超音波画像を利用した新規無侵襲性筋力推定法開発の試み

資料種別: 規格・テクニカルリポート類

著者: 三秋, 泰一ほか

出版者: -

出版年: 2020-05-21

資料形態: デジタル

ページ数・大きさ等: -

NDC: -

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資料に関する注記

一般注記：: 出版タイプ： AM金沢大学医薬保健研究域保健学系20名の健常人を対象に左肘屈筋群を対象筋とし、超音波画像から得られた筋厚、筋輝度とMRI画像からの筋体積、筋内脂肪含有率計測との間に中等度の相関が得られ、筋厚と筋輝度が筋量と筋の質の指標となることが示唆された。21～77歳の健常人40名を対象に、最大筋...

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書誌情報

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デジタル

資料種別: 規格・テクニカルリポート類
タイトル: 超音波画像を利用した新規無侵襲性筋力推定法開発の試み
著者・編者: 三秋, 泰一
Miaki, Hiroichi
著者標目: 三秋, 泰一
Miaki, Hiroichi
出版年月日等: 2020-05-21
出版年（W3CDTF）: 2020
並列タイトル等: Development of a new non-invasive muscle strength estimation method using ultrasound images
タイトル（掲載誌）: 令和1(2019)年度科学研究費補助金挑戦的萌芽研究研究成果報告書 = 2019 Fiscal Year Final Research Report
巻号年月日等（掲載誌）: 2016-04-01 – 2020-03-31
掲載巻: 2016-04-01 – 2020-03-31
掲載ページ: 4p.-
件名標目: 超音波画像
最大筋力
筋厚
筋輝度
Rehabilitation science
Welfare engineering
対象利用者: 一般
一般注記: 出版タイプ： AM
金沢大学医薬保健研究域保健学系
20名の健常人を対象に左肘屈筋群を対象筋とし、超音波画像から得られた筋厚、筋輝度とMRI画像からの筋体積、筋内脂肪含有率計測との間に中等度の相関が得られ、筋厚と筋輝度が筋量と筋の質の指標となることが示唆された。21～77歳の健常人40名を対象に、最大筋力を目的変数とした重回帰分析の結果では、最大筋力＝3.35620676*性別[1 or 0]＋0.24068836*体重－0.0250657*補正反射強度＋0.14658327*筋厚＋8.20952166の回帰式が得られた。自由度調整済み決定係数の値は0.61、VIFは1.03～1.67であり、この回帰式は比較的良好な回帰式と考えられた。
The relationship between muscle thickness, muscle echo intensity, muscle volume and percentage of intramuscular fat in the left elbow flexors were examined. There was a moderate correlation between muscle thickness and muscle volume and between muscle echo intensity and percentage of intramuscular fat. Multiple regression analysis was performed on 40 healthy adults. The results of multiple regression analysis using the maximum muscle strength as the objective variable, and the following regression equation was obtained: maximum muscle strength = 3.35620676*gender [1 or 0]+0.24068836*weight-0.0250657*corrected reflection intensity+0.14658327*muscle thickness+8.20952166. The degree of freedom adjusted R2 value was 0.61. VIF ranged from 1.03 to 1.67. This regression was considered to be a relatively good regression.
研究課題/領域番号:16K12953, 研究期間(年度):2016-04-01 – 2020-03-31
出典：「超音波画像を利用した新規無侵襲性筋力推定法開発の試み」研究成果報告書　課題番号16K12953（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/ja/report/KAKENHI-PROJECT-16K12953/16K12953seika/)を加工して作成
DOI: 10.24517/00059324
https://doi.org/10.24517/00059324
関連情報: https://kaken.nii.ac.jp/ja/search/?kw=60251964
https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-16K12953/
https://kaken.nii.ac.jp/ja/report/KAKENHI-PROJECT-16K12953/16K12953seika/
連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
提供元機関・データベース: 金沢大学 : 金沢大学学術情報リポジトリKURA