| 研究領域 | 身体－脳の機能不全を克服する潜在的適応力のシステム論的理解 |
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| 研究課題/領域番号 |
19H05728
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
小池 康晴 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 教授 (10302978)
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| 研究分担者 |
舩戸 徹郎 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (40512869)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
121,030千円 (直接経費: 93,100千円、間接経費: 27,930千円)
2023年度: 23,270千円 (直接経費: 17,900千円、間接経費: 5,370千円)
2022年度: 23,270千円 (直接経費: 17,900千円、間接経費: 5,370千円)
2021年度: 23,140千円 (直接経費: 17,800千円、間接経費: 5,340千円)
2020年度: 23,140千円 (直接経費: 17,800千円、間接経費: 5,340千円)
2019年度: 28,210千円 (直接経費: 21,700千円、間接経費: 6,510千円)
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| キーワード | 腱付け替え / 仮想手術 / 筋骨格系モデル / 筋シナジー / 機械学習 / モデリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
仮想手術による長期的な身体変容を生じる実験系を実現し、サルの筋再配置による短期的な身体変容を生じる実験系とあわせて、長期/短期の身体変容後の神経系の変化を調べる。さらに、筋再配置の力学シミュレーション及び脳情報デコーディング技術を確立し、実験で得られた生体データの解析を行うことで、身体変容に対する生体構造の再構成過程を明らかにする。
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| 研究成果の概要 |
サルの筋再配置をシミュレートする筋骨格系モデルの構築では、サルの実験で得られた菌活動データを解析し、筋シナジーの変化として回復過程で起こった適応過程を説明した。また、計算機シミュレーションのための筋骨格系モデルを作成し、筋活動が説明できる程度のモデルが作成できた。また、計算論的なモデル研究では、筋再配置による身体変容を数理的に再現する筋骨格系モデルの構築を行い、力場に適応する学習及び制御の様式を明らかにした。さらに、学習速度を説明する理論的な枠組みを構築した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
運動学習・適応過程を筋シナジーを元にして解析する手法を確立した。また、計算機シミュレーションのための筋骨格系モデルを構築し、実際の筋活動や適応過程、その内部構造を明らかにした。さらに、運動学習の速度を説明できる理論的な枠組みを構築した。
これらの結果は、運動学習やリハビリテーションにおいて、適応の難しさの定量化、学習時間の短縮、効率的な学習を促すフィードバック情報の作成などに利用できる。これにより、効果的なリハビリテーション手法の開発などにも応用が可能となる。
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