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。

在这项研究中，我们对步行过程中估算肌肉活动的模型进行了一项研究，目的是为下肢瘫痪患者开处方的下肢矫形器的处方支持系统。大纲如下所示。有多种类型的下肢矫形器，需要适合患者症状的处方。如果对患者症状的支持不足，则存在跌倒和其他因素的风险，并且过度支持会导致患者的肌肉力量下降。但是，已经指出，当前的下肢矫形处方往往会选择不取决于患者的肌肉力量的援助。这是因为很难在临床环境中定量测量肌肉活性，并且当肌肉活动变化时很难定量估计。这项研究的目的是“构建一个模型，该模型可以定量估计肌肉活动，并定量估计可以使用可以在临床环境中测量的参数来估算肌肉活动变化的原因”。使用物理模型进行肌肉活动估算需要大规模的测量设备，例如地板反应仪和三维运动仪器，因此很难在临床环境中使用。因此，在这项研究中，我们使用了一种数学方法贝叶斯网络，使用关节角度和足底压力的分布来构建肌肉活动估计模型，这是一个小的测量手段，易于测量。目前，我们构建了一个模型，该模型使我们能够估计因果关系（这是贝叶斯网络的特征之一），并估算了肌肉变化时导致肌肉活动的原因。在实际的模型构建中，由三个受试者（2个健康受试者和1个下肢瘫痪受试者）构建了一个健康的步行模型。结果，在健康个体的所有肌肉中，至少获得了85％的肌肉活性估计准确性。此外，使用肌肉活动变化的原因用于使用测量装置重现当前现有的矫形器的条件，并进行了步态测量。当建造了支架安装的步行模型并将其与健康的步行模型进行比较时，可以获得对每种肌肉中原因的准确生物工程估计。

项目成果

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

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

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