研究内容

片麻痺患者のための筋電を入力としたヒューマンインターフェースの実現 

　片麻痺患者が目標位置へ制御対象を動かす際に、麻痺の影響により到達が遅い、もしくは到達が困難になるといった問題が生じる。そこで、片麻痺患者が麻痺の影響を受けない操作方法が必要となる。

　本研究では、動作時に発生する筋電位から機械学習を用いた目標位置の予測を行い、予測結果を電動車いすの入力に用いて位置制御を行います。それにより、高速高精度に電動車いすを制御する手法を提案しています。

把持動作時に発生する筋電位を用いた距離推定

 Brunnstrom Stageと呼ばれる片麻痺患者の麻痺の程度を評価するためのスケールがあります。この評価指標では麻痺の回復初期段階で、手指の完全な集団屈曲ができると記載があります。したがって、動作として把持動作を採用しました。

現在は、把持動作時に発生する筋電位を用いて電動車いすの「移動距離」を制御するシステムの作成をしています。