| Project/Area Number |
23K11279
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
宮田 なつき 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (90344225)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | デジタルハンド / 把持 / 手姿勢簡易計測 / 運動機能評価 / 手姿勢 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，手に疾患の生じた患者が日用品を使った日常生活動作のリハビリテーション効果をタブレット端末等で簡便に計測・評価できるようにすることで，自宅でのリハビリテーションを続ける意欲を高められるシステムの構築を目指す．リハビリテーション用品は限定的であることから，手の身体性を考慮して把持が成立するという条件を積極的に利用して把持を伴う計測の精度を改善し，把持を伴うような手機能評価を簡易的に実施可能なシステムを試作する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，手に疾患の発生した患者が日用品を使った日常生活動作のリハビリテーション効果をタブレット端末等で簡便に計測・評価できるようにすることで，自宅でのリハビリテーションを続ける意欲を高められるシステムの構築を目指す．手機能評価を医療機関において実施する場合には規定の物体を使用することが多い．患者の手の寸法等もあらかじめ取得可能なことから，既知の手が既知の物体を把持する姿勢の推定機能を利用して，把持を伴う手姿勢の計測過程を安定させ，機能評価を簡便化させることとした．
初年度は，接触箇所を指定した際の把持姿勢の推定機能の改善を行った．患者の手モデルの再現については，指をまっすぐに伸ばした健常者での基準姿勢をとることが困難な患者もいることから，まずは4つの部位寸法により手全体の各部位の寸法を推定し全体形状を再現する方式で代替とし，詳細形状（個別化）の必要性および関節可動範囲の簡易的な取得方法の実装は次年度以降の課題とした．把持姿勢の推定機能については，シミュレーテッドアニーリング手法を導入することで，これまでの滑降シンプレックス法ベースの手法に比べ局所解に陥りにくい手法が構築できた．一方で，得られる姿勢の質に対し計算時間の増大幅が大きく，簡易評価の枠組みで利用するには，高速なサーバ装置上で処理をする，推定結果の機械学習データとしてて適切な初期姿勢算出に利用するといった工夫が必要と考えられる．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究協力者の指導下の学生の適性と進捗を勘案し，本研究の前身となる科研費研究から進めてきた把持姿勢推定機能の本研究への適用のための改善を先に進めた方が現実的であると判断し，年度当初計画を変更してこちらを進めたため，計測過程の実装がやや遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は，カメラ画像からの手姿勢計測部分を中心的に進め，MediaPipeやMANOHANDなど既存のモジュールと，これまで開発してきた手姿勢推定機能モジュールとの接続を試みる．また，手機能評価手法として既に確立した手法の調査を進め，日常生活内でのリハビリを行うための枠組みについて検討する．
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