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本研究は、「研究実施計画」に基づき大きく分けて以下の4つの研究項目に分けられる。
（1）モニタリングシステムの開発、（2）状態推定システムの構築、（3）リハビリテーション支援システムの開発、（4）リハビリテーション支援システムの評価
平成24年度は、以上の項目のうち、主に研究項目(1)を実施するとともに、高次脳機能障害の一つである半側空間無視の患者及び片麻痺を呈した患者を対象として研究項目(4)となるリハビリテーション支援システムの評価を行った。まず、モニタリングシステムの開発では、Microsoft社の開発したKinectを用いて、計測された関節座標から関節角度を推定することにより、可動域を定量的に示す手法を提案した。具体的には、人間の腕のモデルを基づき、進化戦略を用いることにより、計測された関節座標系列から、関節角度を推定する手法を提案した。次に、ニューラルネットワークを用いて関節座標から関節角度を推定するための学習を行い、進化戦略とニューラルネットワークを統合することにより、姿勢推定を行う構造化学習手法を提案した。
次に、昨年度までに開発した患者の認識範囲を定量的に推定するための試験システムを改良した。半側空間無視に関する患者の姿勢変化の計測実験結果から、タブレットPCのアプリケーションを行うことにより、肩の姿勢が変化し、上半身が左方向に向いていることがわかる。無意識のうちに、上半身が左方向を向くことにより、注意を払うべき範囲が左方向にシフトするようになっていることがわかった。次に、右片麻痺を呈した患者を対象として、リハビリテーションの前後の動作計測に関する実験を行い、リハビリテーション後に、手を高くあげることができており、その変化を推定することができた。これらの結果から提案手法の有効性を示すことができた。
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