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

基于站立和行走运动分析的护理风险诊断平台的创建

基本信息

批准号：
22H03449
负责人：
藤本雅大
金额：
$ 10.98万
依托单位：
National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22H03449/
关键词：
動作分析歩行転倒高齢者

项目摘要

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．

该研究主题旨在开发一种使用小型测量设备来估算运动功能的方法，该设备可用于健康检查站点，并建立一种基本技术，用于评估使用此方法护理的风险。今年，我们进行了（1）构建一个模型，该模型从使用小型，简单的传感器获得的数据中估算测量主题的步行特征，以及（2）构建一个模型，该模型估计了从步行特征中估计测量的风险，并验证其有效性，从而实现了以下结果。（1）我们通过使用多普勒雷达进行远程测量，成功地估计了受试者测量的步行特征。在实验中，使用安装在受试者前面的多普勒雷达和光学运动捕获装置的多普勒雷达同时测量了年轻人的步行运动。通过估计步行事件（例如脚跟接触和脚趾起飞和步行参数）（例如步速长度），以及从人体速度和从人体速度的速度和加速度成分获得的人体坐标数据计算出的值，从而验证了身体的准确性。结果，我们成功地估算了步行特征，例如阶梯时间和步幅长度，精度不到5％。（2）构建了一个模型，以估算使用运动捕获系统在实验室中获得的详细数据测量的受试者的跌倒风险，并通过现场测量来验证这一点的有效性。我们使用小传感器为老年人进行了步行测量，因此，我们使用从实验室中获得的数据构建的模型对步态体积进行了分类，结果，我们能够确定那些经历过跌倒的人的步态量，并且那些没有近80％精度的人。可以从站点可以获得的有限数据估算估计步行特征和功能水平的可能性。