廣田 音奏

目的：本研究では，握力測定において左右交互２回ずつ測定した後，５分の休息時間を挟んで，再度同様の方法で測定した場合，握力の最大値などにどのような影響を及ぼすのか検討することを目的とした。 方法：対象は，日常的に競技力向上のためのトレーニングを実施していない男子大学生で，上肢に疼痛や疾患がなく，肩関節より遠位部に関節可動制限のない18名とした。握力は左右交互に２回測定を行ない，平均値（MEAN），最大値（MAX），最大平均値（MM）を算出した。また，その際の試行収縮時間（CT），試行間休息時間（IRT），セッション時間（ST）を計測した。以上の方法で第１セッション（FS）を測定し，５分間の休息を挟み，FSと同様の方法で第２セッション（SS）を測定した。 結果：握力は，SSにおいてMEAN，MAX，MMのいずれも有意に増加した。一方，CT，IRT，STは，SSにおいていずれも有意に短縮した。 結論：SSにおいて握力の最大値などが増加したのは，活動後パフォーマンス増強の発現が要因になったのではないかと示唆される。また，握力測定においてより大きい筋力を発揮させるためには，SSを設けることが一つの方法として考えられる。

This study presents a new method for evaluating the natural frequencies of bone-conducted sounds using spectrograms obtained by short-time Fourier transform (STFT) and machine learning (ML) and examines its validity for practical applications. The natural frequencies of bone-conducted sounds is conventionally evaluated using fast Fourier transform (FFT) analysis. Spectrograms obtained by STFT are used to visualize bone-conducted sounds as a two-dimensional time-frequency representation. Another advantage of spectrograms is that they facilitate the development of a convolutional neural network based ML model for predicting natural frequency. Forty-five healthy college students (20.36 ± 1.53 years) participated in this study, and five hammer impacts were applied to the right medial malleolus to record bone-conducted sounds generated at the right medial tibial condyle. Spectrograms were obtained from the recorded waveforms using STFT and input into a ML model trained with natural frequencies evaluated by FFT as a ground truth. The natural frequencies predicted by the ML model were compared with the natural frequencies evaluated by the FFT analysis. The mean absolute error was 12.92 ± 4.05 Hz, and the mean coefficient of determination (R²) was 0.845 ± 0.163, demonstrating the high evaluation accuracy of the proposed method. Feature analysis conducted using gradient-weighted class activation mapping revealed that the developed model focused on the peak sound pressure of the spectrogram when predicting the natural frequency. Further, it was found that the predicted values were large discrepancies from those evaluated by FFT analysis when the ML model failed to capture the peak sound pressure.

本研究の目的は、若年者が高齢者セット装着の有無による実験条件の差が、転倒時の各種パラメータにどのような影響を与えるかを明らかにすることであった。 実験では転倒時の頭部と腰部の加速度を測定した。頭部最大合成加速度では、男性の高齢者セット無よりも、高齢者セット有の方が有意に高かった。衝撃力では、男性の高齢者セット無よりも、高齢者セット有の方が有意に大きかった。本研究で実験対象とした大学生は、高齢者セットを装着していても、大腿骨近位部骨折の閾値となる衝撃力を受けていないことが明らかになった。

本論文は高齢者施設における実態調査と転倒実験について測定、検討した。高齢者施設おいて高齢者自身も筋力の衰えを感じ、転倒予防を普段から意識しており、職員は望ましい転倒予防策はないか？が課題として挙げられていることが明らかになった。 高齢者疑似体験セットを装着した大学生による転倒実験では、装着の有無による2条件で測定した。装着時の男性の頭部衝撃力が有意に大きいことが明らかになった。