2021 Fiscal Year Annual Research Report
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19K22872
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
中村 裕一 京都大学, 学術情報メディアセンター, 教授 (40227947)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | ユーザインタフェース / 注意 / 筋活動 / 注意分配・分割 / 注意による筋活動の変容 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2019年度，2020年度に構築した計測・作業支援環境，および，計測されたデータなどを用いて，2021年度は以下の研究を進めた．
(a) 首周りの筋協調の分析: 頸部の動作に関わる複数の筋の協調関係を調査した．上肢・下肢の動作と同様に，複数筋のはっきりした協調関係が現れることを確認し，左右の頭部回転それぞれに対し，初動を滑らかに起こす筋シナジー，強い回転トルクを発生する筋シナジー，回転軸を支える筋シナジーなどが顕著に現れることを明らかにした．
(b) 注意状態による首周りの筋協調の変容: 注意状態が異なる場合の振り向き時の動作を計測し，筋協調の変化を分析した．上記(a)の3つのシナジーの賦活の時間的なパターンに明らかな違いが現れることがわかった．また，より周波数の高い成分における協調関係もウェエーブレットコヒーレンスで分析することにより，複数筋間の同期に明らかな違いがあることを確認した．これらの違いを自動検出することによって，注意状態の違いを推定することが可能になることがわかった．
(c) 動作における筋協調の分析と動作の予測: 上記のように，筋シナジーの推定を用いれば，種々のデバイス(例えばパワーアシストデバイス)を利用者の注意に応じて制御することが可能となる．そのために必要となる要素として，長時間にわたって筋シナジーを安定して推定することが可能であることを確認した．具体的には，同一人物の(電極の着脱を含む)複数日に渡るデータを収集してその間の関係を分析した結果，適切な変換を用いれば同一の筋シナジー群として扱うことができることを明らかにした．
これらの知見を用いれば，注意状態の違いを筋計測により推定し，注意状態に応じた動作支援デバイスの制御を行うことなどの可能性を示すことができた．今後はこれを実証的に確認していきたい．
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