研究概要 |
がんの末期に骨転移が起こると, 患者の骨は極めて脆弱になり, 寝返り動作に伴う体幹の回旋動作などによって激しい疼痛や骨折が発生する. 本研究では生体計測とメカトロニクスの知見を活かし, ターミナル・ケアにおけるペインマネジメントを実現する「EMGを用いたガン骨転移患者の寝返り支援機器の開発」を行う, 患者の寝返り動作をEMGの解析, およびニューラルネットワークの認識によって検知し, 痛みを引き起こす体幹の捻りだけを体幹に配置された空気圧ゴム人工筋を駆動させることで抑制するという寝返り動作を受動的にアシストするもので, この機器の開発により末期ガン患者のQOL向上とADL獲得の実現を目指す. 本年度は, 寝返り支援機器の入力信号となる筋電位に関して, 寝返り動作時の筋電位発生順序の解明を行い, 筋電位そのものの若年者と高齢者の違いや, 連続使用による影響などを実用化に至る際に重要となる部分について基礎的な検討した. また, 筋電位をもとに寝返り動作を認識するアルゴリズムに関しては, 独自のミクロ・マクロ・ニューラルネットワークを開発し, その最適構造決定手法を確立することにより, 既存のアルゴリズムで問題となっていた応答性, 安定性に関して高い有効性を示した. さらに, 空気圧ゴム人工筋を用いた体幹回旋可動域を制限する機構の開発を行い, 従来のジュレット型の硬性コルセットと性能の比較をまず光学式位置計測装置により行い, さらに, レントゲンを用いて脊椎の各関節の挙動を解析し その有効性を示した. これにより開発した寝返り支援機器の各要素において, 要求性能を満足していることが確認された.
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