Scientific Reports · Nature
2025
Kim Y, Kim J, Kang S, Lee Y, Moon J, Kim SJ, Kim BJ et al.
主要な発見：
CNNモデルは、Ultiracerプラットフォームからのサイクリング由来の運動力学・運動学データを使用し、早期パーキンソン病検出において約86.1%の精度を達成しました。
PD患者29名と健常対照者36名。ヘッドセットスペーサーとシートポストに搭載された2つの6軸力覚トルクセンサーを使用。入力データ：30秒間のサイクリングデータ（力、モーメント、速度、横方向移動）および人口統計データ。
J. NeuroEngineering & Rehabilitation
2025
Kang S, Park JW, Kim Y, Moon J, Lee Y, Lee CN, Kim J, Kim SJ, Kim BJ
主要な発見：
多変量ロジスティックモデルはPD患者と対照者の識別において91.4%の精度を達成しました。サイクリング速度が最も高い識別力（AUC: 0.880）を示し、標準的な歩行速度の指標を上回りました。
PD患者39名と年齢を一致させた健常対照者42名。特徴的な生体力学的適応を特定：PD患者はより高いハンドル-サドル協調性（0.47 vs 0.11）、より低い自己選択速度（6.49 vs 10.28 km/h）を示しました。
J. Clinical Medicine · MDPI
2025
Kim BR, Kim YM, Lee JT, Park SB, Shin HS, Jung JS, Kim HJ
主要な発見：
心臓有害事象は観察されませんでした。UltiracerはCVD患者において、心臓リハビリテーションに推奨される治療範囲内の運動強度を提供しました。
男性CVD患者20名（平均年齢56.1歳）。トレッドミルCPETとUltiracerサイクリングの心肺応答を比較。デバイスは中等度から高強度の運動を誘発しました。
サイクリングバイオメカニクスを通じたパーキンソン病の検出とモニタリングの研究を支援しています。
心血管疾患患者のための安全で効果的な運動手段として検証されています。
サイクリング中のバランス戦略、力の分布、動作パターンの詳細な分析を可能にします。
