2020 Fiscal Year Research-status Report
ブレインクラウドに基づいた脳卒中リハビリテーション補助システム
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19K12123
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| Research Institution | Maebashi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
鍾 寧 前橋工科大学, 工学部, 教授 (70284263)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
朱 赤 前橋工科大学, 工学部, 教授 (20345482)
今村 一之 前橋工科大学, 工学部, 教授 (30203326)
大島 宗哲 育英短期大学, その他部局等, 准教授(移行) (80554162)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 脳情報学 / ブレインクラウド / データブレイン / 脳卒中リハビリ / 補助システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高齢化社会の現状に対応し、下肢機能リハビリテーションの要件に合わせて、ブレインクラウドに基づいた下肢機能リハビリテーションロボットシステムを開発した。このシステムはブレインクラウドプラットフォームを中心としており、ニューロイメージングビッグデータを統合し、経頭蓋神経刺激治療法と組み合わせて、個別化リハビリプログラムを策定し、スマートホイールチェア、サービスロボットアプリ、歩行などのフロントエンドサービスやデータ収集装置と連携するセンサーなど、ソフトウェアおよびハードウェアの機能モジュールを開発し、個別化サービスを患者に提供する。
運動機能回復の中核は運動神経のリハビリテーションである。本研究ではインテリジェントサービスロボットシステムに基づくニューロリハビリテーションソリューションを提案する。ブレインクラウドプラットフォームは、ヘルスビッグデータとニューロリハビリテーション療法を統合し、ロボットシステムに適用されて、体系的なリハビリプログラム、個別化の運動処方、専門的なトレーニングガイダンス、リアルタイムのフィードバックの調整を提供し、歩行能力の正確なリハビリを実行するように患者のトレーニングをガイドする。また、患者にサービスを提供すると同時に、ウェアラブル歩行センサーを介した患者の歩行データを収集し、クラウドに送信する。ブレインクラウドでは、HISシステムで過去の病歴とニューロイメージングビッグデータを組み合わせてドッキングし、キュレーション、統合、分析、マイニングを実行して、差別化された経頭蓋電磁刺激のニューロリハビリテーション療法と組み合わせて、神経の可塑的変化や神経ネットワークの再構築、運動神経のリハビリテーションを促進し、[トレーニング-プロモーション-統合]のサイクルを実現し、リハビリテーション効果を高める。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究課題の核心をなす学術的「問い」に関して、主な成果を以下に示す。
（１）脳神経のリハビリに向けて「サービスとしてのロボット」という新たなヒューマンコンピュータインタラクション
ブレインクラウドとしてウェブ・インテリジェンス（WI）テクノロジーと組み合わせたデータブレインモデルには、データ-情報-知識-ウィズダム階層とさまざまな状況でのインテリジェントエージェントを備えた、サービスとしてのデータ（DaaS）、サービスとしての情報（IaaS）、サービスとしての知識（KaaS）、サービスとしての思考（TaaS）というサービスディメンションの上に、サービスとしてのロボット（RaaS）を実現した。
（２）ブレインクラウド内で患者の脳機能回復の経過を客観的に評価する個人モデルの構築・自己学習と進化プロセス
本研究では「人-モノ-データ-情報-知識-知恵-サービス-人」という閉ループ型データ循環と知恵生成チェーンをシステム開発の技術路線にし、知能化脳卒中リハビリ補助システムのプロトタイプを開発した。階層化された知識-情報-データ、すなわちK-I-Dアーキテクチャに基づいて、思考空間としての閉ループを構築し、人間のように機能するネバーエンド学習(NEL: Never-Ending Learning)でブレインコンピューティングを実行できる。ネバーエンド学習NELエージェントは、人間のように、何年にもわたる多様で主に自己監督の経験から、以前に学んだ知識を使用してその後の学習を改善し、プラトーを回避するための十分な内省を備えた、多くの種類の知識を学習しながらパフォーマンスが向上する。ネバーエンド学習NELを伴うこのようなデータブレインモデルを実現するために、思考空間とするK→I→DスキームとD→I→Kスキームを利用したKIDループとしてサイクルに接続される。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究の推進方策は以下に示す。
（１）脳機能回復と運動機能トレーニングを組み合わせたリハビリテーションのための個別化モデルを構築する。このモデルにより、異常な脳部位の正確なローカリゼーションと機能評価する一方で、リハビリロボットが患者の身体動きの状態をリアルタイムで監視し、客観的・精確なリハビリの評価法を研究する。目標としては、ブレインクラウドプラットフォーム上で、ニューロイメージングビッグデータと身体行動ビッグデータが関連して分析することにより、運動神経刺激と運動機能トレーニングを組み合わせた個別化リハビリプログラムを生成し、ニューロリハビリテーションと運動機能回復訓練を合わせた精確的・個別化サービスを提供できる。
（２）脳卒中のリハビリテーションに向けたスマート補助システムは、麻痺・感覚障害に対して歩行のリハビリテーションを支援するだけではなく、意識障害や言語障害、精神や高次脳機能障害などに対して言葉と認知機能回復を補助するシステムまでの拡張が要求される。脳情報学を基に、ビッグデータ活用の視点で脳認知活動を理解し、運動機能、認知機能、言語機能、高次脳機能障害などの機能回復補助のサービスを統合的に提供する方法論を確立する。特に、身体疾患と精神疾患ための知能化リハビリ補助システムのプロトタイプを開発する。
（３）開発したブレインクラウドに基づいた脳卒中リハビリテーション補助システムは様々な基礎理論と実験検証を通して、基礎的な研究成果を発表する。さらに、この研究成果は身体障害者の補助分野にも応用できる技術である。ヘルスビッグデータ、脳情報と知的サービスプラットフォームの技術含有量を上げることを促進することにより身体障害者の補助分野の発展を推進することができ、広く社会の福祉向上に寄与する。
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| Causes of Carryover |
学術雑誌に論文投稿し採択されたが掲載料がかからなかったため、支出額が予定より少額になった。次年度、これを他の論文掲載料または可能であれば国際会議参加のための旅費・参加費等に使用する予定である。
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