@techreport{oai:mie-u.repo.nii.ac.jp:00014503,
 author = {宮部, 雅幸 and Miyabe, Masayuki and 亀井, 政孝 and Kamei, Masataka and 島岡, 要 and Shimaoka, Motomu and 坂本, 良太 and Sakamoto, Ryota and 坂倉, 庸介 and Sakakura, Yosuke and 川本, 英嗣 and Kawamoto, Eiji and 伊藤, 亜紗実 and Ito, Asami},
 month = {May},
 note = {application/pdf, 気管挿管手技中の樹錬麻酔科医と研修医の身体の動きを3Dモーション・キャプチャ技術により数値化、解析した結果、身体運動の「しなやかさ指標」というパラメータが気管挿管手技熟練度とよく相関することを示した。すなわち気管挿管時の熟練麻酔科医と研修医とでは熟練麻酔科医は身体の動きが円滑であり、身体の動きの制御能力が優れていることが示された。今後人工知能的アプローチと臨床での解析を進める予定である。, This study aimed to investigate whether any biomechanical parameters obtained by 3D-motion analysis of body movements during tracheal intubation procedures on an airway mannequin can objectively distinguish expert anesthesiologists from novice residence. And mean-jerk measurements provided excellent measures for discriminating between experts and novice. From this study we could show that comparing with novice residents, expert anesthesiologists prossess a better ability to control their body movements during tracheal intubation procedures, displaying smoother motions at the selected body parts. We will continue studies on automatic analysis of skills during tracheal intubation using artificial intelligence technology., 2017年度～2019年度科学研究費補助金(基盤研究(C))研究成果報告書, 17K11049},
 title = {麻酔手技の定量化と人工知能を用いた自動解析による学習効果の判定に関する研究},
 year = {2020},
 yomi = {ミヤベ, マサユキ and カメイ, マサタカ and シマオカ, モトム and サカモト, リョウタ and サカクラ, ヨウスケ and カワモト, エイジ and イトウ, アサミ}
}