Japanese
English
特集 ロコモティブシンドロームの現況
Ⅱ.病態・診断
7.歩行解析
Gait analysis
小林 吉之
1
Y. Kobayashi
1
1産業技術総合研究所人間拡張研究センター
1Human Augmentation Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Kashiwa
キーワード:
gait analysis
,
motion capture
,
wearable sensors
,
deep data
,
big data
Keyword:
gait analysis
,
motion capture
,
wearable sensors
,
deep data
,
big data
pp.556-559
発行日 2021年5月20日
Published Date 2021/5/20
DOI https://doi.org/10.15106/j_seikei72_556
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は じ め に
歩行は人間にとってもっとも基本的な移動手段の一つであり,遠くアリストテレスの時代から研究の対象となっていた1).近年の歩行に関する研究によって,ロコモティブシンドロームにかかわる歩行特徴(歩行速度が遅い,単脚支持期が短い,大股で2歩歩いたときの距離が短い)なども明らかになりつつある2~4).これらは,歩容による個々人のロコモティブシンドロームの進行度合いの評価にもつながる重要な知見である.筆者らもこれまで,モーションキャプチャシステム(図1)などを用いて,さまざまな歩行特徴評価の研究を行ってきた.
そこで本稿では,筆者が所属する国立研究開発法人産業技術総合研究所(産総研)で実施している歩行解析研究について,① 基礎研究:多変量解析の手法を用いた実験室での歩行特徴の包括的比較評価,② 応用研究(1):基礎研究で得られた知見に基づく製品評価,③ 応用研究(2):日常生活歩行の解析の3点を紹介する.
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