体感型ゲーム機(Kinect)を用いた運動動作解析

ACL(前十字靱帯)関連

臨床スポーツ医学 Vol.36.No1 2019-1

近年使用されているKinectを用いた研究。

過去の論文では歩行解析など高齢者に用いて簡易に動作解析を行えることで有用性を報告している論文は多数ありましたが、動作の速いスポーツ動作に応用できるかは未知だったとのこと。

とにかく使ってみましたという論文。

健常女子11名を対象にDrop vertical jump(以下;DVJ)を施行。30cm台から身長の4分の1の距離にある床反力系の上に着地する課題を設けた。

関節角度計測ソフトは(AKIRA)というもの。

対比として3D motion captureでも撮影しており、これにはカメラ8台と床反力2台を使用。

設備が充実してますな。

マーカーは46カ所に添付。

DVJは3回行い、2回目の動作を計測値として算出。

両方の計測値の相関を見ています。

加えてカメラの設置位置や体型の違いでの検証も行っています。

3名を実施し、それらも統計にかけています。

結果としては3D motion captureとの相関は無かったとのこと。

しかし、DVJ着地時の膝最大屈曲角度と体幹の最大屈曲角度では高い相関を認めている。

カメラの設置位置は膝最大屈曲角度では3方向の位置でも相関があり、体幹の最大屈曲角度でも相関があった。

結果として何を計測したいかで機器の選定をすれば良いと感じた。

ただKinectでは動作中の角度などは3D motion captureと相関を認めなかったため、膝の屈曲と体幹の屈曲の最大角度のみに相関があり、このデータが有意味なのかは謎です。

論文ではある程度の妥当な計測が可能としていますが、臨床的な意味は少ないと感じます。

DVJの評価方法に関してはLanding Error Scoring System(LESS)という評価が有り、動作を矢上面と前額面から評価して点数付けしていくものです。

こちらの方が臨床の中では有用であると考えます。

ただデータとして客観的に示すことは難しいし、そういったデータを収集して発表している先生方はすごいなーと思います。

いつかはうちでもしっかりデータを集めていきたいと思います。

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