研究課題
脳波から患者の運動意図を読み取り、それに合わせて麻痺した手を機械で動かすブレイン・マシン・インタフェース（BMI）によるリハビリ装置が開発されているが、動作の遅れ、対応する運動の数の少なさなどの問題があり、患者が自分の意志で動かしているという感覚の低下につながっていた。本研究では、表面筋電位による運動推定技術を開発し、脳波を用いた上肢用アシストスーツに取り入れることで、より運動意図に即した合目的的上肢動作の補助ができるようにする。本年度は、昨年度開発した運動推定手法と同じ筋骨格モデルを使用しつつ、最適化の評価関数や制約条件などに改良を加え推定精度向上を目指した手法を開発し、表面筋電位から肘・手関節の屈曲・伸展角度および把持動作中の示指MP関節の角度を推定できるようにした。そして健常者および脊髄損傷患者を被験者とした実験により、表面筋電位からこれらの関節角度の推定が行えることを確認した。本手法はBMI型上肢アシストスーツBOTASの制御系に組み込まれ、健常者と脊髄損傷患者に対し随意性の高いアシストを提供できることが確認されている。
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
巻: (in press) ページ: (in press)
Frontiers in Neuroscience
巻: 7 ページ: -
10.3389/fnins.2013.00172
Journal of Integrative Neuroscience
巻: 12 ページ: 331-341
10.1142/S0219635213500192
