2021 Fiscal Year Research-status Report
尺度混合確率モデルに基づく筋疲労の潜在特徴評価法の提案と適応的筋電義手制御の実現
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20K14698
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
古居 彬 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (30868237)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 生体信号解析 / 確率モデル / パターン認識 / 筋電位信号 / ベイズ学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，筋電位信号の確率モデルに基づく新しい筋疲労評価法を構築し，筋の疲労状態に応じて適応的な動作識別が可能な筋電義手の開発を目的とする．これにより，長時間の義手使用に伴う筋疲労の影響に対してロバストな制御の実現を目指す．本研究の目的達成のために，(1) 筋電位信号から筋疲労を評価するための時系列確率モデルの構築，(2) 筋電位の不確実性を考慮したパターン識別法の開発，(3) 筋電義手制御システムの開発といった研究課題に取り組む．各項目に関連する研究実績は以下の通りである．
(1) 時系列確率モデルの構築に取り組んだ．昨年度までに構築した確率モデルを，隠れマルコフモデルの各状態における分布として用いることで，時系列を表現できるように拡張した．また，本モデルの最初の応用例として，脳波におけるてんかん発作検出へと応用した（Furui et al., EMBC, 2021）．
(2) 筋電位信号の確率的生成モデルに基づく動作パターン識別法を提案した．筋電位信号のモデルを有限混合分布へと拡張することでモデルの表現能力を向上させるとともに，ベイズ推論に基づく学習則を取り入れることでモデルの複雑度を自動的に決定可能な仕組みを導入した．複数の筋電データセットを用いた精度検証実験や従来研究との比較により，提案法の有効性を確認した（Furui et al., Expert Systems with Applications, 2021）．
(3) 昨年度構築した義手の制御モデルをさらに発展させ，5指の独立した動作について随意的な屈曲・伸展が可能なモデルを新たに構築した．実験の結果，提案モデルを用いることで，従来手法に比べてより多くの動作を高い信頼性で実現できることを示した（国際学術雑誌への投稿準備中）．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本年度は計画通り，(1) 時系列確率モデルの構築と，(2) 筋電位の不確実性を考慮したパターン識別法の開発に関して重点的に取り組み，研究成果を国際学術雑誌論文や国際会議論文として発表することができた．これらは本研究課題を達成する上で必要不可欠な要素であるため，一定の成果を挙げることができたと考えている．さらに，来年度の計画に含まれていた(3) 筋電義手制御システムの開発についても，昨年度構築したプロトタイプモデルをさらに発展させ，国際学術雑誌への投稿の目処が立つ程度の成果に繋げることができた．以上より，当初の計画以上に進展していると判断した．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は，引き続き確率モデルやその推論方法の改良を進めつつ，ヒトを対象とした計測実験を実施し，筋疲労を時系列的に推定可能なアルゴリズムの開発に取り組む．また，筋疲労推定アルゴリズム・筋電位パターン識別法・義手制御モデルを統合し，筋の疲労状態に応じて適応的な動作識別が可能な筋電義手を開発し，複数名の被験者を対象にその有効性を検証する予定である．
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| Causes of Carryover |
当該年度においては概ね計画通り経費を使用したが，出張予定であった学会等がオンライン開催となったことにより旅費関連経費が想定よりも生じなかったため，次年度使用額が発生した．こちらについては次年度の研究計画にて物品購入費や旅費などと合算して使用する予定である．
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