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運動麻痺患者を対象としたブレイン－マシンインタフェース型リハビリシステムの構築

脑机接口式运动瘫痪患者康复系统的构建

基本信息

批准号：
14J00320
负责人：
中谷真太朗
金额：
$ 1.09万
依托单位：
University of Hyogo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2014
资助国家：
日本
起止时间：
2014-04-25 至 2016-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は，アクティブ―ドライ電極の利用による脳波計測環境の簡素化および半教師付き学習による識別器の自動更新手法の確立に取り組んだ．まず，ペーストなしでの脳波計測を行うことを目的とし，アクティブ計測が可能な小型で無線式の脳波計(Polymate Mini AP108, ミユキ技研)を利用した．この脳波計は，皮膚と電極間の接触インピーダンスの影響を受けにくいアクティブ電極であり，導電性ペーストが不要，充電池による駆動とBluetoothによる脳波信号の無線伝送が可能である．しかし，そのままでは足の運動に関するとされる頭頂部付近にうまく電極を固定することができなかった．そこで，頭頂部付近の脳波を安定して計測するための電極固定具の開発を行った．この結果を含め，製作したリハビリテーションシステムについて日本人間工学会システム大会にて発表し，奨励賞を受賞した．次に，これまでに提案してきた識別器を自動更新型にするための手法について検討した．まず，脳波に比べて得られる信号特性の変化を捉えやすい筋電位を対象とすることとし，微小に計測位置を変化させた場合に得られる筋電位の変化を求めた．次に，筋電位の特性変化に対して動作識別器を自動的に更新する手法として，半教師付き学習を用いるものを新たに提案した．この手法では，測定された筋電位がどの動作パターンに属するのかを，測定された信号が持つデータの分布に関する情報も用いることで，より正確に分類しようとするものである．得られた分類結果をもとに識別器の再学習を自動的に行うことで，筋電位の特性が変化した場合でも利用者に負担を与えることなく性能を維持することができる可能性を示した．この成果は脳波からの動作企図分類問題にも適用できると考えている．この結果をもとに，筋電位からの動作分類時の識別器更新手法としてまとめ，計測自動制御学会論文集で発表した．

This year, we established the automatic update method of the automatic update method of the アクティブ-ドライelectrode using the による wave measurement environment and simplified it with a half-teacher.まず，ペーストなしでの脳波meter を行うことをpurposeとし，アクティブmeasurement possibleなsmall wireless type wave meter (Polymate Mini AP108, MIKOJIKEN) utilizes the technology. The contact between the skin and the electrodes is affected by the contact between the skin and the electrodes, and the conductive electrodes are affected There is no need for sex, but it is possible to recharge the battery and send the Bluetooth signal wirelessly.しかし, そのままでは Foot movement に off するとされるThe top of the head is close to the にうまくelectrode をfixed することができなかった．そこで, the top of the head is close to the の脳wave を stable して measurement するための electrode holder の発を行った.このRESULTS をHANめ, PRODUCTION したリハビリテーションシステムについてThe Japanese Society for Human Engineering's General Assembly was held at the meeting, and the reward was received. The times are as follows: the automatic update method of the automatic identification device and the automatic update method of the new method.まず, 脳波に比べて got られる Signal characteristics の変化をCapture えやすいRebar potential を対 resemble とすることとし, when the measurement position is small, the potential of the ribs is changed, and the potential is changed. Next time, the characteristics of tendon potential are changed, the motion recognition device is automatically updated, the technique is updated, and the half-teacher is paid to learn and use it, and the new proposal is proposed.この Technique では, measure された muscle potential がどの Action パターンに genus するのかを, measure された signal がThe information on the distribution and distribution of the information is used, and the classification is correct. The classification result of the classification is obtained by relearning the automatic classification result of the recognition device and the characteristics of the tendon potential are changed. In this case, the burden on the user and the possibility of maintaining performance and performance are shown.このachievementは脳波からのactionEnterprise classification problemにもAPPLICABLEできるとtestえている．このResult をもとに, Muscle potential からのRecognizer update method during action classification としてまとめ, Proceedings of the Society for Measurement and Automatic Control で発 table した.