Evaluation and diagnosis of running form by inertial sensors and AI

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ランニングにおける足部に装着した慣性センサー（IMU）データからランニングの評価パラメータを推定するアルゴリズムをAIを用いて開発した。具体的には、IMUデータの角速度データから足の姿勢を同定し、加速度の2回積分値から足の軌跡を推定している。このときに加速度が０になるところで各歩のデータをリセットして、積分のノイズを除去している。これにより接地および離地の時間を推定するばかりではなく、ステップ長を推定することができる。この研究成果はすでに国際誌に掲載されている。すでに地面反力を推定するアルゴリズムも開発しており、ランニングにおけるさまざまな評価パラメータの推定が可能となった。足圧センサーから左右差を評価する指標を算出し、その信頼性と妥当性を検討した。同時に腰と足部にIMUを取り付け、今後はIMUデータのみから左右差を評価する指標を開発する。IMUを用いる長所として、ランニングフォームを長時間にわたって計測できることにある。従来のバイオメカニクス的手法では限界のあったランニング障害との関係も評価できる可能性を確認しており、大きな科学の革新となりつつある。これらのデータおよび研究成果は海外の共同研究者であるオレゴン大学のMike Hahn教授ともディスカッションしており、国際共同研究も加速している。コロナにより制限があったものの、今年度にはようやく渡航して対面による研究も再開することができた。本研究プロジェクトのゴールを設定し、新たな研究計画を立案している。