UMIN試験ID | UMIN000054635 |
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受付番号 | R000062428 |
科学的試験名 | ADL動作リスクを推定するAIプラットフォームの構築 |
一般公開日(本登録希望日) | 2024/07/15 |
最終更新日 | 2024/06/12 10:01:50 |
日本語
ADL動作リスクを推定するAIプラットフォームの構築
英語
Construction of an AI Platform for Estimating ADL (Activities of Daily Living) Risk
日本語
ADL動作リスクを推定するAIプラットフォームの構築
英語
Construction of an AI Platform for Estimating ADL Risk
日本語
ADL動作リスクを推定するAIプラットフォームの構築
英語
Construction of an AI Platform for Estimating ADL (Activities of Daily Living) Risk
日本語
ADL動作リスクを推定するAIプラットフォームの構築
英語
Construction of an AI Platform for Estimating ADL (Activities of Daily Living) Risk
日本/Japan |
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健常成人
英語
Healthy adults
成人/Adult |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
マーカーレスAI操作解析をADL動作に応用し、個人内変動を考慮した客観的かつ科学的な評価プラットフォームを構築する
英語
Constructing an objective and scientific evaluation platform by applying proprietary markerless AI analysis to ADL, considering intra- and inter-individual variability.
有効性/Efficacy
日本語
英語
探索的/Exploratory
実務的/Pragmatic
日本語
各ADL動作課題の遂行時における
1.関節可動域
2.筋力
3.加速度
4.動作完了時間
英語
During the performance of each ADL task,
1. Range of motion
2. Muscle strength
3. Joint acceleration
4. Completion time
日本語
英語
観察/Observational
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英語
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英語
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英語
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英語
20 | 歳/years-old | 以上/<= |
80 | 歳/years-old | 未満/> |
男女両方/Male and Female
日本語
1.健常成人
2.文書同意の得られもの
英語
1. Healthy adults
2. A person who signed informed consent
日本語
1.動作遂行中に疼痛を有するもの
2.動作に支障をきたす筋骨格系の症状を有するもの
3.発達障害および精神疾患の既往があるもの
4.意識障害を伴う頭部外傷や器質的な脳疾患の既往があるもの
5.妊娠中であったり、その可能性があるもの
英語
Participants who have following conditions were excluded from the study:
1. joint pain with and without movement
2. Musculoskeletal symptoms that impede movement
3. History of developmental and psychiatric disorders
4. History of head trauma or organic brain diseases with disturbance of consciousness
5. Pregnant or may be pregnant
180
日本語
名 | 大輔 |
ミドルネーム | |
姓 | 澤村 |
英語
名 | Daisuke |
ミドルネーム | |
姓 | Sawamura |
日本語
北海道大学
英語
Hokkaido University
日本語
リハビリテーション科学分野
英語
Rehabilitation Science
060-0812
日本語
北海道札幌市北区北12条西5丁目
英語
Kita12-jo nishi5-chome Kita-ku Sapporo, Hokkaido, Japan
0117063387
D.sawamura@pop.med.hokudai.ac.jp
日本語
名 | 大輔 |
ミドルネーム | |
姓 | 澤村 |
英語
名 | Daisuke |
ミドルネーム | |
姓 | Sawamura |
日本語
北海道大学保健科学研究院
英語
Faculty of Health Sciences, Hokkaido University
日本語
リハビリテーション科学分野
英語
Rehabilitation Science
060-0812
日本語
北海道札幌市北区北12条西5丁目
英語
Kita12-jo nishi5-chome Kita-ku Sapporo, Hokkaido, Japan
0117063387
D.sawamura@pop.med.hokudai.ac.jp
日本語
北海道大学
英語
Hokkaido University
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英語
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北海道大学
英語
Hokkaido University
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その他/Other
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日本
英語
Japan
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英語
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北海道大学保健科学研究院倫理審査委員会
英語
Ethical review board of Faculty of Health Sciences, Hokkaido University
日本語
北海道札幌市北区北12条西5丁目
英語
Kita12-jo nishi5-chome Kita-ku Sapporo, Hokkaido, Japan
0117063316
shomu@hs.hokudai.ac.jp
いいえ/NO
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英語
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英語
2024 | 年 | 07 | 月 | 15 | 日 |
未公表/Unpublished
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開始前/Preinitiation
2024 | 年 | 08 | 月 | 10 | 日 |
2024 | 年 | 09 | 月 | 15 | 日 |
2026 | 年 | 03 | 月 | 31 | 日 |
日本語
マーカーレスAI動作解析により各ADL動作モデルを構築する。実際のADL動作の動画撮影は前方、左右の3方向から撮像する。収集した動画データより体の向きや手の位置などの特徴点をデータ化し、骨格情報を抽出する。自動検出された骨格情報は3次元座標データに変換され、それを基に関節角度の時系列データが算出される。
英語
Constructing ADL Models Using Markerless AI Motion Analysis: Capturing Actual ADL from Three Directions (Front, Left, and Right). Extracting Skeletal Information by Digitizing Key Points (such as Body Orientation and Hand Position) from Collected Video Data. Automatically Detected Skeletal Information Is Transformed into 3D Coordinate Data, Enabling Calculation of Joint Angles over Time to Build an AI Motion Analysis Platform.
2024 | 年 | 06 | 月 | 12 | 日 |
2024 | 年 | 06 | 月 | 12 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000062428
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000062428