2023 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 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、主に超適応機構の生体構造の再構成の観点から、身体変容に伴う運動の再獲得メカニズムのモデル化の研究を行っている。本年度は、以下の３点に関して研究を行った。
1.筋再配置後の運動回復に伴うサルの脳活動変化の解析：手指の筋再配置後の回復過程におけるこれまでの研究で、筋の同期関係である筋シナジーを単位として筋活動が入れ替わり、その後元の活動に戻るとともに運動のパフォーマンスが改善する段階的な変化が見られていた。本年度、この過程における筋活動と脳活動の関係を調べることで、回復過程における脳活動の変化を捉える研究を行った。
2.サル筋骨格モデルと強化学習による運動獲得過程の再現:筋再配置後の運動回復戦略を調べるために、これまでに筋骨格シミュレーションソフト上でサルの筋骨格筋モデルを構築し、モデル上で筋配置を行った際の筋再配置前後の筋活動及び筋シナジーの変化を調べてきた。本年度は、回復時の運動再獲得過程を再現するために、サルの筋骨格筋モデルに対して、強化学習による到達把持運動の学習環境の構築を行った。
3.運動学習の速度を説明する理論的な枠組み:筋の付け替え手術において、どの筋肉を付け替えたかによって、運動の適応の速度が異なる。これまでの理論では、シナジーの変換後の力ベクトルの方向により「Compatible(互換)」、「incompatible(非互換)」と区分されていた。しかしながらCompatibleなケースであっても運動学習に時間が要する場合も見られた。このことから異なる指標により運動学習の速度を説明できるモデル化を試みた。その結果、「Compatible(互換)」や「incompatible(非互換)」の条件でも同じようにヘッセ行列の固有値の最大値と最小値の比に応じて学習速度が異なることがシミュレーションからも示唆される結果を得た。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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