| 研究課題/領域番号 |
20K11921
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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61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 秋田県立大学 |
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研究代表者 |
寺田 裕樹 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (40360002)
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| 研究分担者 |
陳 国躍 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (20282014)
猿田 和樹 秋田県立大学, システム科学技術学部, 教授 (80282193)
伊東 嗣功 秋田県立大学, システム科学技術学部, 助教 (30757282)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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| キーワード | 複合現実 / リハビリテーション / ヘッドマウントディスプレイ / リハビリテーションマウス / Mixed Reality / HMD |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，MRを利用して，腕や脚の欠損部分を補完し，表面筋電位をディープラーニングにより運動を識別後に予測して，患者があたかも自分の手足のように動かすことのできるMRリハビリテーションシステムを構築する．そのシステムを用いて，リハビリテーション効果の有効性を定量的に明らかにする．さらに， FESおよびMRを複合的に利用したリハビリテーションシステムを開発し，評価する．
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| 研究実績の概要 |
本研究は、複合現実（Mixed Reality,以後MRとする）を用いて、手足の欠損部分を補完し、患者があたかも自分の手足のように動かすことのできるリハビリテーションシステムを構築することである。さらに、欠損部分の動作には表面筋電位をディープラーニングにより運動を予測するものである。これまでに、MRリハビリテーションシステムを構築した。今年度は、構築したMRリハビリテーションシステムの有用性を健常者において定量的に評価した。その結果、MRリハビリテーションシステムは欠損した手の位置にリアルタイムで仮想の手を重畳させることが可能となった。また、手の動作時の表面筋電位を計測し、欠損した手の動きをディープラーニングにより識別させた。しかし、筋電位の測定点の数が少なかったり、筋電位の学習方法に問題があったりと様々な課題を生じたため、識別精度は非常に低かった。MRリハビリテーションシステムとして患者に適用させるためには、欠損した手などの動きは筋電位から正確に識別し、仮想の手の動きとして表現させなければいけない。したがって、筋電位からの手指の動きの識別精度を向上させる必要がある。
そこで、次年度は筋電位からの手指の動きを正確に識別させるよう、筋電計の数を増やし、筋電位からの手指の動きの識別の際のディープラーニングに関して、基幹ネットワークや実験条件、様々なパラメータを考慮し、さらに認識精度を向上に取り組む。この課題に関しては、分担研究者の得意な分野なので、相談しながら進めていく。識別精度の向上が見られた条件において、仮想の手に思い通りの動きを完全に再現させたい。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度はMRリハビリテーションシステムのうち、リアルタイムで欠損した手の上に仮想の手を様々な角度や動きに対応して重畳することができた。加えて仮想の手の手指の動作を、筋電位からディープラーニングにより識別精度には課題が残るが、識別し表現することまでは可能となっている。したがって、本研究はおおむね順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
筋電位からの手指の動きの識別の際のディープラーニングに関して、基幹ネットワークや実験条件、様々なパラメータを考慮し、さらに認識精度を向上に取り組む。この課題に関しては、分担研究者の得意な分野なので、相談しながら進めていく。
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