筋シナジーを基にした力制御技能の定量化

• Project/Area Number: 23K28123
• Project/Area Number (Other): 23H03433 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61020:Human interface and interaction-related; Basic Section 62040:Entertainment and game informatics-related; Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section61020:Human interface and interaction-related , Basic Section62040:Entertainment and game informatics-related
• Research Institution: Institute of Science Tokyo
• Principal Investigator: 小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2025: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000); Fiscal Year 2024: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000); Fiscal Year 2023: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
• Keywords: 筋シナジー / 技能学習 / 筋電図 / 技能

Outline of Research at the Start

「筋シナジーを基にした力制御技能の定量化」と題し、熟練者の力のいれ具合を筋活動により定量化し、複数の筋活動のまとまりとして筋シナジーと呼ばれる筋活動パターンを利用した技能獲得支援システムの開発を行う。本研究では、熟練者の技能を筋シナジーの空間的・時間的パターンとして表現し、学習者に効率よくこれらのパターンを教示するシステムの構築を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、熟練者の技能を筋シナジーの空間的・時間的パターンとして表現し、学 習者に効率よくこれらのパターンを教示するシステムの構築を目指している。
このため、多くの筋活動を同時に簡便に計測できるシステムの開発を行なっている。マルチアレイ電極のシステムについて、電極の数、および電極の場所の最適化をおこなった。現状の32チャンネルのシステムから数を少なくしても、安定して前腕部の菌活動が計測できるよう、筋活動、筋シナジー、独立成分分析を行い、活動の比較を行った。
また、技能学習に必要なフィードバック情報として、筋活動を提示しない場合であっても、技能の獲得は可能である。熟練者の筋活動も含めた他の指標を提示した場合には、タスクが上達するだけでなく、筋活動の類似性も高くなる。しかし、全ての禁活動パターンの類似度が高まるわけではないため、外部座標系、身体座標系での運動学習の比較を行なった。
MRI計測においても、新しいプロトコルで計測を行った。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

当初の計画通り、研究は進行している。

Strategy for Future Research Activity

今年度からは、時間パターンの教示方法を検討し、空間パターンだけでなく時間パターンの学習により筋シナジーの類似度がどのように変化するかを比較する。
また、脳の変化についてもMRI実験を進めていく。このとき、新しい撮像方法も試行しながら、トレーニング前後での比較を行っていく。

Research Products

• [Journal Article] Theoretical limits on the speed of learning inverse models explain the rate of adaptation in arm reaching tasks (2024)
  • Author(s): Barradas Victor R.、Koike Yasuharu、Schweighofer Nicolas
  • Journal Title: Neural Networks Volume: 170 Pages: 376-389
  • DOI: 10.1016/j.neunet.2023.10.049
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Journal Article] EMG space similarity feedback promotes learning of expert-like muscle activation patterns in a complex motor skill (2023)
  • Author(s): Barradas Victor R.、Cho Woorim、Koike Yasuharu
  • Journal Title: Frontiers in Human Neuroscience Volume: 16 Pages: 805867-805867
  • DOI: 10.3389/fnhum.2022.805867
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Presentation] Development of a musculoskeletal model that estimates muscle tension from electromyography, joint torque, impedance, and equilibrium position (2023)
  • Author(s): Yasuharu Koike
  • Organizer: XXIX Congress of International Society of Biomechanics (ISB)
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Book] Biomedical Engineering (2024)
  • Author(s): Yasuharu Koike
  • Total Pages: 19
  • Publisher: Jenny Stanford Publishing
  • ISBN: 9781003464044