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機械学習を用いた身体的個人差を考慮した高齢者歩容フィードバック訓練手法の開発

利用机器学习开发考虑个体身体差异的老年人步态反馈训练方法

基本信息

批准号：
22K21236
负责人：
大澤優輔
金额：
$ 1.83万
依托单位：
Saitama University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-08-31 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は，多様な歩容障害に対して，専門家の介入なく，訓練者に適した歩容訓練を行うために，身体的個人差を考慮した目標歩容自動生成手法の提案と歩容フィードバック訓練システムを開発することである．本研究では，機械学習技術を用いた歩容分類モデルを構築し，訓練者の歩容を基に，モデルが学習した特徴を活性化させた歩容を生成する．健常者群の歩容の「特徴」を含む歩容を目標値にできれば，身体的個人差を考慮した歩容訓練が可能であると期待できる．先行研究では，健常若年者による疑似高齢者歩行時の歩容データを取得し，拇指床間距離に基づく「つまずきやすさ」を指標として歩容分類を行うモデルを構築し，学習された特徴を参考に訓練者個人い適した歩容を自動生成する手法を提案した．研究期間では，地域高齢者の歩容を用いた「歩容分類モデル」の構築と運動学・力学的妥当性の検証，提案手法の即時・短中訓練効果の評価を行う．本年度は，歩容分類モデル構築のためのデータセットを取得する実験条件について再検討し，75歳以上の健常高齢者2名（男性1名，女性1名）を対象に歩容データを取得した．実験では，実験協力者の身長・体重・筋肉量・体脂肪量などの体組成を計測した．また，実験協力者の自由歩行速度を基に複数の歩行速度条件を設定し，各歩行速度条件下において実験協力者がトレッドミル上を歩行している際の関節角度（体幹・肩・肘・股・膝・足関節）および床反力（上下・前後・左右分力）を，光学式モーションキャプチャとトレッドミルに内蔵された床反力系を用いて測定した．また，先行研究で提案した目標歩容生成手法では，人間として不自然な歩容が現れる可能性があったため，モデルの学習方法と目標歩容生成手法について検討を行った．

The purpose of this research is to develop a proposal for a purpose-based automatic capacity generation method and a capacity training system that takes into account personal differences in the body while addressing multiple capacity obstacles, involving the intervention of various experts, and allowing trainers to conduct appropriate capacity training. This study aims to establish the basis for the development of machine learning techniques by classifying them and activating them. The "characteristics" of the healthy group of people include the target value of the step, the individual difference of the body, the possibility of the step training, and the expectation. In the first study, the walking time of the healthy and elderly people was obtained, and the distance between the thumb beds was based on the index of "". The walking time was classified into three categories: the training characteristics were referred to, and the method of automatic generation of the personal fitness of the trainer was proposed. During the research period, the construction of "movement classification" and the verification of the appropriateness of kinematics and mechanics were carried out, and the evaluation of the results of real-time and short-term training was carried out. This year, two (1 male, 1 female) healthy adults aged 75 years or older were selected for the study. The length, weight, muscle mass, body fat mass and body composition of the collaborator were measured. In addition, the free walking speed of the collaborator is based on a plurality of walking speed conditions. Under each walking speed condition, the joint angle (body shaft, shoulder, elbow, thigh, knee, foot joint) and the bed reaction force (up and down, front and rear, left and right components) are measured. The first research proposal is the goal content generation method. The second is the possibility of the unnatural content generation. The third is the learning method and the goal content generation method.