研究課題/領域番号 |
21K11308
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分59010:リハビリテーション科学関連
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研究機関 | 公立小松大学 (2022-2023) 北見工業大学 (2021) |
研究代表者 |
橋本 泰成 公立小松大学, 保健医療学部, 教授 (80610253)
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研究分担者 |
大田 哲生 旭川医科大学, 医学部, 教授 (20233132)
加藤 健治 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 研究所 健康長寿支援ロボットセンター, 室長 (30771216)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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キーワード | 脳波 / リハビリテーション |
研究成果の概要 |
本研究では、脳卒中後のリハビリにブレイン・マシン・インタフェース(BMI)技術を用いた下肢運動リハビリシステムの実用化を目指した。左右の足運動脳波識別では、16チャンネルの脳波データを用いて単独運動の識別率が68%であることが判明したが、協調運動では異なる傾向が見られた。また、経頭蓋交流電気刺激前後の比較では顕著な差が見られなかった。訓練効果の定量化では、仮想現実歩行評価システム(GRAIL)で健常者23名の歩行データを収集した。今後のBMIリハビリ実用化に向け、さらなる解析と発表を予定している。
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自由記述の分野 |
リハビリテーション工学
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、脳卒中後のリハビリテーションに革新をもたらすBMI技術を用いた下肢リハビリシステムの確立を目指した。学術的には、左右の足運動脳波識別の精度向上や、協調運動時の脳波データの解析に新たな知見を提供する点で意義がある。また、訓練効果の定量化において仮想現実技術を活用し、健常者データと臨床データの比較を可能にした点でも重要である。社会的には、この技術が実用化されることで、脳卒中患者のリハビリテーションの効率化と効果向上が期待され、患者の生活の質の向上や医療コストの削減に寄与する可能性が高い。さらに、BMIリハビリ技術の進展は、他の神経疾患リハビリへの応用も期待される。
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