現場でよくある質問ですが、
「先生、ぼくの投球フォームをこんな風に変えたら、肩は痛くならないでしょうか」
　こうした質問に対して、医科学的に的確に答えることはできるでしょうか？
　こうした質問に対し医科学的に、診断と治療が両立できるシステムを開発したいと考えました。



　我々は48名の大学野球選手を対象に無症候期のMRIを用いたフィールド調査を行いました。すると、上腕骨頭病変は無症候期にも関わらず半数以上の選手に認めました。こうしたMRI検査した選手を前向きに追跡調査すると上腕骨頭病変を認めた選手はその後に発症しやすく、こうした病変は発症に対する危険因子と考えられました。
　それではどのような投球動作で、骨頭がどのようにインピンジするとこうした病変が生じてくるのでしょうか？
　

　本研究の目的は投球動作を力学解析することにより、
�@　関節窩に対する上腕骨頭のうごきを推定し、
�A　この上腕骨頭のうごきのパターンと病変との関係を見出す
ことです。
　こうしたことがうまくいきますと投球動作から上腕骨頭病変の有無や分布を予測するシミュレーションが構築できます。

対象は無症状の大学野球選手18名です。
投球動作のmotion　captureとMRIの両方を施行しました。



まず、各MRI所見を4段階に分類しました。



　投球動作データについては、用いた関節角度は計26自由度、解析区間はfoot　contactからball　releaseまでを時間正規化し、101（0-100％）フレームに分割しました。


　投球動作中の関節窩に対する上腕骨頭のうごきですが、
まず、motion　captureしたデータを筋骨格モデル（SIMM　nac）を用いて動力学解析を行い、肩甲上腕関節にはたらく関節間力を求めました。
　肩甲上腕関節の関節自由度を6自由度に拡張（並進3自由度を追加）しますと投球動作中に骨頭は容易に脱臼してしまいます。そこで、SIMM上で靱帯を設置し、さらに関節拘束関数を設定し、骨頭が脱臼しようとする力とそれを制動しようとする力のつりあいの点を変位と定義しました。この定義にのっとり上腕骨頭のうごきを算出しました。

　上腕骨頭のうごきについて、Foot　contactからBall　releaseまでの全選手の平均の軌跡を示します。上腕骨頭はまず上方に移動し、その後最大外旋時に前下方に移動し、ボールリリースにかけ後方に移動しました。
　これを動画で示します。下記のアイコンをクリックしてください。

　つぎに上腕骨頭のうごきについて、病変の有無によってうごきに差がでるかどうかを調べました。病変なし群と病変あり群の2群にわけ、それぞれにおいて上腕骨頭のうごきの軌跡を求めていきました。その後2群間の平均の差の検定（t検定　p<0.05)を用いて有意にうごきに差が出るフェーズを調べていきました。
　すると最大外旋時にうごきに有意な差が生じました（軌跡でいうとピンク→の部分）。
病変なし群に比べて病変あり群は最大外旋時に上腕骨頭は後上方に移動しました。
　これを動画で示します。下記のアイコンをクリックしてください。

　まず、投球動作をmotion　captureします。
全身の関節角度データをこのシステムに入力すると上腕骨頭のうごきと投球肩のMRI上の病変Gradeの確率が予測できます。
　そして、この投球動作はパーソナルコンピュータ上で簡単に動作変更することができ、その動作のときの上腕骨頭のうごきと病変Gradeの両方を予測できます。

シミュレーションの一例を示します。左上の投球動作はこのデータベース内の大学野球選手の平均の投球動作を示しています。この投球動作ではMRI上Grade1「境界病変」が66%の確率でできてくると予想されます。その時の関節窩に対する上腕骨頭のうごきは平均的なうごきになります。
　次にコンピュータ上で投球動作を変更したのが右上図です。左上図と比較して肘がさがり、体幹が非投球側へ側屈した投球動作をつくってみました。
　するとこの投球動作ではGrade3「骨軟骨欠損」が95%以上の確率で生じてくると予測されます。このときの関節窩に対する上腕骨頭のうごきは最大外旋時に平均よりも後上方に移動します。
　ぜひ下記の動画でご覧ください。