| 研究課題/領域番号 |
23K25244
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| 補助金の研究課題番号 |
22H03990 (2022-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2022-2023) |
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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 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
門根 秀樹 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (90599820)
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| 研究分担者 |
渡邉 大貴 アール医療専門職大学, リハビリテーション学部, 教授 (00779572)
清水 如代 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (40620993)
丸島 愛樹 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (40722525)
三浦 紘世 筑波大学, 医学医療系, 講師 (40818051)
山崎 正志 筑波大学, 医学医療系, 客員教授 (50281712)
羽田 康司 筑波大学, 医学医療系, 教授 (80317700)
久保田 茂希 茨城県立医療大学, 保健医療学部, 教授 (90763798)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
16,250千円 (直接経費: 12,500千円、間接経費: 3,750千円)
2025年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
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| キーワード | 運動支援 / 運動麻痺 / アシストロボット制御 / 生体信号処理 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
中枢神経系による人の運動制御は筋シナジーや関節協調運動が基本単位となりその組み合わせとして随意運動が実行される。麻痺患者の運動においては健常者と異なるシナジーがあり、重症度や改善度に従って変化することが報告されており、麻痺患者の筋シナジー・協調運動に働きかけて運動改善を促す技術の可能性が考えられる。本研究では、末梢神経筋活動から特徴量を抽出し、そのネットワークの性質に基づいて運動支援を行う外骨格ロボットシステムを開発する。また、患者を対象として開発手法の試験を行い評価を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究は運動時の生体電位信号網の情報伝達様式に基づいて麻痺肢の運動改善に寄与する技術を開発して臨床試験へ応用することを目的としている。研究中枢神経系による人の運動制御は筋シナジーや関節協調運動が基本単位となりその組み合わせとして随意運動が実行される。麻痺患者の運動においては健常者と異なるシナジーがあり、重症度や改善度に従って変化することが報告されており、これに基づいて、麻痺患者の筋協調運動に働きかけて運動改善を促す技術の可能性を考える。この目的のため本年度は、①生体電位信号に基づく運動支援装置を用いた訓練を行った疾患例の訓練前後および訓練中の運動データの解析と②中枢神経系疾患による運動麻痺における生体信号特徴の同定を実施した。①これまでに行ってきた歩行運動を対象とする解析に加えて本年度は肩運動(上肢挙上運動)を対象として解析を行った。解析対象は、C5麻痺による上肢挙上障害と脳卒中後遺症による片麻痺である。C5麻痺による運動障害は挙上運動の主動筋である三角筋麻痺が主たる要因であるが、生体電位信号に基づく挙上運動支援は訓練時に主動筋の活動を増大するとともに他の筋による代償的運動と共収縮を低減するという結果を得た。脳卒中片麻痺に対しては、生体電位信号に基づく運動支援により訓練回が進むにつれて挙上運動に関連する筋群全体の活動が低下するという結果を得た。また、訓練後の運動の改善率と訓練中の共収縮の低減傾向が関連していることも見られた。②脳卒中片麻痺における手運動時の前腕の筋活動の時空間・周波数・周波数-時間および非線形の各領域の特徴量を解析した。
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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
成果の概要における①C5麻痺に対する運動訓練の運動データ解析の結果と②脳卒中片麻痺における手動作時の前腕筋活動の特徴量解析に関する論文を発表した。また、①脳卒中片麻痺を対象とする協調運動と改善率に関する解析、②前腕筋群活動の広範な特徴量を解析した結果についてはまとめを行っている段階である。これらから、おおむね順調に進展していると考える。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は、これまで行っている疾患群の生体電位信号解析をさらに進めるとともに、これに基づく支援方法の実装を行い、健常者を対象とする動作検証を行う。
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