人工神経回路網を用いた電気刺激による多自由度運動制御

脊髄損傷者等の運動機能を再建できる、「機能的電気刺激」と呼ばれる生体情報工学的手法がある。本研究では、その刺激データの生成法として、多自由度運動が可能な関節の、人工神経回路網を用いた制御について、検討を加えた。実験は、前腕の2筋に電気刺激を加え、手関節の2自由度の運動を生じさせた。まず、実際の生体で測定された応答に基づいて、筋骨格系の逆モデルを人工神経回路網に学習させた。そして、この逆モデルから、刺激データを生成し、生体の筋に加えて、生じた関節角度を評価した。その結果、目標関節角度に概ね一致する角度が得られたことから、「人工神経回路網を用いた電気刺激による多自由度運動制御」の手法の実現可能性が確認された。また、3筋の刺激による2自由度運動制御について、コンピュータシミュレーションによる評価を行った。この場合、運動の自由素に比べて、刺激する筋数が多いために、運動学的冗長性が存在することから、逆モデルを人工神経回路網で実現するのは容易ではない。そこで、適切な拘束条件を設定し、冗長性を解消した上で、逆モデルを作成した。そして、前述の実験と同様の手順でシミュレーションした結果、運動学的冗長性を有する場合でも、本法が適用可能であることを確認した。一般の運動制御では、運動学的冗長性は常に存在するので、本研究の結果は、非常に重要なものであると考える。神経筋骨格系の挙動は複雑であるために、従来の刺激データ生成は解析的でなく、試行錯誤的に行われることが多かった。本研究のように人工神経回路網を用いて生体の特性を模倣すれば、比較的容易に刺激データを生成することが可能になるものと思われ、験者・被験者双方の負担の軽減につながるであろう。そして、その結果として、より多数の障害者に、機能的電気刺激による動作再建の機会を与えることが出来るようになるであろう。

脊髄損傷者等の運動機能を再建できる、「機能的電気刺激」と呼ばれる生体情報工学的手法がある。本研究では、その刺激データの生成法として、多自由度運動が可能な関節の、人工神経回路網を用いた制御について、検討を加えた。実験は、前腕の2筋に電気刺激を加え、手関節の2自由度の運動を生じさせた。まず、実際の生体で測定された応答に基づいて、筋骨格系の逆モデルを人工神経回路網に学習させた。そして、この逆モデルから、刺激データを生成し、生体の筋に加えて、生じた関節角度を評価した。その結果、目標関節角度に概ね一致する角度が得られたことから、「人工神経回路網を用いた電気刺激による多自由度運動制御」の手法の実現可能性が確認された。また、3筋の刺激による2自由度運動制御について、コンピュータシミュレーションによる評価を行った。この場合、運動の自由素に比べて、刺激する筋数が多いために、運動学的冗長性が存在することから、逆モデルを人工神経回路網で実現するのは容易ではない。そこで、適切な拘束条件を設定し、冗長性を解消した上で、逆モデルを作成した。そして、前述の実験と同様の手順でシミュレーションした結果、運動学的冗長性を有する場合でも、本法が適用可能であることを確認した。一般の運動制御では、運動学的冗長性は常に存在するので、本研究の結果は、非常に重要なものであると考える。神経筋骨格系の挙動は複雑であるために、従来の刺激データ生成は解析的でなく、試行錯誤的に行われることが多かった。本研究のように人工神経回路網を用いて生体の特性を模倣すれば、比較的容易に刺激データを生成することが可能になるものと思われ、験者・被験者双方の負担の軽減につながるであろう。そして、その結果として、より多数の障害者に、機能的電気刺激による動作再建の機会を与えることが出来るようになるであろう。