効率的な神経反射を誘発する足漕ぎ車いすの構造条件に関する研究

2016 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 16K01534
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 杉田 典大 東北大学, 工学研究科, 准教授 (90396458)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 足漕ぎ車いす / 下肢3次元モデル / 加速度センサ / 関節トルク

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は，片麻痺患者でも使用可能な足漕ぎ車いすを対象として，使用者にとって身体的負担が少なく，かつ必要最小限の筋力でより大きな駆動力を生じさせることが出来る構造を明らかにすることである．
本年度は，片麻痺のある患者でみられる外転運動などの3次元的な足の動きを考慮することが可能な下肢モデルの構築を行うと共に，足漕ぎ運動中に生じる回転トルクを正確に捉えるための計測手法について開発を行った．これを用いることで足漕ぎ運動中の関節トルクなどを推定し，リハビリテーションを通してこの発生パターンがどのように変化するのかを調べることが出来る．また，麻痺患者が足漕ぎ運動をする際の力学的特性を定量的に評価すると共に，足漕ぎ車いすを駆動できるようになるメカニズムを解明できる可能性がある．
モデルへの入力としては，足漕ぎ車いすのペダルに設置した3軸力覚センサで計測される踏力を用いた．さらに，使用者の下肢に装着した加速度センサ情報を元に3次元的な足の動きを含む場合でもトルク推定を行えるようにした．また，本手法を用いて，ペダルを回転させるために有効に使用されている踏力や，左右脚のトルクバランスを評価することが出来る指標を確立した．
一方，足漕ぎ車いすを使った運動に対して，外的負荷により回転トルクを変化させる機構についても開発を行った．具体的には，モータ及びパウダブレーキを組み合わせ，これらを車いすのペダルと連結させることにより足漕ぎ運動に要するトルクを制御できるシステムを構築した．

Current Status of Research Progress

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

Reason

本研究の第1段階である下肢3次元モデルの開発とその評価を行った．また，健常者及び麻痺患者を対象とした実験を実施し，得られたデータに基づいて提案手法の有効性確認を行った．さらに，足漕ぎ車いす運動時の力学的負荷を制御する機構について，基本設計を終え実機の製作を行った．
現在までの実施内容に関してはほぼ計画通りではあるが，開発した下肢モデル及び力学的負荷の提示機構について検証すべき事項が残されており，今後実験を通してデータを追加していくことが必要である．

Strategy for Future Research Activity

現在までに開発した下肢3次元モデル及びトルク推定手法を用いて，足漕ぎ車いす使用者がどのようなパターンで関節トルクを発生させているのかについて，詳細な解析を行う．
さらに，足漕ぎ車いすの構造の違いがこのトルクパターンに対してどのように影響を与えるのかについて検証を行う．具体的には，使用者の身体的特性と足漕ぎ車いすの構造（ペダル，椅子の位置及びクランクの長さなど）をパラメータとして，使用者にとって効率的かつ身体への負荷が少ない足漕ぎ車いすの条件を探索する．効率や身体への負荷に関しては，下肢3次元モデルから計算される各関節トルク情報やペダルの回転に寄与しない踏力などに加え，筋疲労や自律神経活動などを考慮する．検証においては，健常者に加え，実際の麻痺患者を対象とした実験を実施する．また，患者の麻痺の程度や症状の違いが与える影響についても考慮する．
これらに基づき，片麻痺患者が足漕ぎ運動を生成させるメカニズムについて新たな知見を得ることを目指す．足漕ぎ運動については，脊髄に内在するとされている中枢パターン発生器との関連が示唆されているが，この反射がどのような条件で発生し，また，どの程度のトルク発生があるのかについては明らかになっていない．実験で得られた結果に基づき，これらを説明するモデルなどの提案を行う．

Causes of Carryover

データ計測および力学的モデル計算に使用する計算機について，既に研究室で所有していたもので対応可能であったため．

Expenditure Plan for Carryover Budget

処理データ数の増加に伴い計算リソース不足が懸念されることから，新たな計算機の購入を行う．