Doshisha University · Faculty of Sport and Health Science · 教授

Research keywordsハムストリングス・受動的筋硬度・レジスタンストレーニング・超音波筋厚

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• PLOS One, 21(4) e0347567 , 2026年04月, 研究論文（学術雑誌）2026 · 論文
• Medicine & Science in Sports & Exercise, 2026年02月05日, 研究論文（学術雑誌）2026 · 論文
• トレーニング科学, 37(3) 139 - 151, 2025年09月, 研究論文（学術雑誌）2025 · 論文
• PLOS One, 20(12) e0338826 , 2025年11月, 研究論文（学術雑誌）2025 · 論文

• 初年度（令和3年度）は、従来のトレーニング手段では困難であった膝関節の伸展を制限しつつ、股関節を伸展するエクササイズ機器の開発を行うことであった。本研究では、仰臥位と伏臥位においてトレーニングを実施できる2つのエクササイズ機器の開発を行い、できる限り股関節の可動範囲すべてで大臀筋に負荷をかけることが可能となる方式を採用し、開発においては、1) 装置の仕様の検討（エクササイズ姿勢、可動範囲、負荷重量の範囲など）、2) 妥当性および再現性、3) 安全性の確認を行う予定であった。当該年度において、上記課題を達成するための機器の開発、仕様の検討、予備実験は終了している予定であったが、コロナ禍の影響により開発に予定を上回る時間を要している。現在の進捗状況では、令和4年度中頃に機器の開発が完了するため、その後速やかに上記の実験を進める。, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 2021年04月 -2024年03月, 基盤研究(C), 皇學館大学2021 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 近年、我々は健常若年成人を対象にMRIによる全身の構造画像計測を行ってきており、これまでに75名のデータを収集することができた。また、局所（体幹部－下肢や上肢のみ）のみのデータを加えると、100名を超えるMRIを収集することができた。本年度は新型コロナウイルス感染症の影響により、健常中高齢者を対象としてデータ収集は見送った。しかし、蓄積したきたデータを用いて、人工知能による筋形状の自動抽出のための学習データの整備（上肢、下肢ともに20例ずつ）と高精度化、自動抽出の手法及び精度の検討を行うことができた。また、「標準姿勢」への変換を行うための筋骨格モデルにおいて、シミュレーションの安定化を進めることができた。, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 2021年04月 -2025年03月, 基盤研究(B), 大阪大学2021 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B)), 2021年10月 -2025年03月, 研究分担者, 競争的資金, 国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B)), 早稲田大学2021 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• また，高齢女性を対象として検討した結果，レジスタンス運動における強度の違いが動的バランスに異なる影響を与える可能性が示唆された。, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 2018年04月 -2022年03月, 基盤研究(C), 同志社大学2018 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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