生体筋電データに基づく人間の神経筋骨格ネットワークの同定法

研究分担者はフランスのモンペリエ大学の研究LIRMMにおいて博士号を取得し、2010年11月から東京大学大学院情報理工学研究科において日本学術振興会の特別研究員として研究代表者とともに研究を実施している。博士課程での研究テーマは、筋機能の再建のためのFunctional Electrical Stimulationを目的とした筋の動特性モデルの構築についてのものであった。筋張力を計算するために、逆動力学計算を用いる方法が良く利用されている。これは逆動力学計算によって計算された関節トルクを各関節に関係する筋の間で最適化によって分配する問題として知られている。この解法には共収縮による冗長性の問題が内在している。研究分担者と研究代表者は、逆動力学計算から得られた関節トルクを分配する際に、筋電情報を用いて筋群の間の分配比率とすることを提案した。このための第一歩として、研究分担者は、本人の博士論文の研究の経験に基づいて、筋電情報から筋張力を計算する問題にあらたな接近方法を検討した。この方法には始めに何段階かの筋電データに対する前処理が必要である。その後、筋張力を計算するために筋の動特性モデルが計算に用いられる。筋の動特性モデルの計算には等尺性計測に基づいたパラメータ同定が必要になるが、ここでも逆動力学計算と組み合わせることによって、同定とその計算を単純化することができる。これまでの約6ヶ月間で,逆動力学計算、微分方程式で表される筋の動特性モデル、パラメータ同定法を組み合わせた方法論を検討してきた。これ考えに基づいた筋張力計算のアルゴリズムを実装し、検証実験によってアルゴリズムを検証する計画をたてているところである。

研究分担者はフランスのモンペリエ大学の研究LIRMMにおいて博士号を取得し、2010年11月から東京大学大学院情報理工学研究科において日本学術振興会の特別研究員として研究代表者とともに研究を実施している。博士課程での研究テーマは、筋機能の再建のためのFunctional Electrical Stimulationを目的とした筋の動特性モデルの構築についてのものであった。筋張力を計算するために、逆動力学計算を用いる方法が良く利用されている。これは逆動力学計算によって計算された関節トルクを各関節に関係する筋の間で最適化によって分配する問題として知られている。この解法には共収縮による冗長性の問題が内在している。研究分担者と研究代表者は、逆動力学計算から得られた関節トルクを分配する際に、筋電情報を用いて筋群の間の分配比率とすることを提案した。このための第一歩として、研究分担者は、本人の博士論文の研究の経験に基づいて、筋電情報から筋張力を計算する問題にあらたな接近方法を検討した。この方法には始めに何段階かの筋電データに対する前処理が必要である。その後、筋張力を計算するために筋の動特性モデルが計算に用いられる。筋の動特性モデルの計算には等尺性計測に基づいたパラメータ同定が必要になるが、ここでも逆動力学計算と組み合わせることによって、同定とその計算を単純化することができる。これまでの約6ヶ月間で,逆動力学計算、微分方程式で表される筋の動特性モデル、パラメータ同定法を組み合わせた方法論を検討してきた。これ考えに基づいた筋張力計算のアルゴリズムを実装し、検証実験によってアルゴリズムを検証する計画をたてているところである。