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神経筋疾患患者らの生活の質（Quality of Life: 以下、QOLと省略する）の向上を図ることを目的として、本研究では、生体信号（筋電信号と脳波）を活用してニューロリハビリテーションを行うための上肢運動支援システムの検討を行っている。２０１９年（初年）度には、以下の成果が得られた。
1. 筋電信号の増幅や前処理を行うための2チャンネル筋電コントローラを作成し、前腕部から導出した筋電信号をコンピュータに入力して、取得した筋電信号に対する疲労軽減の検討を行った。具体的には、サポートベクターマシン(SVM)、Label Spreading、LSTM（長・短期記憶）を用いた判別器を作成し、トレーニングデータにより各判別器を学習後、テストデータを入力した際の判別結果を比較した。実験の結果、3つの判別器の中でLSTM判別器を使用した場合に最も高い判別率(98.9%)が得られた。
2. 仮想空間（ゲームエンジンにはUnityを使用）の環境内に、手作業の器用さを評価する指標の一つであるボックス＆ブロックテストを作成し、virtual hand を導入して上述の2チャンネル筋電コントローラにより操作が行えるように設定した。健常被験者1名の筋電信号を用いてvirtual hand を操作した評価結果より、複数のブロックを適切に移動可能であることが明らかになった。
3. Unityを用いて、食事や水分摂取のためのリハビリテーション用仮想空間を作成した。ヒト上肢の代替として7自由度のロボットアームを設置し、コントローラを用いて健常被験者1名による操作実験を行った。実験結果より、仮想空間内のロボットアームを操作して卓上に置かれたコップやスプーンを把持し、仮想ユーザの口元までそれらを適切に移動できることが確かめられた。
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