Takeo Nagura 研究室
主宰者：Takeo Nagura
慶應義塾大学・Keio University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、人間の体がどのように動き、力を受け止めているかを調べる生体力学研究に取り組んでいます。特に、膝や足首といった下肢の関節に注目し、立位や歩行といった日常動作中に関節がどのような形状で、どの程度の力を受けているのかを定量的に評価することを目指しています。研究対象には、変形性関節症などの疾患患者が含まれており、疾患の進行メカニズムを理解することで、治療戦略の開発につなげようとしています。
測定技術としては、最新の画像解析機器である立位CT撮影装置を活用しています。従来の寝た状態でのCT検査とは異なり、患者が立った状態で撮影することで、重力の影響を受けた現実に近い骨格配置を捉えることができます。同時に床反力計で足が床を押す力を測定することにより、骨格の形状と外部からの力の関係を同時に分析しています。さらに、人工知能技術を用いた画像解析や可視化カメラを使った動作解析など、複数のアプローチを組み合わせています。
これらの研究により、関節の不安定性が怪我のリスクにどう影響するか、運動パターンの変化が疾患の進行を促進するかといった問題が明らかになってきています。同時に、疲労が体の動きにもたらす変化や、温冷刺激が筋肉の回復を助ける仕組みなど、運動機能の改善に関連する基礎的な知見も得られています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.joca.2025.02.231
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.joca.2025.02.224
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jjoisr.2025.02.005
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3074009
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- DOI: https://doi.org/10.1080/21641846.2025.2554557
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjr/tqaf196
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knee.2024.02.008
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jseint.2023.12.005
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-68937-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.joca.2024.02.242
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2024.10.005
- DOI: https://doi.org/10.5114/jhk/190681
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01468-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2023.111697
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knee.2023.05.001
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23073378
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13018-022-03113-5
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22176502
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22155473
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22249585
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00256-022-04185-4
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/7929589
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12891-022-05190-3
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12891-022-05623-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2022.07.009
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knee.2022.04.009
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22135025
- DOI: https://doi.org/10.1002/jor.25342
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.joca.2022.02.384
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12891-022-05290-0
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12891-022-05235-7
- [2022] ESTIMATION OF KNEE ADDUCTION MOMENT USING A SINGLE INERTIAL MEASUREMENT UNIT AND DEEP LEARNINGDOI: https://doi.org/10.1016/j.joca.2022.02.115
- DOI: https://doi.org/10.1177/09544119221082432
- DOI: https://doi.org/10.2478/hukin-2022-0001
- DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2022.800572
- DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2021.760486
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40101-021-00275-9
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40634-022-00447-1
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40634-022-00492-w
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4241520
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.artd.2021.10.004
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13018-021-02893-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhsa.2021.10.001
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21227553
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-84381-9
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-00874-7
- DOI: https://doi.org/10.1098/rsos.211344
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12891-021-04786-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jse.2021.05.019
- DOI: https://doi.org/10.2463/jjmrm.2020-1730
- DOI: https://doi.org/10.12998/wjcc.v9.i13.3063
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13018-021-02395-5
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12891-021-04175-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jse.2021.01.007
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21041418
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13018-021-02252-5
- DOI: https://doi.org/10.1002/jor.24983
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