Verification of accuracy in determining direction of motion using program of surface electromyography analysis by a machine learning

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 22K17593
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
• Research Institution: Keio University
• Principal Investigator: Wataru Kuwahara 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 特任助教 (70932226)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: リハビリテーション / ロボティクス / 機械学習 / 決定木分析

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this study was to verify the accuracy of the surface electromyography control program in determining the direction of movement when a hand motor assist device, and to construct an algorithm to improve the accuracy. 'Feasibility study of motor function extension with hand motor assist devices for post-stroke motor paraplysis' and 'Algorithm construction for automatic determination of severity of stroke motor paralysis' were carried out. The results of two studies show that an algorithm for automatic identification of patient severity can be constructed and that, using this algorithm, motor function augmentation with a hand motor assist device equipped with a surface electromyography control program with high motor direction determination accuracy can be achieved for post-stroke patients with motor paralysis.

Free Research Field

リハビリテーション科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の結果は，難治性である脳卒中後の上肢運動麻痺に対して，日常生活における麻痺手の使用頻度向上や運動機能拡張を図ることが可能な手指運動アシストデバイスの実用化に資することができる。慢性期脳卒中後重度運動麻痺者に対して，手指運動アシストデバイスによる運動機能拡張が実現可能であることが示唆されたため，これまで麻痺手を不使用で生活に困難を感じていた患者に対して適用可能性がある。さらに，本研究で構築した脳卒中運動麻痺者の重症度を自動で判別するためのアルゴリズムは，患者に適用する治療を選択するうえでも有用であり，運動機能検査と筋電検査を実施すれば，その患者に有効な治療選択肢を提供できる可能性がある。