Project/Area Number |
22K17624
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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Research Institution | Kawasaki University of Medical Welfare |
Principal Investigator |
吉村 学 川崎医療福祉大学, リハビリテーション学部, 助教 (10880114)
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Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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Keywords | 筋電義手 / 視線解析 / 運動学習 / 義手 / Virtual reality |
Outline of Research at the Start |
筋電義手や能動義手は前腕切断者に有用なツールであるが、操作制御の困難さと義手操作の獲得期間の長期化が使用者の精神的負担となり、利用拡大を阻む一つの要因となっている。そのため、短期間で効率的な新たな義手操作訓練の開発が急務である。 本研究の目的は、運動観察時に義手熟練者の視線行動を付加した視線誘導トレーニングが、義手の操作制御に与える影響を明らかにし、新たな義手操作訓練プログラムを確立することである。本研究では、ウェアラブル視線解析装置を用いて、義手操作の習得に伴う視線行動の変化を解析し、その結果から、義手操作動画中に熟練者の視線行動を付加した、視線誘導トレーニングの効果を検証する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の、1つ目の実験として、ウェアラブル視線解析装置を用いた能動義手・筋電義手操作時の視線戦略の検証を行う。義手操作の初回時と習得時で視線戦略にどのような変化があるか。また、能動義手と筋電義手操作の運動学習時の視線戦略に違いはあるかを検証を行う。 2022年度は、義手操作時の視線解析が可能なウェアラブル視線解析装置の購入、解析装置での解析方法の検討を行った。また、義手操作の運動学習の指標となるタスクの検討を行い、プロトコルを確定した。研究プロトコル、視線解析の方法、健常者が使用可能な模擬筋電義手、義手操作タスクが確定し、本実験の開始準備が整った状態である。現在、倫理審査中であり、倫理審査が採択次第、本実験を開始する予定である。 使用機器としては、健常者が使用可能な模擬筋電義手・模擬能動義手、義手操作時の注視時間や注視点の数、視線移動速度などが測定できるウェアラブル視線解析装置(Tobii Pro Glass3)、視線解析装置としてTobii Proラボを使用する。 研究プロトコルは、義手操作課題をThe Southampton hand Assessment Procedure (SHAP)のコイン課題、紐を結ぶ課題、タオルをたたむ課題とする。また、義手操作時の身体所有感を7段階のリッカート尺度、課題難易度と義手操作時の疲労度の評価をVisual Analog Scaleで測定を行う。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
視線解析ソフトの購入にあたり次年度の予算の前倒し請求を行う必要があった。そのため、予備実験の開始が遅れ、当初の予定より遅れている状態である。
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Strategy for Future Research Activity |
2023年度は本実験を開始し、健常成人の義手操作時の視線データの計測、義手使用者の視線データ計測を行い、視線データの特徴を検証していく予定である。
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