ネオロコモ：俯瞰的システムから挑む運動器不全メカニズムの全貌解明

本年度は、主に前年度に開発した解析パイプラインのソフトウェア公開および論文化を中心に進めた。一つ目は、非統制環境下においてビデオベースモーションキャプチャ手法の一つであるOpenPoseにより測定された歩行データに対する自動前処理方法の開発である。ソフトウェアを公開し、計算生物学の国際雑誌に掲載された。二つ目は、集団レベルにおける筋シナジー解析パイプラインの開発である。従来の筋シナジー解析アルゴリズムは1個人を念頭においており、個々に推定した複数人の筋シナジーを比較する場合には、アドホックな処理を通じて対応する必要があった。そこで、多人数の多チャンネル筋電図を想定した場合の筋シナジー母平均の推定精度について、統計的検証を実データとシミュレーションを駆使して徹底して行った。その結果、従来のアドホックな方法では、母平均推定において深刻なバイアスが生じることが明らかとなった。また、ノイズに対しても脆弱であった。そこで、我々は漸近性を有し、ノイズロバストな集団レベル筋シナジー解析アルゴリズムを開発した。これにより集団間の筋シナジー比較をするような、集団ベースの研究において、統計的バイアスを大幅に軽減しかつノイズロバストな解析が可能となった。本手法についても論文を完成させ、現在投稿中である。

本年度は、主に前年度に開発した解析パイプラインのソフトウェア公開および論文化を中心に進めた。一つ目は、非統制環境下においてビデオベースモーションキャプチャ手法の一つであるOpenPoseにより測定された歩行データに対する自動前処理方法の開発である。ソフトウェアを公開し、計算生物学の国際雑誌に掲載された。二つ目は、集団レベルにおける筋シナジー解析パイプラインの開発である。従来の筋シナジー解析アルゴリズムは1個人を念頭においており、個々に推定した複数人の筋シナジーを比較する場合には、アドホックな処理を通じて対応する必要があった。そこで、多人数の多チャンネル筋電図を想定した場合の筋シナジー母平均の推定精度について、統計的検証を実データとシミュレーションを駆使して徹底して行った。その結果、従来のアドホックな方法では、母平均推定において深刻なバイアスが生じることが明らかとなった。また、ノイズに対しても脆弱であった。そこで、我々は漸近性を有し、ノイズロバストな集団レベル筋シナジー解析アルゴリズムを開発した。これにより集団間の筋シナジー比較をするような、集団ベースの研究において、統計的バイアスを大幅に軽減しかつノイズロバストな解析が可能となった。本手法についても論文を完成させ、現在投稿中である。