2022 Fiscal Year Annual Research Report
Modeling of hyper-adaptability to altered musculoskeletal system
| Project Area | Hyper-adaptability for overcoming body-brain dysfunction: Integrated empirical and system theoretical approaches |
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| Project/Area Number |
19H05728
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
舩戸 徹郎 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40512869)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Keywords | 腱付け替え / 仮想手術 / 筋骨格系モデル / 筋シナジー / モデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
腱再配置シミュレーションのためのサル筋骨格モデルの構築においては、A02研究項目と共同で実施しているマカクサルの腱再配置に対する適応過程を、力学シミュレーションで再現して適応メカニズムを調べている。
昨年度まで筋骨格ソフトウェアOpenSIM上の筋骨格モデルを用いて腱再配置の筋活動への影響を調べていたが、用いていた筋骨格モデルはヒトの筋骨格モデルをサルの大きさにスケーリングをして作成したもので、筋の付着位置などがサルと異なるという問題があった。本年度はB05-2との共同研究として、従来研究において作成したサルの筋骨格モデルを元に、力学シミュレーションが可能な筋骨格ソフトウェアMuJoCoソフトウェア上でサルの筋骨格モデルを構成し、解剖学的により妥当な筋活動の解析が可能な環境を構築した。
筋シナジーを利用した運動学習においては、筋シナジーが学習により変化するのかどうかを実験的に確認した。筋の付け替えなどを行う仮想手術で、新たな環境を学習しようとしても、試行錯誤による探索では、最適な解が発見できないことがある。そこで、筋シナジーの類似度をフィードバックすることで運動学習が促進されるかどうかを調べた。
熟練者の筋シナジーとの類似度を提示したグループと何もフィードバックしなかったグループとで別の日に5回行った学習によりどのように滑らかさのスコアや筋シナジーの類似度のスコアが変化したかを調べた。その結果、滑らかさは、筋シナジーの類似度を提示するかどうかにはかかわらず高くなるが、筋シナジーの類似度は、フィードバックを与えたグループの方が有意に高くなった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
腱再配置シミュレーションのためのサル筋骨格モデルの構築においては、A02班と共同で、マカクサルの腱再配置に対する適応過程を計算機シミュレーションで再現することを試みてきたが、実験とは異なる結果となっていた。この原因を探るために、新たに、精度の高いサルの筋骨格系モデルを構築した。
仮想手術による心理物理実験とその計算機モデルの構築については、複数の筋肉の入れ替えなどを行うことにより運動学習が困難であることが分かったため、目標の筋シナジーに対しての学習が可能かどうかを調べる実験を行ない、学習効果を確認した。また、計算機モデルの構築においては、力場への運動学習が実現可能であることも確認した。
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| Strategy for Future Research Activity |
力学シミュレーションを用いた腱再配置に対する適応機能解明の研究では、サルの筋骨格系に基づく力学モデルを構築することができた。今後はこのモデルを用いて、腱再配置後の運動適応を再現する学習制御メカニズムを調べる予定である。
また、仮想手術における運動学習過程の研究では、筋シナジーを元にした運動学習の方策をモデル化する予定である。
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Research Products
(8 results)
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[Journal Article] Muscle synergy analysis yields an efficient and physiologically relevant method of assessing stroke2022
Author(s)
Tetsuro Funato, Noriaki Hattori, Arito Yozu, Qi An, Tomomichi Oya, Shouhei Shirafuji, Akihiro Jino, Kyoichi Miura, Giovanni Martino, Denise Berger, Ichiro Miyai, Jun Ota, Yury Ivanenko, Andrea d窶僊vella, Kazuhiko Seki
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Journal Title
Brain Communications
Volume: 4
Pages: fcac200
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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