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尺度混合確率モデルに基づく筋疲労の潜在特徴評価法の提案と適応的筋電義手制御の実現

研究課題

研究課題/領域番号 20K14698
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
研究機関広島大学

研究代表者

古居 彬  広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 助教 (30868237)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2023-03-31
研究課題ステータス 完了 (2022年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
キーワード筋電位信号 / 生体信号 / 機械学習 / 確率モデル / 筋疲労 / 逐次学習 / 筋電義手 / 生体信号解析 / パターン認識 / ベイズ学習 / 筋疲労評価 / 動作識別
研究開始時の研究の概要

上肢切断患者の機能を補う手段として,筋電位信号を利用して制御可能な筋電義手が注目されている.筋電義手は操作者の動作を機械学習的に識別することで多動作の実現が可能だが,長時間の使用に伴う筋疲労の影響で動作識別精度が低下する問題が存在した.
本研究では,筋電位信号の確率的生成モデルに基づき,筋疲労に伴う生理的プロセスの変化を潜在空間上の分布遷移としてモデル化し,筋疲労の非侵襲評価法を構築する.そして,この方法論を内包した適応的動作識別法を提案するとともに,提案法を筋電義手システムへと導入することで筋疲労に対してロバストな制御を実現する.

研究成果の概要

本研究では,尺度混合表現に基づく確率モデルを用いて,筋疲労中の筋電位信号(筋収縮に伴って発生する電気信号)の潜在状態を推論するための方法論を構築した.副次的に,本手法は脳波など筋電位信号以外の生体信号にも適用可能であることを示した.また,このモデルを拡張し,筋活動中の不確実性を考慮可能な筋電位パターン分類法や,逐次学習に基づく適応的動作認識法を提案した.さらに,提案したパターン分類器を筋電義手システムに導入し,生体模倣動作を実現可能な筋電義手の開発に取り組んだ.

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究成果の学術的意義は,筋電位信号の時系列データに含まれる潜在的特徴を推定可能な,新たな確率モデリングの枠組みを提案している点である.これに加え,モデルをパターン分類法へと展開し,筋疲労に対して頑健な動作認識に応用したことも,本研究の貢献として挙げられる.
筋電位信号などの生体信号から,ヒトの動作意図や異常の兆候といった内在的な情報を推定することができれば,より直感的かつ自然に操作可能なヒューマンマシンインタフェースに繋げることができる.本研究は,そのような技術を実現する上で考慮しなければならない「筋疲労」という現象の対処に焦点を当てたものであり,この点に本研究成果の社会的意義がある.

報告書

(4件)
  • 2022 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2021 実施状況報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 研究成果

    (17件)

すべて 2023 2022 2021 2020 その他

すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 4件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (11件) (うち国際学会 5件、 招待講演 1件) 備考 (1件) 産業財産権 (1件)

  • [雑誌論文] Beat-to-beat Estimation of Peripheral Arterial Stiffness from Local PWV for Quantitative Evaluation of Sympathetic Nervous System Activity2022

    • 著者名/発表者名
      Ziqiang Xu, Toshiki Sakagawa, Akira Furui, Shumma Jomyo, Masanori Morita, Masamichi Ando, and Toshio Tsuji
    • 雑誌名

      IEEE Transactions on Biomedical Engineering

      巻: - 号: 9 ページ: 2806-2816

    • DOI

      10.1109/tbme.2022.3154398

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Sleep EEG Analysis Based on a Scale Mixture Model and its Application to Sleep Spindle Detection2022

    • 著者名/発表者名
      Miyari Hatamoto, Akira Furui, Keiko Ogawa, and Toshio Tsuji
    • 雑誌名

      Proceedings of the 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2022)

      巻: - ページ: 887-892

    • DOI

      10.1109/sii52469.2022.9708856

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] EMG pattern recognition via Bayesian inference with scale mixture-based stochastic generative models2021

    • 著者名/発表者名
      Furui Akira, Igaue Takuya, Tsuji Toshio
    • 雑誌名

      Expert Systems with Applications

      巻: 185 ページ: 115644-115644

    • DOI

      10.1016/j.eswa.2021.115644

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] A Time-Series Scale Mixture Model of EEG with a Hidden Markov Structure for Epileptic Seizure Detection2021

    • 著者名/発表者名
      Furui Akira, Akiyama Tomoyuki, Tsuji Toshio
    • 雑誌名

      Proceedings of 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society

      巻: - ページ: 5832-5836

    • DOI

      10.1109/embc46164.2021.9630840

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Evaluating Classifier Confidence for Surface EMG Pattern Recognition2023

    • 著者名/発表者名
      Akira Furui
    • 学会等名
      45th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 振戦を再現可能な筋電義手の開発と生体模倣性の評価2022

    • 著者名/発表者名
      熊谷 遼, 古居 彬, 城明 舜磨, 阪井浩人, 辻 敏夫
    • 学会等名
      2022年電気学会電子・情報・システム部門大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] 生体電気信号の尺度混合確率モデルとパターン認識への応用2022

    • 著者名/発表者名
      古居 彬
    • 学会等名
      2022年電気学会電子・情報・システム部門大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] 脳波の尺度混合モデルに基づく感情価の解読2022

    • 著者名/発表者名
      福田 隼也, 古居 彬, 熊谷 遼, 阪井 浩人, 町澤 まろ, 辻 敏夫
    • 学会等名
      2022年電気学会電子・情報・システム部門大会
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] ベイズ逐次学習に基づく筋電位パターンの適応的分類2022

    • 著者名/発表者名
      米田 清太朗, 古居 彬
    • 学会等名
      第23回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2022)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
  • [学会発表] Sleep EEG Analysis Based on a Scale Mixture Model and its Application to Sleep Spindle Detection2022

    • 著者名/発表者名
      Miyari Hatamoto, Akira Furui, Keiko Ogawa, and Toshio Tsuji
    • 学会等名
      2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2022)
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 表面筋電位信号のベイズ確率モデルと動作パターン識別2021

    • 著者名/発表者名
      古居 彬,辻 敏夫
    • 学会等名
      第60回日本生体医工学会大会
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
  • [学会発表] 振幅の確率的変動に着目した非ガウス脳波モデルとてんかん発作自動検出への応用2021

    • 著者名/発表者名
      古居 彬, 秋山 倫之, 辻 敏夫
    • 学会等名
      第51回日本臨床神経生理学会学術大会 シンポジウム
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] A Time-Series Scale Mixture Model of EEG with a Hidden Markov Structure for Epileptic Seizure Detection2021

    • 著者名/発表者名
      Akira Furui, Tomoyuki Akiyama, and Toshio Tsuji
    • 学会等名
      43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’21)
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Biomimetic Control of Myoelectric Prosthetic Hand Based on a Lambda-type Muscle Model2021

    • 著者名/発表者名
      Akira Furui, Kosuke Nakagaki, and Toshio Tsuji
    • 学会等名
      2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA2021)
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Does the variance of surface EMG signals during isometric contractions follow an inverse gamma distribution?2020

    • 著者名/発表者名
      Akira Furui and Toshio Tsuji
    • 学会等名
      42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC'20)
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [備考] 研究者個人webページ

    • URL

      https://petitstella.github.io/publications/

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [産業財産権] 操作装置、および、操作推定方法2020

    • 発明者名
      辻敏夫, 古居彬, 城明舜磨, 角田知己, 松本龍彦
    • 権利者名
      辻敏夫, 古居彬, 城明舜磨, 角田知己, 松本龍彦
    • 産業財産権種類
      特許
    • 出願年月日
      2020
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書

URL: 

公開日: 2020-04-28   更新日: 2024-01-30  

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