RSJ2014AC2H1-04 仮想空間での上肢リハビリテーションシステムの構築郭書祥(香川大学) ○山本 1. はじめに現在、日本では高齢化が進んでおり、2007 年には超高齢社会に突入している。高齢者が生活していく上で、上肢は最も使用頻度の高い部位であり、老化によって機能の低下した上肢に対するリハビリは大変重要である。また、脳血管疾患、いわゆる脳卒中は日本ではがん、心疾患に次いで死亡原因の第 3 位になっており、その患者数は高齢化に伴い、さらに増加することが予想される。さらに、脳卒中は、一命を取り留めた場合でも片側麻痺などの後遺症が残る場合が多い。しかし、増加傾向にある脳卒中患者に対し、介護士、療法士の数が不足している。そこで介護士、療法士を必要としないリハビリテーションシステムの開発が求められている[1]。 2. 研究目的とアプローチ啓嗣(香川大学) 動作は深指屈筋、伸ばし動作は深指伸筋を測定対象とした。MTx センサを、人差し指、中指、薬指の第 1、第 2 関節に、チャンネルを深指伸筋、深指屈筋に貼付する。図 2 に指の曲げ、伸ばし動作の順序を示す。実験が開始される位置と伸ばし動作が終了する位置を(a)、曲げ動作が終了する位置を(b)と設定した。上肢の動作はそれぞれ 10 回ずつ行い、その中のデータを用いる。動作、停止の時間をそれぞれ 2 秒と設定し、連続動作を可能とするため、曲げ動作と伸ばし動作の開始の位置を 0°、終了の位置を 180°とし、以下の 4 パターンの角度で動作と停止を繰り返し、測定を行った。 (1) 0°→90°→180°(90°毎) (2) 0°→60°→120°→180°(60°毎) (3) 0°→45°→90°→135°→180°(45°毎) (4) 0°→30°→60°→90°→120°→150°→180°(30°毎) 本研究では、両側リハビリテーションのデバイスとして仮想空間（VR）に作成した上肢を用いて、片側麻痺患者に対するリハビリテーションシステムの構築を目指す。そのために、上肢から sEMG 測定し、特徴抽出を行った後、フィルタ処理を行い、連続動作の上肢動作を VR で動作させる。実験では、測定した sEMG を用いて、VR 内でのリハビリテーションシステムを構築し、閾値を設定し、実験を行う。本研究では特徴抽出法として RMS を用い、フィルタとしてローパスフィルタの一つであるバターワースフィルタを使用する。図 1 に作成した VR の上肢モデルを示す [2] 。 (a)初期状態 (b)停止状態図 2 sEMG 測定の様子 3.2. VR を用いた動作実験図 1 作成した VR の上肢モデル 3. 実験方法 3.1. sEMG の測定 MTx センサによる角度の測定、Personal-EMG による EMG の測定を行う。被験者は健康な 20 代男性である。測定する上肢の動作は手指の曲げ動作、伸ばし動作である。上肢の動作に対する筋肉は、曲げ第32回日本ロボット学会学術講演会（2014年9月4日～6日）測定した sEMG を用い、VR で動作実験を行う。 RMS を用い、sEMG を特徴抽出し、バターワースフィルタを用い、フィルタ処理を行い、MTx センサで測定した角度の変化を用い、閾値を設定し、閾値を上回る sEMG を測定すれば VR が動作する。30 度毎の曲げ動作は、角度の変化に対し、sEMG の差がほとんどなく、閾値の設定が困難なため、実験を行うことができなかった。 4. 実験結果測定し、特徴抽出及びフィルタ処理後の sEMG の測定結果の一例として、90 度毎の動作の測定結果を図 3，4 に示す。MTx センサで測定した角度の変化を図 5 に示す。図 6 に制御した VR を用いた動作実験の様子を示す。 RSJ2014AC2H1-04 5. VR を用いたニューロリハビリテーション sEMG（mV） 0.02 0.015 0.01 0.005 0 0 100 200 300 Sampling number 400 図 3 指屈筋の sEMG の変化 0.035 ミラーニューロンを駆使し、VR を用いたニューロリハビリテーションを提案する。3.2 の動作実験で使用した VR の hand モデルにボールを持たせた。曲げ動作を行うとボールは小さくなっていき、180 度に達するとボールが消えるようになっている。また、伸ばし動作を行うと、ボールは大きくなっていき、伸ばし動作の 180 度に達するとボールは初期の大きさにもどる。指の動作より分かりやすく、視覚的に効果が出るよう構築した。動作実験の手順、原理は 3.2 の VR を用いた動作実験と同様とする。曲げ動作の閾値は 0.015mv、伸ばし動作の閾値は 0.020mv である。図 7 にボールを用いたニューロリハビリテーションの動作実験の様子を示す。 sEMG(mV) 0.03 0.025 0.02 0.015 0.01 0.005 0 0 100 200 300 400 Sampling number 図 4 指伸筋の sEMG の変化 (b) 停止状態図 7 ボールを用いた動作実験 100 6. 結論 50 Angle(° ) (a) 初期状態 0 -50 -100 0 300 600 900 1200150018002100 Sampling number 図 5 角度の変化本研究では、指定した角度での指の曲げ、伸ばし動作の sEMG の測定、測定した sEMG を用い、仮想空間での指の曲げ、伸ばし動作の動作実験を行った。45 度毎の測定までは VR を動作させるための閾値を設定出来たが、30 度毎の測定になると閾値の設定が難しく、VR を動作させることが出来なかった。また、動作の切り替え時に、sEMG の誤認識が起こり、VR が誤作動を起こすことがあったことから、新たな特徴抽出法、識別法、フィルタを考察し、誤作動を減らし、連続動作が可能な角度を増やす必要がある。また、力フィードバックがないため、デバイスを用い、力フィードバックを加えることが今後の課題である。参考文献 (a) at 0° (b) at 90° (c) at 180° 図 6 動作実験の様子第32回日本ロボット学会学術講演会（2014年9月4日～6日） [1] Muye Pang, Shuxiang Guo, Songyuan Zhang:Finger Joint Continuous Interpretation based on sEMG Signals and Muscular Model:Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, pp.1435-1440, August 4-7, Takamatsu, Japan, 2013 [2] 郭書祥, Mohd Yazid Bin Kamarudin, 宋智斌, 吉田俊一: 上肢の VR リハビリテーションシステムに関する研究. 第 15 回知能メカトロニクスワークショップ, B2, 愛媛, 日本, 2010.