深層学習を用いた赤外線サーモグラフィーが示す、走行中に再現性の高い全体的および個別の体温調節反応

体が熱を帯びる様子を観察する

ランニングをするとき、私たちの身体は静かに複数の作業を同時にこなしています：筋肉を動かし、酸素を供給し、余分な熱を放散すること。本研究は、サーマルカメラと人工知能を用いて運動中のランナーの皮膚温の変化をリアルタイムで追跡するという新しい方法を探ります。この手法は、脚部の接触を伴わない熱像が、多くのランナーに共通するパターンと、パフォーマンス能力に結びつく微妙な個人差の両方を明らかにしうることを示唆します。

走行中の熱を撮影する

研究者は、健常で持久力トレーニングを積んだ若年成人11名を制御された実験室に招きました。各被験者は2日間にわたって3回のトレッドミル走を行いました。各走行の全体的な仕事量は同じですが、強度パターンは異なりました：一定負荷の走行、一定からインターバルへ移行する走行、そしてその逆のパターンです。走行中、研究チームは心拍数、呼吸、深部体温（内部および外部センサーによる）、自覚的運動強度、発汗量、そして重要なことに—トレッドミル後方に設置した高解像度赤外線カメラでふくらはぎの熱パターンを追跡しました。

人工知能に熱マップを解析させる

サーモ画像上で領域を手作業で輪郭指定する代わりに、研究チームは深層学習（人工知能の一形態）を用いて自動的にふくらはぎを認識し、異なる種類の血管領域を区別しました。各フレームから、システムは複数の皮膚温指標を算出しました：ふくらはぎの平均温度、血管が見えない領域の温度、小動脈や表在静脈上の温度などです。また、皮膚表面の温度パターンの多様さを示す統計量として「エントロピー」も測定しました。これらの指標は心拍、呼吸、深部体温データと同期され、ウォームアップ、主要な走行フェーズ、回復にわたる詳細な時系列が得られました。

共通する熱パターンと個別の署名

3回の走行を通じて、種々の皮膚温指標は走行強度の変化に合わせて上昇・下降し、その絶対値は異なるものの傾向は一致しました。特に小動脈上の領域は、心拍数や酸素消費と強く相関し、高強度インターバルや回復期において顕著であり、身体の負荷の大きさや運動停止後の熱放散の速さを敏感に反映する指標であることを示唆します。これらの血管領域のエントロピーはウォームアップ中の深部体温と追随しており、身体が温まるにつれて熱が皮膚上にどのように広がるかを反映しています。同時に、個人差も明瞭でした。特にサブマキシマルな持久力が高いランナーでは、血管が見えない皮膚領域の温度が深部体温とは逆方向に動き、深部の熱とより冷たい皮膚との間に大きな差を生じさせることがありました。こうした差は、深部体温を維持しつつ熱を効果的に放散する血流調節の巧妙さを反映している可能性があります。

異なる日でも信頼できる計測

重要な問いは、これらのサーマル指標が単一のテストを超えて安定しているかどうかでした。研究は、血管が見えない皮膚温の変化、特にウォームアップ、インターバル、および回復中の変化が、負荷の順序やパターンが変わっても同一人物内で3回の走行を通じて高い再現性を持つことを示しました。群レベルのパターンも一貫していました。異なる種類の努力に先行された連続走行区間を比較すると信頼性が低下する場合があり、直前の運動履歴が短時間で皮膚血流と温度を再構成しうることを示しています。それでも全般的には、自動化された解析は管理された室内条件下で堅牢で再現可能な信号を提供しました。

アスリートと健康モニタリングへの示唆

この結果は、熱像のスマートな解析によって、ランニング中の人間の体温調節に共通する方策と、サブマキシマル速度を維持する能力に結びつく個別の違いの両方を捉えられることを示しています。深層学習は熱画像の連続から一貫した数値を生成し、心拍・呼吸・深部体温データと整合します。将来的には、このような非接触モニタリングがコーチや臨床家にとって、内部負荷の追跡、過熱の早期兆候の検出、あるいはランナーの熱移動効率に基づいたトレーニングの個別化に役立つ可能性があります—単に最大フィットネスの数値を見るだけでは得られない情報を提供する手段として期待されます。

引用: Weber, V., López, D.A., Ochmann, D.T. et al. Deep learning-based infrared thermography reveals reproducible uniform and individual thermoregulatory responses during running. Sci Rep 16, 10525 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44102-6

キーワード: 赤外線サーモグラフィー, 運動生理学, 深層学習, 体温調節, ランニングパフォーマンス