Systematic understanding and realization of hyper-adaptive phenomena focusing on cognition and emotion
| Project Area | Hyper-adaptability for overcoming body-brain dysfunction: Integrated empirical and system theoretical approaches |
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| Project/Area Number |
19H05729
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Review Section |
Complex systems
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
淺間 一 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (50184156)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井澤 淳 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20582349)
温 文 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (50646601)
安 ち 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (70747873)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥150,670,000 (Direct Cost: ¥115,900,000、Indirect Cost: ¥34,770,000)
Fiscal Year 2021: ¥26,780,000 (Direct Cost: ¥20,600,000、Indirect Cost: ¥6,180,000)
Fiscal Year 2020: ¥26,780,000 (Direct Cost: ¥20,600,000、Indirect Cost: ¥6,180,000)
Fiscal Year 2019: ¥43,550,000 (Direct Cost: ¥33,500,000、Indirect Cost: ¥10,050,000)
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| Keywords | 超適応 / リハビリ / 身体意識 / 情動 / 認知 / 数理モデル / 運動遂行則 / 運動主体感 / システム論 / 行動遂行則 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の具体的な手法として、ヒトや実験動物(サル、げっ歯類)を対象としたロボティック介入脳神経科学プラットフォームを開発し、これを用いて情動・認知が行動遂行則の再編成に与える影響を調べる。機能推定可能な脳情報デコーディング法により、情動・認知が運動学習に与える影響を定量的に調査分析して、これを数理モデル化する。さらにこれらの知見を応用して、脳の潜在的適応力(超適応)を効果的に促すことのできるリハビリ手法を開発して、この効果を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究項目では身体認知・情動が超適応の獲得の過程に与える影響を解明し，身体制御の変化を定量的予測可能な数理モデルを構築し，検証することを目的とする．さらに，数理モデルを基づいて，身体認知・情動を介して，超適応機能を促すモデルベースの介入手法の提案と検証を行う．本年度の主な成果として，１）身体意識を介した運動リハビリ手法を開発した，２）片麻痺患者の回復過程の評価モデルの構築を行った，３）げっ歯類用ミニチュアロボットマニピュランダムの開発を行った．
具体的に、まず研究代表者淺間と研究分担者温らのグループは， 脳卒中患者における上肢運動リハビリのため，バーチャルリアリティ（VR）を用いた運動リハビリ課題を開発した．開発されたVR課題では，課題遂行者が上方に手を上げる運動を行った．手の位置を上げる方向に実際の手の位置よりも少し上に提示し，気付かれない程度にポジティブな視覚的フィードバックをVR上で行い，運動主体感を向上し，さらに運動モチベーションを促進する効果があると考えられる．
次に，研究分担者の安琪らのグループは，運動機能が低下した片麻痺患者の回復過程に関する超適応プロセスを調査している．本年度では，逆動力学計算によって算出した起立動作中の関節トルクから，最適化計算によって運動中の筋活動を推定する手法を開発した．本手法から，計測日が異なる片麻痺患者において筋活動のタイミングの変化だけではなく，発揮する力の大きさを比較できるようになった．
最後に，研究分担者の井澤）は，B04班との共同研究で，超適応を主な要因となる運動学習率の学習率の変化に関して，内部生成する誤差の観測が学習率を変化させることを明らかにした．このような超適応機構の神経基盤解明を目的として，ロボティック神経科学の基盤技術となる，げっ歯類用ミニチュアロボットマニピュランダムを開発した．
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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
今年度において分担者はそれぞれ計画した研究を遂行し，身体意識のメカニズムの解明とモデル化，片麻痺患者の回復過程の解析，および身体意識が運動学習に与える影響について，実験室実験と患者さんを用いた実験を行い，十分な成果が挙げてきた．以上の理由より，本研究項目の進捗状況はおおむね順調に進展していると考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究項目では本年度において，身体意識に着目した運動リハビリ手法を提案し，片麻痺患者の回復過程の定量的評価を行い，さらに，齧歯類用ミニチュアロボットマニピュランダムを開発した．次年度では，脳卒中の患者において提案したリハビリ手法を検証し，片麻痺患者における回復過程において筋シナジーの振幅の変化を調査し，麻痺側と非麻痺の両側から回復過程を評価するモデルを構築し，さらにげっ歯類用マニピュランダムを用いて運動学習の計算論モデルを構築する．
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Report
(2 results)
Research Products
(15 results)
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[Presentation] Muscle tension analysis in stroke patient sit-to-stand motion by joint torque-based normalization2020
Author(s)
Ruoxi Wang, Qi An, Ningjia Yang, Hiroki Kogami, Kazunori Yoshida, Hiroyuki Hamada, Shingo Shimoda, Hiroshi Yamasaki, Moeka Sonoo, Fady Alnajjar, Noriaki Hattori, Kouji Takahashi, Takanori Fujii, Hironori Otomune, Ichiro Miyai, Atsushi Yamashita, and Hajime Asama
Organizer
The 5th International Conference on NeuroRehabilitation (ICNR2020)
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[Presentation] Improvement of sense of agency during upper-limb movement for motor rehabilitation using virtual reality2019
Author(s)
Aoyagi, K., Wen, W., An, Q., Hamasaki, S., Yamakawa, H., Tamura, Y., Yamashita, A., & Asama, H.
Organizer
The 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC)
Related Report
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[Presentation] Assistive Chair to Support Hip Rising of Elderly People Improves Body Movement of Sit-to-Stand Motion2019
Author(s)
Hiroki Kogami, Qi An, Hiroshi Yamakawa, Ningjia Yang, Shingo Shimoda, Makoto Kinomoto, Noriaki Hattori, Kouji Takahashi, Takanori Fujii, Hironori Otomune, Ichiro Miyai, Shu Ishiguro, Takashi Saigusa, Yoshikazu Nozaki, Haruhisa Maruyama, Atsushi Yamashita, and Hajime Asama
Organizer
The 1st Workshop on Robot Control (WROCO2019)
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