広島大学生体システム論研究室では筋電グループを中心に乳幼児の自発運動の解析と評価に関する研究に取り組んでおり，独自に開発したマーカレスビデオ解析法を用いてGeneral movementsやハイハイ運動などの乳幼児運動解析の研究に取り組んできました．

ビデオ画像を利用した新生児運動のマーカーレス・モニタリングシステム
島 圭介，大澤 裕子，ト 楠，辻 徳生，辻 敏夫，石井 抱，松田 浩珍，折戸 謙介，池田 智明，野田 俊一
計測自動制御学会論文集，Vol. 45, No. 4, pp. 224-232, 2009.

ビデオ解析による脳性麻痺児の自発運動の変化について
島谷 康司, 大澤 裕子, 島 圭介, 辻 敏夫, 沖 貞明, 大塚 彰
理学療法科学, Vol. 25, No. 2, pp.171-175, 2010.

新生児の自発運動評価を目的としたGeneral Movements診断支援システム
中島 翔太，右田 涼，早志 英朗，芝軒 太郎，島 圭介，島谷 康司，中塚 幹也，竹内 章人，中村 信，栗田 雄一，辻 敏夫
計測自動制御学会論文集，Vol．50，No．9，pp. 684-692，2014

動画像解析に基づく乳幼児行動マーカーレスモニタリングシステム
右田 涼, 島谷 康司, 芝軒 太郎, 栗田 雄一, 島 圭介, 辻 敏夫 発育発達研究，Vol. 2014，No. 65，pp. 1-7，2014

A Motor Behavioral Evaluation Method for Children with Developmental Disorders during Music Therapy Sessions: A Pilot Study
Zu Soh, Ryo Migita, Kayoko Takahashi, Koji Shimatani, Hideaki Hayashi, Yuichi Kurita, and Toshio Tsuji
Current Pediatrics Research, 20 (1& 2), pp. 103-117, 2016.

Markerless Measurement and Evaluation of General Movements in Infants
Toshio Tsuji, Shota Nakashima, Hideaki Hayashi, Zu Soh, Akira Furui, Tato Shibanoki, Keisuke Shima, and Koji Shimatani
Scientific Reports, volume 10, Article number: 1422, doi:10.1038/s41598-020-57580-z, Published online: 29 January 2020. (SCI, IF=4.011)

Video-based Evaluation of Infant Crawling toward Quantitative Assessment of Motor Development
Katsuaki Kawashima, Yasuko Funabiki, Shino Ogawa, Hideaki Hayashi, Zu Soh, Akira Furui, Ayumi Sato, Taiko Shiwa, Hiroki Mori, Koji Shimatani, Haruta Mogami, Yukuo Konishi, and Toshio Tsuji
Scientific Reports, volume 10, Article number: 11266, doi:10.1038/s41598-020-67855-0, Published online: 09 July 2020. (SCI, IF=4.011)

Longitudinal Assessment of U-shaped and Inverted U-shaped Developmental Changes in the Spontaneous Movements of Infants via Markerless Video Analysis
Naoki Kinoshita, Akira Furui, Zu Soh, Hideaki Hayashi, Taro Shibanoki, Hiroki Mori, Koji Shimatani, Yasuko Funabiki, and Toshio Tsuji
Scientific Reports, volume 10, Article number: 16827, doi.org/10.1038/s41598-020-74006-y, Published online: 08 October 2020. (SCI, IF=3.998)

Spontaneous movements in the newborns: a tool of quantitative video analysis of preterm babies
Chiara Tacchino, Martina Impagliazzo, Erika Maggi, Marta Bertamino, Isa Blanchi, Francesca Campone, Paola Durand, Marco Fato, Psiche Giannoni, Riccardo Iandolo, Massimiliano Izzo, Pietro Morasso, Paolo Moretti, Luca Ramenghi, Keisuke Shima, Koji Shimatani, Toshio Tsuji, Sara Uccella, Nicolo Zanardi, and Maura Casadio
Computer Methods and Programs in Biomedicine, Volume 199, 105838, pp.1-17, Available online 21 November 2020, February 2021 (SCI, IF=3.632)

今回新たに，生後4ヶ月の乳児の自発運動が生後18ヶ月時の自閉症傾向と有意に相関することを見い出し，Scientific Reports誌に論文が採択されました．

Prediction of autistic tendencies at 18 months of age via markerless video analysis of spontaneous body movements in 4-month-old infants
Hirokazu Doi*, Naoya Iijima*, Akira Furui*, Zu Soh, Rikuya Yonei, Kazuyuki Shinohara, Mayuko Iriguchi, Koji Shimatani, and Toshio Tsuji
Scientific Reports, volume 12, Article number: 18045, doi.org/10.1038/s41598-022-21308-y, Published online: 27 October 2022. (*Equal contribution, SCI, IF=4.996)
URL: https://www.nature.com/articles/s41598-022-21308-y
PDF: https://www.nature.com/articles/s41598-022-21308-y.pdf

この論文は，土居 裕和先生（長岡技術科学大学），島谷 康司先生（県立広島大学）と共同で取り組んでいるコホート研究の成果で，土居 裕和先生と古居 彬先生が中心となって論文をまとめてくれました．2020年度修了生の飯島 直也君（筋電グループ）の修士論文の一部でもあり，筋電グループB4の米井 陸也君も解析を手伝ってくれました．

今後も臨床応用を意識した研究成果をまとめていければと思っています．ひきつづきよろしくお願いします．

<論文内容>
Early intervention is now considered the core treatment strategy for autism spectrum disorders (ASD). Thus, it is of significant clinical importance to establish a screening tool for the early detection of ASD in infants. To achieve this goal, in a longitudinal design, we analyzed spontaneous bodily movements of 4-month-old infants from general population and assessed their ASD-like behaviors at 18 months of age. A total of 26 movement features were calculated from video-recorded bodily movements of infants at 4 months of age. Their risk of ASD was assessed at 18 months of age with the Modified Checklist for Autism in Toddlerhood, a widely used screening questionnaire. Infants at high risk for ASD at 18 months of age exhibited less rhythmic and weaker bodily movement patterns at 4 months of age than low-risk infants. When the observed bodily movement patterns were submitted to a machine learning-based analysis, linear and nonlinear classifiers successfully predicted ASD-like behavior at 18 months of age based on the bodily movement patterns at 4 months of age, at the level acceptable for practical use. This study analyzed the relationship between spontaneous bodily movements at 4 months of age and the ASD risk at 18 months of age. Experimental results suggested the utility of the proposed method for the early screening of infants at risk for ASD. We revealed that the signs of ASD risk could be detected as early as 4 months after birth, by focusing on the infant’s spontaneous bodily movements.

現在、自閉症スペクトラム障害（ASD）の治療戦略として、早期介入が重要であると考えられている。そのため、乳幼児のASDを早期に発見するためのスクリーニングツールの確立は、臨床的に重要な意味をもっている。この目的を達成するために、縦断的デザインで、生後4ヶ月乳児の自発運動を解析し、生後18ヶ月時のASD様行動を評価した。生後4ヶ月の乳児のビデオ録画された身体動作から、合計26の動作特徴を算出した。ASDリスクは、広く用いられているスクリーニング質問紙であるModified Checklist for Autism in Toddlerhoodを用いて、生後18ヶ月の時点で評価した。生後18ヶ月の時点でASDのリスクが高い乳児は、リスクの低い乳児に比べて、生後4ヶ月の自発運動パターンがリズミカルでなく、弱いことが示された。観察された運動パターンを機械学習ベースの分析にかけると、線形および非線形分類器は、生後4ヶ月の体動パターンに基づいて生後18ヶ月のASD様行動を実用に耐えられるレベルで予測することに成功した。本研究では、生後4ヶ月の自発的な体動と生後18ヶ月時のASDリスクとの関係を分析した。実験結果は、ASDリスクの早期スクリーニングに対する提案法の有用性を示唆するものであった。また、乳児の自発運動に着目することで、生後4ヶ月という早い時期からASDリスクの兆候を発見できることを明らかにした。