Development of a machine learning-based gait feedback training method for elderly people that considers physical individual differences
Description: 近年，訓練者の歩容を計測し，目標値と計測値をフィードバックする歩容訓練手法が提案されている．しかし，従来の目標値設定では，身体的個人差に対するロバスト性に課題が残る．本研究では，身体的個人差を考慮した目標歩容生成手法および歩容フィードバック訓練システムの開発を目的とする．高齢者を対象とした歩容分類モデルを構築し，運動学・力学的観点からモデルの妥当性を評価する．また，特徴活性化手法を用いた目標歩容生成手法を提案する．加えて，地域高齢者に対して即時・中期的歩容訓練を行い，有効性を検証する．この研究により，多様な歩容障害に対して，専門家の介入を必要とせず，身体的個人差を考慮した歩容訓練が可能となる．
Amount: ¥2,860,000
Funding type: fellowship
Funder scheme: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Start date: 2022-08-31
End date: 2025-03-31
Investigator: Yusuke Osawa
Institution: Saitama University
Funded outputs count: 0
Funder award ID: 22K21236
OpenAlex ID: G3449927535