立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第32号) 2023

［ 研究助成 (A) ]深層学習を用い，二重課題干渉を指標とした
転倒リスクを予測するシステムの開発
Development of a fall risk prediction system by using deep learning
2221011

研究代表者

つくば国際大学
理学療法学科

医療保健学部助 教

木村剛

英ンマを抱えている。

[研 究 の 目 的]

そこで本研究の次なるステップとして，視点歩きながら会話ができない高齢者は転倒リスを変えて「歩行+認知課題」で生じる二重課題クが高い (Lundin-Olsson, L et al., 1997)。この干渉を，より安全・簡便な方法である「座位課ような，二重課題条件下で生じる歩行速度の低題+認知課題」の成績で説明できないか検討し下は，二重課題干渉と呼ばれ，転倒リスクの新た。座位課題であれば，評価中の転倒リスクのたな指標として注目されている。しかし，歩行懸念がない。さらに，対象者は移動しないため，速度の二重課題干渉を算出するには高価な機器長時間に渡ってデータの計測が可能である。

が必要であり，二重課題干渉を用いて転倒リス[研究の内容，成果]クを予測できるのは一部の施設に限られていた。
そこで本研究ではまず，スマートフォンで撮影された動画から，深層学習を用いて関節位置1．対象を同定し，歩行速度の二重課題干渉の算出する健康な大学生 35 名 (21.2±0.7 歳) を研究対システムの構築をめざした。方法としては，ス象者とした。本研究の参加にあたっては，すべマートフォンで歩行の様子を撮影し，深層学習ての実験参加者に対し，実験前に文書と口頭にから対象者の各関節位置を同定，歩行速度の算て研究の概要を説明し，本人の同意および署名出を試みた。しかし，歩行の様子を真正面からを得た。

撮影した場合，深層学習で各関節位置を正確に同定することができなかった。さらに，歩行の2．実験の概要様子を真横から撮影した場合は，数歩程度しか研究対象者は歩行中に暗算を行う「歩行二重歩いている様子を撮影できないため，歩行速度課題」と座位にて膝の伸展運動を行いながら暗の算出は不可能であった。ここまでの実験結果算を行う「座位二重課題」の全てに参加した。

を鑑みると，歩行の様子を撮影して，得られた動画から歩行速度を算出することは，現在の深3．歩行二重課題の詳細層学習では難しいと結論づけた。さらに，転倒研究対象者は 12 m の平坦な直線路を快適速

リスクの高い対象者は，そもそも歩くだけでも度で歩いた。12 m を歩くのに要した時間 (歩転倒する危険性がある。したがって，「歩行+行速度) を歩行課題の評価指標とした。また，認知課題」の二重課題を用いた転倒リスクの評

暗算課題には任意の 3 桁の整数を提示し，提示価法そのものが，臨床場面で採用しづらいジレされた値から連続して 7 を引く serial-7s を採― 1 ―立石科学技術振興財団

用した。歩行課題のみを行った時と比較して，とした。

歩行課題に暗算課題を重畳した際に歩行速度は二重課題遂行時の座位課題の成績の低下量と低下する。この低下量 (二重課題干渉量) は二して，「二重課題コスト：ピークの伸展角度の重課題コストとして，以下の式で定量化した。

変動係数」「二重課題コスト：ペースの変動係(歩行課題のみ行った時の歩行速度−二重課題数」を算出した。serial-7s についても二重課実施時の歩行速度)/歩行課題のみ行った時の歩題コストを算出した。両者の二重課題コストを行速度)合算し，combined 二重課題コストを得た。この combined 二重課題コストは，研究対象者が二重課題を構成する各課題のどちらに重点的に

4．座位二重課題の詳細
研究対象者は股関節 90°，膝関節 90°の姿勢で椅子に座る。その後，研究対象者には歩行を注意を向けたとしても，その priority の影響を受けにくい指標となる。

模すイメージで，できるだけ一定のペースで膝の屈伸運動を 30 秒間行わせた。研究対象者

5．統計学的解析からみて右側，矢状面の運動をデジタルカメ

縦軸に歩行二重課題から得られた「二重課題ラにて撮影した。撮影した動画から深層学習コスト：歩行速度」，横軸に座位二重課題からOpenpose を用いて関節位置を推定した。解析得られた「combined 二重課題コスト：ピーク

画像を図 1 に示す。の伸展角度の変動係数」もしくは，「combined二重課題コスト：ペースの変動係数」とし，散布図を描いた。散布図からピアソンの相関係数と決定係数を算出した。
6．結果｢二重課題コスト：歩行速度」と「combined

図1

二重課題コスト：ピークの伸展角度の変動係

Openpose による関節位置の同定数」と の 間 に 有 意 な 相 関 関 係 を 認 め た (p=同定された股関節，膝関節，足関節の位置か0.022, r 2=0.150, r=0.387)。一方，「二重課題コら膝関節の屈曲角度を算出した。屈曲角度は周スト：歩行速度」と「combined 二重課題コス期的に変動するため，周期的に生じるピークのト：ペースの変動係数」との間には有意な相関

伸展角度，ピークから次のピークまでの時間間を認めなかった (p=0.519, r 2=0.013, r=0.113)

隔 (ペース) を計算した (図 2)。その後，ピー(図 3)。

クの伸展角度の変動係数，および，ペースの変動係数，を算出し評価指標とした。

図 3 各パラメータから描いた散布図と決定係数

7．成果
図2

｢歩行+認知課題」の二重課題を行った時に膝関節屈曲角度の変化と各指標生じる歩行速度の低下量は，転倒リスクの有効
暗算課題は歩行二重課題と同じ，serial-7sな予測因子として，近年注目されている。しか― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

し，歩くことが難しく，転倒リスクの高い対象て本研究と同様の結果が得られるのか，さらに，者に対して「歩行+認知課題」の二重課題を課「座位課題+認知課題」から得られる成績で転すこと自体，転倒につながるジレンマがあった。

倒リスクをどの程度予測できるのか，といった本研究から，「歩行+認知課題」で生じる歩研究を今後継続していく予定である。

行速度の低下量を，より安全な「座位課題+認知課題」の二重課題で一部説明できることが明[成果の発表，論文など]

らかとなった。この成果が得られた一因として，〈国際学会発表〉

本研究で用いた座位課題は膝関節の可動域や膝T. Kimura. Safe evaluation method for fall risk: A sittingの伸展筋力など，歩行速度にも影響する要素をtask can predict a reduction in gait speed under the

多数含んでいたことが推察される。一方，有意な相関がみられたものの，決定係数が 0.150 とdual-task condition. World Physiotherapy Congress
2023 (Dubai) 2023 年 6 月 4 日

十分な値ではないため，他のパラメータを投入〈論文：国際誌〉した重回帰分析を行うなど，決定係数を高める

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取り組みは今後継続する。
さらに発展的展開として，高齢者を対象とし― 3 ―