最終年度(平成30年度)は、脳血流測定装置の代替となるようなセンサにより脳の活性化を評価する方法、動作指令を複数個作成し、動作指令と脳錯覚(刺激)の関係性について調査し、脳刺激に最適なリハビリ動作方法を提案する予定であったが、様々な展示会で成果報告をした際、リハビリ運動ができない患者に対する脳刺激の方法を探索する必要性が高まったため、初年度に購入した制御コントローラ(AD5436の新バージョン)を追加購入し、電気刺激を複数個所(腕、足、腹)与え、電気刺激がどのように脳刺激(脳賦活)に影響するのかを調査・実測し、電気刺激が脳賦活に影響することを、ディープラーニングによる解析・分類で明らかにした。具体的には、刺激を与える部位によって脳賦活の状況が変わり、実測した脳賦活データを95%以上の精度で部位ごとに分類できることを示した。また、これまでの成果を、第2回ロボデックス(東京ビッグサイト)に展示・講演「人工知能を利用した脳リハビリ制御装置の研究」、ロボット産業マッチングフェア北九州2018に出展「人工知能を利用した脳リハビリ制御装置」「人工知能を利用した学修支援」、イノベーションジャパン2018(東京ビッグサイト)に出展「人工知能を利用した脳リハビリ制御装置」「人工知能を利用した学修支援」、産総研ニューロリハビリシンポジウム2018でポスタ発表「脳のリハビリを目指した運動訓練装置」し、研究成果の公表および今後の研究活動に向けて情報を収集した。 さらに、産業財産権として、特許:運動訓練システム、制御方法、及びプログラム、発明者:鶴田和寛、権利者:学校法人中村産業学園九州産業大学、特願2018-133483を出願した。
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