| 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,素早く,正確に寝返り動作時の筋電位を検出し,動作認識を行うために,代表者らが提案・開発したミクロ・マクロ・ニューラルネットワークに対して,その最適構造決定方法をアルゴリズム化し,寝返り動作以外の緩慢な動作の動作認識にも適用可能となるように汎用性を高めた.また,実際の環境を想定した評価実験を行い,寝返り動作と起き上がり動作を識別する排他的論理和を用いたアルゴリズムを開発し,筋電位の電気機械的遅延(EMD)などを用いて認識性能を評価した.さらに,ハードウエアに関しては寝返り動作時の回旋可動域抑制性に関して,工学的評価を行った.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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