Noninvasive Detection method of Anaerobic Threshold using Digital Plethysmo Graphy

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糖尿病,高血圧症,脂質異常症の予防と治療のための最適な運動強度とされ,運動を行う際にその値を正確に知っておくことは,非常に効果的であるAT(無酸素性代謝閾値)は,運動の強さを増していくとき,筋肉のエネルギー消費に必要な酸素供給が追いつかなくなり, 血液中の乳酸が急激に増加し始める強度の値であるが,正確に測定する為には高価で大掛かりな装置を必要とする。フォトセンサーを使用して指尖における血液の容積変動を捉えるDPG(光学式指尖容積脈波)は,センサーを皮膚に当てるだけという非侵襲的で簡易な測定法として広く使われている。この研究の目的は,DPGで得られる血流量変動の時系列情報を利用してATを非侵襲的で簡易に検出する手法の開発とそのメカニズムの解明を目指している。2019年度は,3，4月に成人男子30名に対し実施した運動負荷試験のデータ解析を行い，DPG時系列信号解析法として，DPGをWavelet変換し取得した局所的時間範囲での振動数と振幅を使い波の強度（単位時間あたりに流れる波のエネルギー）を抽出し，平滑化のために移動平均を取ったグラフからグラフ上の第1プラトー（平坦な領域）としてATを検出する手法を考案した。しかしこれはまだ,第一段階の結果であり,今後,更なる検証が必要であったが，2020~2022年度はCOVID19禍の為， 大規模な追加の運動負荷試験を実施できなかった。そこで,2020年度は，それまでの結果をまとめて日本運動生理学会にて理論，測定装置，実験結果に分け3題の発表を行い，2021年度は，測定装置の性能向上を行った。2022年度は，測定システムの改良を行った。具体的には，コントロールとして取得している乳酸値とDPG時系列のタイミングを合わせる為に映像を1台のPCに4台のUSBカメラを取り付けたシステムを開発し，同時刻性を担保できるようにした。