| 研究課題/領域番号 |
15K16404
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
井上 淳 東京電機大学, 未来科学部, 助教 (20609284)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | リハビリテーション / 情報工学 / 運動解析 / ベイジアンネットワーク / 福祉機器 |
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| 研究実績の概要 |
平成27年度はまず本提案手法の根幹となる、ベイジアンネットワークを用いた負荷の時系列的変化推定の有効性について示すため、開発中の杖歩行練習補助器を対象としてその推定システムを構築した。臨床現場での仕様が困難とされている筋電計、三次元計測器、床反力計を用いないシステムを構築するため、簡易に計測できるパラメータのみを用いた、統計的モデルを利用する筋への負荷推定を行った。
また、本提案手法の特徴である点として、以下の2つのベイジアンネットワークを段階を踏んで構築した。①【杖歩行練習補助器使用時の歩容・筋負荷推定のためのベイジアンネットワーク構築】杖歩行練習補助器の使用時に、歩行条件を変更し、それが歩容や筋負荷にどのような影響を与えているかをあらわす因果関係モデルを構築した。その結果、歩幅や歩隔、歩行速度には杖歩行練習補助器の装着自体が影響を与えており、歩幅や歩隔の低下に因果関係を持っていた。腰にかかる力や骨盤動揺量には杖歩行練習補助器の重量が影響を与えており、重量の減少と歩行の安定性との間に因果関係があることが分かった。②【杖歩行練習補助器使用時の時系列的分割ベイジアンネットワークの親ノード探索】１の推定モデル構築後、全体を一動作としたモデルから、歩行動作を細分化したモデルを構築した。現在の細分化は立脚期を抑制期と推進期に分割したものであり、この2つの歩行層において、筋活動の親ノード推定を行った。
また、周期的運動を相分けし、それぞれの相ごとの特徴をベイジアンネットワークを用いて発見する試みを行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
提案時に予定していた２つのモデルの構築は終了したものの、平成27年度中に予定していた筋毎の最適な細分化が終了できなかった。ただ、筋ごとの細分化より、歩行相・歩行特徴ごとの細分化の方に重点を置くことの方が重要である可能性もあるため、今後その検討を進める。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成28年度は③【筋活動と関連の高い計測パラメータ選定】を行う事で、計測・解析にかかる時間的コスト・計算コストを削減し、臨床現場でより使いやすいシステムとすることと、支援機器による補助の必要なタイミング、および補助量を推定するためのモデルを構築する方針である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
1,000円未満の余剰であり計画の範囲内である。
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| 次年度使用額の使用計画 |
当初の予定通り次年度も使用する。
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