下肢装具開発のためのベイズ推定を用いた足部筋活動モデルの作成

使用贝叶斯估计创建足部肌肉活动模型以开发下肢矫形器

• 批准号: 12J56623
• 负责人: 井上 淳
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Waseda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2012
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2012 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-12J56623/
• 关键词: 福祉工学; 筋活動推定; 下肢装具; ベイズ推定

本研究では下肢麻痺患者に対して処方される下肢装具の処方支援システムの構築を目的とした歩行時筋活動推定モデルの研究を行った。以下にその概要を示す。下肢装具には様々な種類が存在し、患者の症状に沿った処方が望まれる。患者の症状に対して補助が不足すれば転倒などの危険があり、補助の過剰は患者の筋力の低下を招く。しかしながら、現在の下肢装具処方は、患者の筋力によらない補助が選択されがちであるといった問題が指摘されている。これは、臨床の現場で筋活動を定量的に計測することが難しいこと、また、筋活動が変化した際にその原因がどこにあるのが定量的推定が困難であることが原因であった。本研究の目的として、"臨床現場で計測が可能なパラメータを用いた、筋活動の定量的推定・及び筋活動変化原因の定量的な推定が可能なモデルの構築"と設定した。物理モデルを用いた筋活動推定では、床反力計や三次元運動計測器といった大規模な計測設備が必要になり、臨床の場で使うことが困難である。そこで、本研究では数学的手法であるベイジアンネットワークを用い、計測装置が小型で計測が容易な関節角度及び足底圧の分布を入力とした筋活動推定モデルを構築した。この際、ベイジアンネットワークの特徴の一つでもある因果関係の推定を行い、筋活動が変化した際に何が原因になっているかを推定することを可能なモデルを構築した。実際のモデル構築においては、被験者3名(健常被験者2名、両下肢麻痺被験者1名)で健常歩行モデルの構築を行った。その結果、筋活動の推定精度は健常者のすべての筋において85%以上の推定精度を得ることができた。また、筋活動の変化原因について、計測用の装具を用いて現在すでにある装具の条件を再現し、歩行計測を行った。装具装着歩行モデルを構築し、健常歩行モデルと比較したところ、各筋において生体工学的に正しい原因推定を行うことが可能であった。

In this study, patients with lower limb anaesthesia were enrolled in the study. The lower limb fixture was used to support the study of time tendon activity estimation. The following is an overview. The lower limb fittings have the same symptoms, and the symptoms of the patients look at the symptoms along the prescription. Patients with symptoms, symptoms, Please do not know how to use the lower limb fixture, and the patient's strength will help you to choose and criticize your health problems. The calculation of the quantity of steel bar activities in the market of steel bars and beds; the quantitative presumption of the cause of failure due to the movement of steel bars and ribs. The purpose of this study is to determine the quantitative presumption of the activity of steel bars and tendons, and the quantitative estimation of the causes of reinforcement activity. in this study, the purpose of this study is to determine the quantitative presumption of tendon activity and the cause of reinforcement activity. In physical engineering, the three-dimensional dynamic counter is used to analyze the necessary equipment of large-scale model equipment, and the mechanical device is used to make it difficult for physical equipment. In this study, the mathematical techniques used in this study are used in this study, and the calculation devices are small, easy to calculate the angle and the foot bottom to distribute the force, the movement of the steel bar, the presumption of the rib movement. As soon as possible, it is necessary to determine the cause and effect of the presumption of action and reinforcement activity. what is the cause of the accident? it is presumed that it is possible to cause a failure. There are 3 persons (2 healthy and 1 paralyzed in the lower extremities) who have been killed in the international market, and 3 have been killed. The results of the test, the estimation accuracy of the rib movement is normal, the estimation accuracy of the reinforcement is more than 85%, and the presumption accuracy is good. The reason for the movement of steel bars and tendons is due to the use of equipment and equipment. Now, the conditions of the equipment are not renewed, and the operation of the plan is carried out. The equipment is equipped with the equipment, the equipment is installed, and the equipment is installed.

项目成果

Developing a new foot muscle model of gait using a Bayesian network

使用贝叶斯网络开发新的足部肌肉步态模型

• DOI: 10.1109/icsmc.2012.6378293
• 发表时间: 2012
• 期刊: Proceedings of The 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
• 作者: Jun Inoue;Kazuya Kawamura;Masakatsu G. Fujie
• 通讯作者: Masakatsu G. Fujie

Examination of a muscular activity estimation model using a Bayesian network for the influence of an ankle foot orthosis

使用贝叶斯网络检查肌肉活动估计模型对踝足矫形器的影响

• DOI: 10.1109/embc.2012.6347470
• 发表时间: 2012
• 期刊: Proceedings of the 34th Annual International Conference of the IEEE EMBS
• 作者: Jun Inoue;Kazuya Kawamura;Masakatsu G. Fujie
• 通讯作者: Masakatsu G. Fujie

Developing an ankle-foot muscular model using Bayesian estimation for the influence of an ankle foot orthosis on muscles

使用贝叶斯估计开发踝足肌肉模型，以了解踝足矫形器对肌肉的影响

• DOI: 10.1109/biorob.2012.6290295
• 发表时间: 2012
• 期刊: Proceedings of The Fourth IEEE RAS/EMBS International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics
• 作者: Jun Inoue;Kazuya Kawamura;Masakatsu G. Fujie
• 通讯作者: Masakatsu G. Fujie

ベイズ推定を用いた足部筋活動推定―歩行相分割による推定精度の向上―

使用贝叶斯估计的足部肌肉活动估计 -通过步态阶段划分提高估计精度-

• 发表时间: 2012
• 作者: Hitoshi Gomi;Kenji Ohta;Kei Hirose;Stephane Labrosse;Razvan Caracas;Matthieu J. Verstraete;John W. Hernlund;Jun Inoue;五味 斎;Jun Inoue;Jun Inoue;Jun Inoue
• 通讯作者: Jun Inoue