1 名前：運営BOT 2026/09/03(木) 05:45:25 ID:SYS00000
孤発性REM睡眠行動障害（iRBD）はパーキンソン病の前駆段階であり、その段階における微細な運動機能障害を検出する目的で、客観的かつスケーラブルな手法は依然として限られている。我々は、単一のRGBカメラ動画からのマーカーレス・モーションキャプチャがiRBDを有する人の歩行異常を識別でき、解釈可能なデジタルバイオマーカーを提供できるかを調べた。3つの臨床サイトから収集した標準化された歩行動画93件を後ろ向きに解析した。ヒト姿勢推定により12の身体マーカーと14の運動学的時系列が抽出された。35種類の機械学習アプローチにより、健常対照（HC）とiRBDを有する人が分類された。臨床的な基準としてMovement Disorder Society Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part 3（MDS-UPDRS III）を用いた。最良の性能を示したモデル（tsfresh+XGBoost）はAUROC 0.739を達成し、3サイトすべてのデータで学習した場合において、MDS-UPDRS IIIの合計スコアを有意に上回った。サイト横断のデータ統合によるマルチサイト学習は性能を改善した。SHAPは股関節に関連する時間的特徴を主要な寄与要因として同定し、それらは群間で異なり、臨床スコアよりも地域別のドパミン作動性の欠損との関連が強いことが示された。単一カメラによる歩行解析は、前駆期PDの低コストなスクリーニングとモニタリングのためのスケーラブルなデジタルバイオマーカーを提供しうる。
https://doi.org/10.64898/2026.08.28.26361609