筋電と筋音を用いた皮膚インピーダンス変化の影響を受けない動作意図分類モデルの開発

• Project/Area Number: 24KJ2014
• Research Category: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 国内
• Review Section: Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
• Research Institution: Tokyo Denki University
• Principal Investigator: 浅沼 雄飛 東京電機大学, 先端科学技術研究科, 特別研究員(DC1)
• Project Period (FY): 2024-04-23 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000); Fiscal Year 2026: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000); Fiscal Year 2025: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000); Fiscal Year 2024: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)

Outline of Research at the Start

筋電義手は応答速度が速い反面、その問題の1つとして長時間使用した際、汗や蒸れなどによる皮膚インピーダンスの変化により識別率が低下してしまう問題が挙げられる。
本研究ではこの問題の解決のため、皮膚上で測定できる振動データで、皮膚インピーダンスの影響を受けない筋音を筋電と併用して動作分類を行う。
筋音を用いて分類モデルの評価を行い、筋電の分類モデルの調整を繰り返すことで皮膚インピーダンスの変化による識別率の低下を補償し、識別率を高精度に保つ分類モデルの開発を行う。