2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of VR learning support system for rehabilitation of stroke patients using sensory interaction
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18K11594
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| Research Institution | Gunma National College of Technology |
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Principal Investigator |
崔 雄 群馬工業高等専門学校, 電子情報工学科, 准教授 (30411242)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
李 亮 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (00609836)
李 鍾昊 公立小松大学, 保健医療学部, 教授 (40425682)
市村 智康 (大谷智康) 群馬工業高等専門学校, 電子情報工学科, 教授 (60360327)
平社 信人 群馬工業高等専門学校, 機械工学科, 教授 (60540458)
八村 広三郎 立命館大学, 情報理工学部, 授業担当講師 (70124229)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | リハビリテーション / 仮想現実 / 視覚運動制御システム / 感覚相互作用 / 視覚・聴覚・触覚刺激 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
VR空間内の感覚相互作用を用いた脳卒中患者のリハビリ向けの学習支援システムの開発を目指す。①視覚・聴覚・触覚刺激を同時に与えるリハビリテーションのために力覚提示装置を用い、負荷運動ができる学習支援システムを開発する。②健常な手で力覚デバイスのグリップを握り、ミラーセラピーを再現する。そのフィードバックによりミラーセラピーのリハビリ効果を高める。③被験者の手をバーチャルハンドにより提示することで身体所有感の回復を促す。本年度における研究実績の概要は以下のとおりである。
本年度では、視覚的にガイドされる追跡運動の分析は、人間の視覚運動制御システムを使用して実行されている模倣運動および動作を理解するために重要な役割を果たし、模倣運動を利用したリハビリシステムの構築に使えることが確認できた。本研究では、3D VR空間で実装されたターゲットとターゲットの軌道を視覚的に制御することができるシステムを構築して、3次元追跡運動の性能評価を介して、視覚的運動制御の特性を分析した。本研究を通じて、目に見えない軌道を追跡する運動よりも視覚的にガイドされた運動が3D VR空間で約1.25倍精密に追跡運動ができることを発見した。また、本研究の結果から0.5Hz以上の速度で視覚的ガイドがあれば、速度に対応するフィードフォワード（FF）制御が遅れて、模倣運動とリハビリ運動を実行するときに運動学習を妨げることも発見した。病気や事故により視覚運動システムに障害をもつ人は追跡運動を行ったり、模倣運動をするのに困難がある場合がある。本研究での提案システムは、視覚的に提示された軌道を使用してターゲットを追跡するための時空間環境設定ができる。特に、断続的な動きの提示を介して小脳に関連する視覚的運動の制御レベルを定量的に分析することができる。
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