本研究は開発した患者の上肢運動病態を再現できるアームロボットを用い,運動療法熟練者がロボットに与えた上肢運動療法を定量化し,標準的な評価値を算出する.また,算出した評価値は臨床技能を検定するための評価アルゴリズムとしてアームロボットに実装し,学生を対象に運動療法の技術講習を実験的に行い,その教育効果を検証することを目的としている. 本年度は,セラピストと学生の運動療法技術の特徴量を明らかにし,運動療法教育の参考とすることを目的として,データ取得を行った.セラピストと学生の運動療法技術を判別するために,1000 bootstrap dataを作成し比較した結果,セラピストに比べ学生で,peak velocityは速く,peak angleは小さく,movement timeは短かった.また,セラピストと学生の運動療法技術の判別のための正診率の比較では,peak velocity and peak angleの組み合わせが最も高い正診率を示した.このことから,学生とセラピストの上肢運動療法技術において,運動学的にロボットアームを動かす速さと関節角度が異なり,peak velocity and peak angleの組み合わせが学生とセラピストの技量を弁別する最適なclassifierであることが示唆された.そのため,セラピストのpeak velocity and peak angleは,学生が上肢運動療法技術を学ぶ際の参考値にできる.この結果に関する論文を投稿し,掲載済みである. 現在は,筋緊張の程度を変化させて再現したアームロボットを用いて,筋緊張の程度の違いによるセラピストと学生の運動療法技術データを蓄積し,論文化を進めている.
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