2023 Fiscal Year Annual Research Report
ロボットリハビリテーションの実現に向けたブレインマシンインターフェース技術の開発
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22KF0322
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Institution | Maebashi Institute of Technology |
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Principal Investigator |
朱 赤 前橋工科大学, 工学部, 教授 (20345482)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
GAO JUE 前橋工科大学, 工学部, 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| Keywords | 脳波 / リハビリテーション / ロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
昨年度に人間の脳波（EEG）信号から上肢の肘と肩関節の屈曲伸展動作に関連する脳波のピーク値の識別と抽出手法の開発に成功したことを踏まえ、今年度では人のミラーニューロン（Mirror Neuron: MN）に注目し、人の肘の屈伸動作をしている間のMNの活性化を調べた。結果により、事象関連脱同期（Event-related desynchronization：ERD）と呼ばれる、動作観察中のMuリズムの振幅は有意的な減少が示され、肘の動作がミラーニューロンを活性化することを示す証拠が得られた。さらに、人の動作意図を認識しやいため、視覚刺激と触覚刺激、行動実行準備段階を導入し、動作観察と比較する実験を行った結果、ミラーニューロンの反応は動作観察にもっとも顕著であり、ERDが向上することが明らかになった。
これまで脳波の特徴として脳波のパワースペクトル、と新たな脳波の特徴として抽出した肘と肩関節の屈曲伸展動作に関連する脳波のピーク値に、人の動作中のミラーニューロンを加え、装着型多自由度外骨格ロボットを利用しようとする時の人間の脳活動から人の多次元の必要な力・トルク情報を推定し、外骨格ロボットを用いてリハビリテーションおよび脳卒中の障害者の運動機能回復、さらに健常者のパワーアシストが可能になる非侵襲型BMI(ブレインマシンインターフェース)を用いた装着型多自由度外骨格ロボットの制御技術を確立することが期待できる。
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