2022 Fiscal Year Annual Research Report
起立・歩行動作解析を基軸とした要介護リスク診断プラットフォームの創出
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22H03449
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
藤本 雅大 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (10732919)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 吉之 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (00409682)
佐保 賢志 富山県立大学, 工学部, 講師 (00732900)
長野 明紀 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30392054)
福田 治久 九州大学, 医学研究院, 准教授 (30572119)
上村 一貴 大阪公立大学, 大学院リハビリテーション学研究科, 准教授 (50735404)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Keywords | 動作分析 / 歩行 / 転倒 / 高齢者 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は，健康診断の現場でも利用可能な小型の計測機器を活用した動作特徴の推定手法の開発と，それを活用した要介護リスク評価の基盤技術の構築を目指している．
本年度は，（１）小型の簡易センサにより取得したデータから計測対象者の歩行特徴を推定するモデルの構築と，（２）歩行特徴から計測対象者の転倒リスクを推定するモデルの構築とその妥当性の検証を実施し，それぞれ以下の成果を挙げた．
（１）ドップラーレーダを利用した遠隔計測により，計測対象者の歩行特徴を精度よく推定することに成功した．実験では，若年者の歩行運動を，対象者の前方に設置したドップラーレーダと，光学式モーションキャプチャ装置により同時に計測した．歩行中の身体各部位からの反射波として受信される信号から得られる，胴体の速度・加速度成分から，踵接地やつま先離地などの歩行イベントと，歩幅などの歩行パラメータを推定し，光学式モーションキャプチャ装置により得られた身体座標データから算出した値と比較することで，その精度を検証した．その結果，ステップ時間や歩幅などの歩行特徴を5%未満の精度で推定することに成功した．
（２）モーションキャプチャシステムにより実験室で取得した歩行の身体運動の詳細なデータから，計測対象者の転倒リスクを推定するモデルを構築し，現場での計測によりその妥当性を検証した．高齢者を対象として小型センサによる歩行計測を実施し，実験室で取得したデータから構築したモデルを用いて歩容を分類した結果，転倒経験者と非経験者の歩容を8割近い精度で判別することに成功した．
現場で取得できる限られたデータから，計測対象者の歩行特徴と機能レベルを推定できる可能性を示した．
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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
本年度は，小型の簡易センサにより取得したデータから，計測対象者の歩行特徴を推定するモデルの構築と，計測対象者の転倒リスクを推定するモデルの構築を実現した．いずれも当初の予定通りであり，研究は計画通りに進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後も引き続き，小型の計測機器を用いた現場での簡易計測により，計測対象者の動作の特徴と要介護リスクを推定できる基盤技術の確立を目指す．具体的には，本年度に確立した歩行特徴の抽出・分類技術を活用し，介護予防教室・集団健診会場などの現場において加速度センサやドップラーレーダなどの簡易センサで取得した歩行運動等のデータから，計測対象者の転倒経験や軽度認知症の有無などを推定するモデルの構築を目指す．
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