理学療法学科の星 真行助教（共著者）の研究論文が「Sensors」誌に掲載されました。

論文タイトル：Artificial Intelligence Distinguishes Pathological Gait: The Analysis of Markerless Motion Capture Gait Data Acquired by an iOS Application (TDPT-GT)
人工知能が病的歩行を識別する：iOSアプリ（TDPT-GT）で取得したマーカーレス歩行データの解析

【研究概要】
　本研究論文は、iPhoneアプリTDPT-GTによって病的歩行を識別することを目的とした。2021年5月から2022年11月にかけて、山形大学医学部附属病院、滋賀大学、山形県高畠町において、特発性正常圧水頭症（n=48）、パーキンソン病（n=21）、その他の神経筋疾患（n=55）の患者を病的歩行群（n=114）とし、健常ボランティア160名を対照群とした。直径約1mの円を歩く歩行は、iPhoneアプリケーションTDPT-GTで記録された。TDPT-GTは、iPhoneカメラによるマーカーレスモーションキャプチャシステムであり、27の身体点の3軸30フレーム/秒（fps）の相対座標を生成した。1人あたり約1分間の歩行収集のために、層別k-fold交差検証（k = 5）を用いたライトグラディエントブースティングマシン（Light GBM）による機械学習が適用された。中央値能力モデルは、各人のデータ200フレームについて識別能力をテストし、その結果、曲線下面積は0.719となった。 iPhoneで撮影された病的な歩行は、人工知能によって識別することができた。

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10346151/