| 研究課題/領域番号 |
19K12877
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
姜 銀来 電気通信大学, 脳・医工学研究センター, 准教授 (70508340)
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| 研究分担者 |
横井 浩史 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90271634)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 筋電義手 / 表面筋電図 / Force Myography / 義手 / マルチモーダル / 筋電センサ / 圧力 / マルチモーダル信号計測 / 生体インピーダンス / 生体信号 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
能動義手を身体の一部であるように自由自在に操るためには、切断者の操作意図を切断者の生体信号から安定的かつ正確に読み取る技術が必要である。切断者の切断部位，残存筋及び皮膚の状況などはそれぞれ異なるため、一種類の生体信号では不十分な場合がよくある。本研究は、筋活動を反映する筋電信号、組織変化を反映する生体インピーダンス信号、外力を反映する圧力信号との3種類の相補的な生体信号に着目する。この3種類の生体信号より多様な制御意図を安定的に識別する方法を開発し、多自由度義手の普及を促す。
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| 研究成果の概要 |
失った手の機能を再建する義手を制御するため、sEMG(表面筋電図)はよく利用されている。しかし、sEMG信号の数と質は使用者の状況に制限され、高機能義手の性能を発揮するために十分な情報が得られない場合がある。本研究は、sEMG信号不足の課題を解決するため、FMG(force Myography)を導入し、sEMGとFMGを計測する単体センサの開発と、sEMGとFMGから前腕手部動作の同定法の構築を行った。FMGの導入により信号全体のロバスト性が向上し、手部動作の識別精度が著しく改善された。sEMG-FMG単体センサにより、使用者の負担を増やさずに高機能義手を安定的に制御できることが期待できる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
学術的意義：本研究は、筋活動の機能的信号であるsEMGと組織的信号であるFMGを異種信号として組み合わせることで、筋活動に含まれた動作意図をより多く、より正確的に読み取ることができるようになった。異種の生体信号を非侵襲的に読み取り、総合的に解析する方法、サイボーグの要素技術となり得る。
社会的意義：異種のsEMGとFMG信号を単体のセンサで同じ場所で計測できるため、信号の可用性が高く、計測系もシンプルなままであるので、高機能義手の使用性を改善し、使用範囲を飛躍的に広げることにつながると期待できる。
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