双方向ニューロフィードバックによる神経刺激型再運動学習パラダイムの開発

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脳卒中すなわち脳血管障害の増加は全世界で社会的に深刻な問題を起こしうる要因のひとつとなっており患者、介護者と社会に大きな経済的負担を課している。この傾向は高齢化社会に伴いさらに今後深刻になることが予想される。本研究は脳の可塑性と脳の持つ運動学習の原則を考慮してリハビリテーションを行えるブレイン・マシン・インタフェース型機能的電気刺激システムの開発を目指す。平成29年度では、機能的電気刺激システムの制御アルゴリズムの開発を行った。フィードバックするべき運動情報をいかに筋肉への機能的電気刺激システムで実現できるかを検討し、システムの設計、制御デザインを行った。望まれる筋肉の活性化を電気刺激によっていかに真に生み出せるかの問題があるが、EMGに基づく閉ループ制御機能を持つFESを開発した。電気刺激によって誘起される筋肉の反応をみながら電気刺激を行う点が従来の方法にない新しいアプローチである。本研究ではリアルタイムに電気刺激により誘起された筋力を補償しながら行う制御を実現した。またこれまでの結果に基づきそれを発展させて正確で信頼性のあるFESシステムを実現し，特にポータブルな筋肉電気制御システムにて本制御則の検証を行った。以前所属したフランスの機関と連携して脊髄損傷患者の筋肉において本制御の検証実験を解析し、論文誌に掲載した（International Journal of Neural Systems）。本研究の成果でThe 15th Annual Delsys Prize for Innovation in Electromyographyを受賞した。 本賞は、米国De Luca Foundationが主催するEMG（Electromyography）技術のInnovationに関する国際的な賞で、日本人としては初めての受賞となった。