ミッション

我が国における平均寿命は約85歳と言われており，2030年には人口の40％が高齢者になると推定されています．一人で自立して生活ができる指標である健康寿命との差は約10年あり，多くの高齢者がその10年間は何らかの介助が必要になります．このような身体機能の低下に対して，医療機関でのリハビリ治療終了後は，自己で運動習慣や効率性の高いトレーニングを継続する必要がありますが，在宅で主体性を持ってトレーニングすることは簡単なことではありません．また地理的・身体的要因により病院へ物理的に通うことが困難なケースも増えています．そこで医療従事者や患者に負担をかけないステルスセンシング，身体スキル把握に基づくトレーニング難易度の自動調整，ソフトアクチュエータを用いたデータ駆動型リハビリ支援機器の開発を通じて，AI技術を活用した健康長寿を楽しむスマートソサエティの実現に取り組んでいます。

身体能力のステルスセンシング

非接触センシングを中心とした計測により，医療従事者や患者さまに負担をかけないステルスセンシング技術を，株式会社システムフレンドと共同開発しています．また計測結果から日常生活動作（ADL）スコアを予測するシステムの開発をすすめており，このシステムにより日常生活の改善に役立つリハビリ支援サービスの創出や，データに基づく医療介護（デジタルヘルス）の仕組み作りを目指しています．

空気圧人工筋を使ったリハビリ支援機器

柔軟，軽量，安価な空気圧ゴム人工筋を利用したリハビリ支援機器をダイヤ工業株式会社と共同開発しています．たとえば，現在ダイヤ工業より販売中のパワーアシストブーツは，脳卒中片麻痺患者歩行リハビリのため足首動作支援ブーツであり，低圧域での駆動性の良い空気圧人工筋の特徴を活用した，軽量，柔軟で着脱しやすい構造になっています．本プロジェクトでは，さらに着用者からの運動計測に基づいてリハ機器の駆動パラメータが自動調整されるアルゴリズムの開発を，産業技術総合研究所と共同で行っています．

Stealth-Adaptive Exergame Design Framework

「意識させない計測」「運動能力の推定とデータ蓄積」「トレーニング難易度への反映」をループさせる，AIを使った新しいデータヘルスケアのしくみであり，計測に特別な動作をさせたり時間をかけたりさせず，統計的手法や機械学習などを活用した定量化とデータ蓄積を行い，ユーザの能力に合わせて負荷や難易度を自動設定することによるモチベーション維持とトレーニング効果の向上を目指します．

活動内容

２０１８年より，NEDOの支援をうけて次の活動を行っています。

学会，論文誌，展示会での発表
研究成果を応用したサービスのリリース

メンバー

広島大学・栗田雄一研究室
広島大学病院リハビリテーション科（木村彰浩教授，平田和彦部長）
産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究チーム（多田充徳研究チーム長）
神戸大学・寺田努教授
株式会社アプリクラフト
ダイヤ工業株式会社

（順不同）

外部資金実績

NEDO人工知能技術適用によるスマート社会の実現／人工知能技術の社会実装に関する日米共同研究開発「健康長寿を楽しむスマートソサエティ・主体性のあるスキルアップを促進するAIスマートコーチング技術の開発」（２０１８～２０２２年度）

業績

Swagata Das, Wataru Sakoda, Priyanka Ramasamy, Ramin Tadayon, Antonio Vega Ramirez, and Yuichi Kurita, Feature Selection and Validation of a Machine Learning-Based Lower Limb Risk Assessment Tool: A Feasibility Study, Sensors, 21(19):6459, September 2021
Haruki Toda, Tsubasa Maruyama, Yuichi Kurita, and Mitsunori Tada, Individual Adjustment of Contraction Parameters for Effective Swing Assist Using a Pneumatic Artificial Muscle in the Elderly, Applied Sciences, Vol.11, No.9, 4308, May 2021
Haruki Toda, Mitsunori Tada, Tsubasa Maruyama, and Yuichi Kurita, Optimal Swing Support During Walking Using Wireless Pneumatic Artificial Muscle Driver, Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.33, No.2, pp.379-385, April 2021
Priyanka Ramasamy, Swagata Das, and Yuichi Kurita, Ski for Squat: A Squat Exergame with Pneumatic Gel Muscle-based Dynamic Diculty Adjustment, 23rd International Conference on Human-Computer Interaction, Online, July 24-29, 2021
Ramin Tadayon, Wataru Sakoda, Yuichi Kurita, Stealth-Adaptive Exergame Design Framework for Elderly and Rehabilitative Users, 22nd International Conference on Human-Computer Interaction, Online, July 19-24, 2020
Tipporn Laohakangvalvit, Haruki Toda, Tsubasa Maruyama, Yuichi Kurita, and Mistunori Tada, Evaluation of Cognitive Load and Its Relationship with Physical Ability on Walking Support using Pneumatic Artificial Muscle (PAM) Driver, International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics Seanglidet Yean, Mitsunori Tada, Haruki Toda, Bu-Sung Lee, and Yuichi Kurita, Adaptive Automatic Controller for Swing Assist by Pneumatic Artificial Muscle, IEEE Sensors Applications Symposium, Kuala Lumpur, Malaysia, March 9-11, 2020(AHFE 2020), Paper# 742, San Diego, CA, JSA, July 16-20, 2020
Wataru Sakoda, Ramin Tadayon, Yusuke Kishishita, Masataka Yamamoto, and Yuichi Kurita, Ski exergame for squat training to change load based on predicted Locomotive risk level, 2020 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pp.289-294, Honolulu, Hawaii, USA, January 12-15, 2020
Haruki Toda, Mitsunori Tada, Tsubasa Maruyama, and Yuichi Kurita, Effect of Contraction Parameters on Swing Support During Walking Using Wireless Pneumatic Artificial Muscle Driver: A Preliminary Study, The SICE Annual Conference 2019, pp.727-732, Hiroshima, Japan, September 10-13, 2019
Ramin Tadayon, Antonio Vega Ramirez, Swagata Das, Yusuke Kishishita, Masataka Yamamoto, and Yuichi Kurita, Automatic Exercise Assistance for the Elderly Using Real-Time Adaptation to Performance and Affect, 21st International Conference on Human-Computer Interaction (HCII2019), : Universal Access in Human-Computer Interaction. Multimodality and Assistive Environments pp 556-574, Florida, USA, July 26-31, 2019

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