| 研究概要 |
本年度は,患者の生体信号に着目した徒手訓練動作の実施した。このような考えに至った経緯としては,従来の手首リハビリテーションでは手首関節のトルクと,関節角度・角速度の関係に負荷を設定する手法が一般的であるが,手首の運動機能は上腕部の筋肉のそれに大きく依存しているため,上腕部の筋肉(筋力)を直接訓練できれば合理的であると考えた。そこで,筋力と手首関節角度・角速度の関係に負荷を設定した訓練手法を実施することで,訓練したい筋肉をより直感的に訓練できることを実験により検証した。
そこで,まず,訓練したい筋肉の筋力を測定するために,筋電位センサーを導入し,表面筋電位を移動積分したものを筋力の指標とした。そして,制御用PCにおいて,筋電位センサーからの出力信号とマニピュレータにより測定される手首関節の角度・角速度の間に負荷を設定する制御手法を提案した。具体的には,手首の回内・回外動作を支配的に行う筋肉である指伸筋の筋電積分と回内・回外方向の回転角度の間に負荷を設定する。角度に対する抵抗を与えればバネ特性が実現できるし,角速度に対する抵抗を持たせれば粘性抵抗を与えた訓練が実施できることが確認された。また,本手法によれば,本来,指伸筋が少ししか貢献しない運動方向に対する上記のようなリハビリ動作も実施可能である。これはトルクに基づく従来のリハビリ訓練では実施できない,全く新しい訓練手法である。また,筋肉に疲労が蓄積されると,表面筋電位の平均周波数が低周波数域に移行していくことが広く知られている。本研究ではリアルタイムに筋電位信号をFFT解析する手法を提案し,これに基づき,リハビリ訓練を実施しながら,オンラインで患者の疲労度を定量的に検出する手法を提案した。
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