，転倒リスク評価に利用されている指標について調査し，利用可能性のある指標の算出法を実装し，指標間の評価結果の関連性を検討して，複数の指標を利用する必要があることを確認したことである．次に，他に有用と考えられる指標として着地時の足部状態の評価に着目し，健常者範囲の基準を作成したことである．そして，歩行データを1歩毎に自動的に分割して処理する機能を構築するために，ニューラルネットワークにより歩行データを1歩毎に自動抽出する方法を構築し，健常者歩行で実用性を確認したことである．
（２）学習による特徴の自動抽出と転倒発生の兆候の推定においては，慣性センサによる歩行動作の計測から転倒発生の兆候を推定するために，歩行動作の異常やばらつきの検出・評価に着目し，腰部左右方向加速度を用いたニューラルネットワークの学習による自動的な特徴抽出法を構築し，健常者歩行からの違いを1歩毎や1時刻毎に評価する方法を検討し，実現性を確認したことである．
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| Strategy for Future Research Activity |
転倒リスクの評価において，単一の指標だけでは不十分であることを確認したので，各指標の意味を調査し，複数の指標を用いる方法の検討を進める．このとき，新しく検討した着地時の足部運動の評価について，評価の基準には個人差が大きかったため，片麻痺者の歩行に合わせた評価基準を検討し，異常運動の検出に加え，異常の程度を定量評価する方法の構築を進める．また，腰部加速度に基づく歩容変化の評価については，健常者歩行との差異を検出可能であることを確認したので，具体的な評価指標を検討する．そして，これまでに提案された指標，新しく検討している指標について，評価結果の関連性を検討し，転倒発生の兆候の推定法の構築を進める．さらに，ニューラルネットワークにより歩行データを1歩毎に自動抽出する方法を構築したが，さらに詳細な評価を可能にするために，歩行事象タイミングの自動推定法の開発を進める．
なお，当初導入予定であった慣性センサの販売開始が大幅に遅れており，既存の慣性センサで計測を行っているが，老朽化のため計測実験に問題が生じている．販売開始後すぐに導入する予定であるが，システム変更に要する時間を想定して研究実施を計画する．
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| Causes of Carryover |
購入予定であった慣性センサの販売開始が遅れており，販売会社に問い合わせたところ2019年度末に延期になったとの回答があったが，その後，さらに遅れているために次年度使用額が生じた．次年度使用額については，慣性センサが販売開始になった時点で購入する計画であるが，販売開始がさらに遅れるようであれば，ほかの慣性センサを購入するために使用する．
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