2019 Fiscal Year Research-status Report
患者の病態運動を再現するアームロボットを用いたリハビリ臨床技能教育プログラム開発
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17K13059
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| Research Institution | Saitama Prefectural University |
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Principal Investigator |
小池 祐士 埼玉県立大学, 保健医療福祉学部, 助教 (10610694)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | リハビリテーション / 運動療法 / アームロボット / 患者ロボット / 教育 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は開発した患者の上肢運動病態を再現できるアームロボットを用い，運動療法熟練者がロボットに与えた上肢運動療法を定量化し，標準的な評価値を算出する．また，算出した評価値は臨床技能を検定するための評価アルゴリズムとしてアームロボットに実装し，学生を対象に運動療法の技術講習を実験的に行い，その教育効果を検証することを目的としている．
本年度は，2018年度に得られた結果に関する論文を投稿し，掲載済みである．また，セラピストと学生の運動療法技術の特徴量を明らかにし，運動療法教育の参考とすることを目的として，データ取得を行った．セラピストと学生の運動療法技術を判別するために，1000 bootstrap dataを作成し比較した結果，セラピストに比べ学生で，peak velocityは速く，peak angleは小さく，movement timeは短かった．セラピストと学生の運動療法技術の判別のための正診率の比較では，peak velocity and peak angleの組み合わせが最も高い正診率を示した．このことから，学生とセラピストの上肢運動療法技術において，運動学的にロボットアームを動かす速さと関節角度が異なり，peak velocity and peak angleの組み合わせが学生とセラピストの技量を弁別する最適なclassifierであることが示唆された．そのため，セラピストのpeak velocity and peak angleは，学生が上肢運動療法技術を学ぶ際の参考値にできる．
現在は，この取得したデータを用いて，作成した熟練者と初学者の運動療法技術を判別するための評価アルゴリズムについて，論文を投稿中である．また，アームロボットを用いて，学生を対象に，アームロボットを用いた運動療法の技術練習前後での学習効果について検討している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
運動療法技術データの収集を行っていたが，実施途中で機器の故障が起こった．そのため，その機器の修理の必要があり，データ収集に時間を要した．現在は，機器の修理が終了し，データ収集および論文作成を行っている．
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| Strategy for Future Research Activity |
現在取得しているデータについて，論文作成・投稿を予定している．
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| Causes of Carryover |
運動療法技術データの収集を行っていたが，実施途中で機器の故障が起こった．そのため，予定が遅れたため，次年度使用額が生じた．その使用計画としては，論文投稿に関わる費用を予定している．
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