筋電信号に基づくヒト静止立位モデルの実時間制御系を用いた運動の計算論

基于肌电信号的人体站立模型实时控制系统运动计算理论

• 批准号: 16650064
• 负责人: 野村 泰伸
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Exploratory Research
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16650064/
• 关键词: 立位制御; スティフネス制御; 予測的フィードバック; 計算論敵神経科学; 実時間制御; 筋電図; 粘弾性; 長期相関

立位姿勢時の足関節粘弾性は,ヒトの静止立位を維持するには全く不十分である,本研究では,低足関節粘弾性にも関わらずヒトが安定に静止立位を維持・制御できるのは,脳神経系による予測的制御機構が重要な役割を果たしていることを定量的に示した.まず,計算機内に構築した静止立位の筋骨格系モデルを立位時のヒトの筋電信号で実時間制御するタイプの実験システムを構築した.実験系には,計算機内の下肢筋群と立位に対応するヒトの骨格系からなる微分方程式モデルを用いてた.筋モデルの張力はモデルの受動的バネ特性,受動的粘性特性,能動的収縮力で決まる(Hill型モデル).能動的収縮力は,筋電図から実時間で推定したα運動ニューロンの活動度の関数として決定した.この活動度を制御信号として,運動方程式を実時間で積分し,被験者の筋電でモデルの動きを制御した.被験者にはディスプレイ上に表示した計算機内モデルの動揺を視覚的に与え,そのモデルが立位を維持できるように自身の下肢筋電を調節させた.このとき計算機内に構築した筋の粘弾性は,それだけではモデルの立位維持が不可能な値であった.それにも関わらず,被験者は,運動学習の結果,自らの筋電図を予測的に調節することで,視覚によるフィードバックに大きな時間遅れが存在するにも関わらず,下肢筋群の収縮力によって,モデルは立位を維持することが可能となった.学習初期,中期,後期において,被験者自身の姿勢変化および筋電図とモデルの姿勢変化を比較した結果,学習が進行するにつれ被験者自身の姿勢変化,および被験者とモデルの姿勢が長期相関を示すようになることを明らかにした.さらに,姿勢変化の履歴情報に基づいて,被験者はモデルの姿勢変化を予測し,それに基づいてモデルの姿勢を制御していることを示唆する結果を得た.

In this study, the relationship between the foot joint viscosity and the foot joint static position maintenance was studied quantitatively. In this case, the software structure of the static position and the static position of the static position and the static position are constructed. In this case, the differential equations of the lower limb tendons in the computer are used. The tensile force of the tendon is equal to the dynamic characteristic, the dynamic viscous characteristic, and the dynamic contraction force (Hill type). The relationship between the activity of the muscle and the contraction force of the muscle is determined by the estimation of the activity of the muscle. The activity of the signal is controlled, the equation of motion is integrated in time, and the tendon of the subject is controlled. The subject is the subject of the computer's internal control system. The subject is the subject of the computer's internal control system. The subject is the subject of the computer's internal control system. The viscosity of the internal structure of the computer is impossible to maintain. The results of motor learning, the predicted adjustment of the muscle tone, and the existence of the time frame of the muscle tone of the lower limbs are related to the contraction of the muscle tone of the lower limbs. In the early, middle and late stages of learning, the posture of the subject changes and the posture of the muscle and muscle changes are compared. As a result, the learning progresses, the posture of the subject changes and the posture of the subject changes in the long term. In this case, the posture of the patient is changed according to the behavior information, and the patient is changed according to the posture of the patient.

项目成果

ヒト静止立位の予測的神経フィードバック制御

人体静态站立的预测神经反馈控制

• 发表时间: 2005
• 期刊: 電子情報通信学会技術研究報告 ニューロコンピューティング (印刷中)
• 作者: 谷口悟史;野村泰伸
• 通讯作者: 野村泰伸

Winters骨格筋モデルの動特性解析

Winters骨骼肌模型的动态特性分析

• 发表时间: 2004
• 期刊: 電子情報通信学会技術研究報告 MEとバイオサイバネティクス 104巻・401号
• 作者: 谷口悟史;野村泰伸
• 通讯作者: 野村泰伸