| 研究概要 |
1.神経筋骨格モデルおよびそのための順・逆動力学計算法の開発と神経医療における知見を基にした検証と改良従来の筋骨格モデルに比べて極めて詳細(155自由度の骨格と約1000本の筋)な筋骨格モデル,および脊髄神経から筋までの神経-筋ネットワークをモデル化した神経筋骨格モデルを開発した.また,体性反射や筋ダイナミクスなど生理学的な知見をもとに高精度な筋張力推定アルゴリズムを開発した.
2.計算・シミュレーション結果の可視化と低次元化による診断・リハビリテーション支援への応用
計測された運動データ,計算された筋張力などを三次元モデルやグラフとして可視化し,神経筋疾患の診断やリハビリテーションを支援するツールを開発した.また,多次元のデータを低次元化して容易に理解できるように提示する技術を開発した.
3.神経筋骨格モデルパラメータを非侵襲に同定する手法の開発
骨格モデルの運動学・質量パラメータ,関節粘弾性パラメータ,筋モデルパラメータ,神経-筋ネットワークパラメータを,非侵襲な運動・筋電計測データのみにより同定する手法を開発した.
4.新しい非侵襲運動計測システム技術の提案
従来の球状マーカを用いた光学式モーションキャプチャに代わる運動計測システムのプロトタイプを開発した.具体的には,平面状のメッシュマーカを用いて計測点数を増加するとともに安全性を高めた方法と,カラー画像を用いてマーカレスに運動とトポロジーの取得を同時に行う方法を実現した.
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