| 研究課題/領域番号 |
17200008
|
|---|
| 研究機関 | 長岡技術科学大学 |
|---|
研究代表者 |
和田 安弘 長岡技術科学大学, 工学部, 教授 (70293248)
|
|---|
| 研究分担者 |
大石 潔 長岡技術科学大学, 工学部, 教授 (40185187)
坪根 正 長岡技術科学大学, 工学部, 助手 (50334694)
|
|---|
| キーワード | 近赤外線分光法 / ブレイン・マシン・インターフェイ / ロボットアーム制御 / 力制御 / 運動制御 |
|---|
| 研究概要 |
平成18年度は以下の研究を実施した。
(1)脳血流ヘモグロビン濃度による力推定とロボット制御
NIRSにより計測される脳血流ヘモグロビン濃度(Hb濃度)によるロボットアーム制御の基礎的研究として、筋電位(EMG)を運動指令と仮定し、Hb濃度によるEMGを介した力の推定を試みた。等尺性の力生成実験において、力、EMG、Hb濃度を同時計測した結果、三者間に強い相関関係を確認した。次に、Hb濃度によるEMGの回帰推定モデルを提案し、AICで評価した最適回帰モデルにより、精度良くEMGを推定できることを示した。また、EMGから力を推定するモデルを提案した。これによって、脳血流ヘモグロビン濃度を計測することによって手先での力の推定が可能となった。この力の大きさに連動したロボットアームの加速度制御システムを構築し、実際に被験者実験によって、腕のカに比例して、ロボット加速度の制御が可能になることを示した。
(2)運動の開始と終了のNIRS信号による推定
指タッピング運動における運動開始と終了のNIRS信号による推定可能性を検討した。最初に4名の被験者に対してMaximum Effortタッピング運動中の運動野周辺の局所脳血流を計測し、NIRS信号を解析し、その血流中のTotal-Hbに関して、運動開始時における増加と終了時における減少の傾向を確認した。次に、Total-Hbに対して、時系列データの微分値を用いて増減の傾向の分類を行うことにより、運動開始・終了の推定を検討した。これらの分類にはニューラルネットを利用し、学習したネットワークより、運動開始・終了を推定することが可能であった。BMIのON・OFF制御へ応用した結果、精度は約74%となった。上記2例はNIRS計測信号のBMIへの適用の可能性を示したものと言える。
|
