2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of an Integrated Rehabilitation System for Reconstruction of Motor Function
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15H03059
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
永井 清 立命館大学, 理工学部, 教授 (40198289)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
土橋 宏規 和歌山大学, システム工学部, 講師 (50634490)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 脳卒中リハビリテーション / リハビリシステム / リハビリロボット / BCI / 運動機能回復訓練 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではこれまで、１．冗長駆動法に基づく上肢装着型リハビリロボット、および２．脳波を用いた運動意図の事前検出法について、要素技術とシステム構築の観点で取り組んできた。平成29年度から研究計画期間の繰越対象とした平成30年度に得られた主な研究成果は以下のとおりである。
１．冗長駆動法に基づく上肢装着型リハビリロボット
アクチュエータ性能限界の下にあるリハビリロボットに対して、運動機能回復訓練に有効な順応動作(コンプライアント動作)を生成するための運動学的冗長性の利用方法が明らかになった。この研究成果は、リハビリロボットの多自由度化においても有効な技術となり得るものである。
２．脳波を用いた運動意図の事前検出法、および運動中の注意適正判別手法
代表周波数法に基づく運動意図の事前検出精度を向上させるための、過去と現在の脳波データのマッチング方法の改善に取り組んだ結果、脳波計測における運動意図情報のSN比の低さから改善可能性の乏しいことが判明した。このため、当初計画については、脳波と筋電により算出した脳・筋コヒーレンスによる運動機能の回復度合いの評価可能性の解析に留め、その代わりに、運動意図の事前検出法の目的としていた運動機能回復訓練の効率化に資する運動中の注意適正判別手法の開発に取り組み、脳波計測におけるSN比が支障とならない定常状態視覚・体性感覚誘発電位を用いて、個人差のある注意の向け方の判別方法を提案した。
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| Research Progress Status |
平成29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 |
平成29年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(2 results)
