筋電研究グループ
研究テーマ
近年は上腕部の表面筋電位から手先動作の推測を行う研究が主に行われている .特に深層学習を用いた多動作分類を行う先行研究が多く,深層学習には前腕部表面筋電位を用いた手先動作の分類において多分類精度向上に貢献できるポテンシャルを秘められていることが分かる. 本研究では日本における筋電義手の普及率を高めることで上肢切断者の職業復帰と Quality of Life の向上を図ることを目的とした.筋電義手の操作方法を簡易化することで,筋電義手支給要件である「よく使いこなすことができる」という要件を満たすためのハードルを下げることを目指した.筋電義手操作を簡単にするためには直感的な操作ができることが好ましい.そのためボタン操作や他動的な動作は取り入れずに表面筋電位データのみを制御に用いる分類システムを実装した.また人間の手先動作のバリエーションに近い動作を可能とすることも操作の容易化につながる.多動作分類を実装するため,手先動作の分類においてポテンシャルを秘める深層学習モデルをシステムの分類器に採用した. 開発した深層学習モデルを用いた筋電義手システムは単に分類精度の調査をするだけでなく,実際に筋電義手に実装することでレスポンスタイムを調査した.これによって深層学習モデルの筋電義手への有用性を示した．