2016 Fiscal Year Research-status Report
小型ヒューマノイドを使った自己動作モニタリングによる運動訓練支援システムの開発
| Project/Area Number |
16K13063
|
|---|
| Research Institution | National Center for Geriatrics and Gerontology |
|---|
Principal Investigator |
中井 敏晴 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 神経情報画像開発室, 室長 (30344170)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 あゆ子 神戸松蔭女子学院大学, 人間科学部生活学科 食物栄養専攻, 准教授 (50463203)
加藤 昇平 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (70311032)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | 運動訓練支援システム / 運動表象符号化 / Neurofeedback / fMRI / 小型ヒューマノイド |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
平成２８年度は健康体操の指導者との討議を重ね、健康体操において手本となる動作を抽出するための基本動作を選定した。小型ヒューマノイドを使った視覚フィードバック情報が運動制御に要する認知負荷の軽減に有効であり健康体操の実効性を高める機能を果たすことを、加齢による神経回路の可塑化とそれに対する代償機構の観点から検討した。手本となる動作に自己の動作を近接させる過程をモデル化するために、非マーカー式の高速モーションキャプチャを使ってリアルタイムに被験者の動作を検出し、小型ヒューマノイドにその動作を再現する自己動作モニタシステムを構築、動作確認を行った。また、我々が開発したリアルタイムfMRIシステムを基にNeurofeedback-fMRI（NF-fMRI）を試作し、Agentの違いによる自己認知による訓練モデルを構築した。20名の被験者からデータを収集し、NF-fMRIのデータを基に基礎脳機能マップの中から自己動作表象の指標となる領域を絞り込む作業を進めているが、自己動作の視覚NFにより感覚統合の中枢であるSalience Networkの活動が強く動員されることが判明したので、さらに解析を進めているところである。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
概ね当初の想定に沿った進捗状況である。初年度は自己動作モニタによる視覚NFを使ったシステムのプロトタイプ、測定に用いる課題、その神経生理学的な解析を行う脳機能計測の整備が完了した。これらの成果を国内学会で報告するとともに、国際学会＊Human Brain Mappingで演題が採択された。所属先施設の都合により、実際の体操教室を模擬する測定を行うための測定室が突然の移転を余儀なくされたため、予備実験の開始が遅れたが、すでに問題は解決しており、計画全体への影響は少ないと判断している。
|
| Strategy for Future Research Activity |
２９年度は以下の事項に重点を置いて、計画を進める。健康体操の指導者の基本動作を高精度のモーションキャプチャにより計測し、２８年度に構築した自己動作参照による健康体操支援システムの精度評価を行う。その上で、小型ヒューマノイドにおいて視認性が良く、かつ再現性の良い基本動作を絞り込み、高齢被験者からデータを収集する。自己動作参照による効果を被験者の動作の妥当性の観点だけでなく、主観的な心理評定により健康体操の継続性や、心理的なポジティビティへの影響を評価する手法を検討する。NF-fMRIによる神経生理学的機序の検討を進め、行動データとの比較により感覚統合のパフォーマンス向上という説明が妥当であるかどうかを検証する。
|
| Causes of Carryover |
購入を予定していた、小型ヒューマノイドロボットの消耗品（サーボモータ、マイコンボード）の持ちが当初の予想よりも良好であったため、物品費の支出を抑えることができた。
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究成果公表のための旅費、実験データ整理やロボット制御プログラム開発の人件費、ならびに、ロボット制御プログラミング環境の増強に利用する予定である。
|
