Apply statistical analysis and knowledge graph to effectively utilize all time series data for movements that require advanced skill

脳機能画像解析に特化していたSPM (Statistical Parametric Mapping)を身体運動のバイオメカニクスの時系列データに適用させることを試みた．対象となるデータは主に申請グループで研究実績のある競技社交ダンス動作であった.そして，2022年度の目的はSPMの解析を実際に行うことであった．計測済である世界チャンピオン組と国内上位選手群の競技社交ダンスの動作データに対してSPM解析をおこなうことができた．オープンソースとなっているSPM解析用のソフトウェアをダウンロードし，パーソナルコンピュータに設定した．そして，動作のデータの中からどのパラメータに対してSPM解析をおこなうべきかの検討をおこなった．身体動作のデータには剛体リンクモデルが用いられている．そのため多くの関節のデータが算出されている．それに加え，時間で微分されたデータも多く算出されている．そこで今回は身体モデルを簡易に表現した全身体の質量中心を用いて動作の理解を容易にするようにした．SPM解析の結果，競技社交ダンスの世界チャンピオン組は国内上位選手群と比較すると身体質量中心の高さ変化の時系列データにおいて有意に異なる時間帯があることが明らかとなった．これまでの解析方法では時系列データの「最小値」や「最大値」といった僅か数箇所の特徴点のみを検定に利用していたが，SPM解析では全てのデータを無駄にせず，検定に利用できた．この新たな知見は現場の選手や指導者に有益であると考えられる．

脳機能画像解析に特化していたSPM (Statistical Parametric Mapping)を身体運動のバイオメカニクスの時系列データに適用させることを試みた．対象となるデータは主に申請グループで研究実績のある競技社交ダンス動作であった.そして，2022年度の目的はSPMの解析を実際に行うことであった．計測済である世界チャンピオン組と国内上位選手群の競技社交ダンスの動作データに対してSPM解析をおこなうことができた．オープンソースとなっているSPM解析用のソフトウェアをダウンロードし，パーソナルコンピュータに設定した．そして，動作のデータの中からどのパラメータに対してSPM解析をおこなうべきかの検討をおこなった．身体動作のデータには剛体リンクモデルが用いられている．そのため多くの関節のデータが算出されている．それに加え，時間で微分されたデータも多く算出されている．そこで今回は身体モデルを簡易に表現した全身体の質量中心を用いて動作の理解を容易にするようにした．SPM解析の結果，競技社交ダンスの世界チャンピオン組は国内上位選手群と比較すると身体質量中心の高さ変化の時系列データにおいて有意に異なる時間帯があることが明らかとなった．これまでの解析方法では時系列データの「最小値」や「最大値」といった僅か数箇所の特徴点のみを検定に利用していたが，SPM解析では全てのデータを無駄にせず，検定に利用できた．この新たな知見は現場の選手や指導者に有益であると考えられる．