人工神経回路を用いたFES刺激データ生成のための運動学的冗長性解消の基礎的検討

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  • Fundamental study on the resolution of kinematic redundancy for creation of FES stimulus data by using Artificial Neural Network

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説明

脳卒中や脊髄損傷等による運動機能麻痺者に対して、電気刺激を加えて動作を再建させる「機能的電気刺激」(Functional Electrical Stimulation; F E S )と呼ばれる手法がある。筆者らは、麻痺者の筋骨格系の特性を人工神経回路(Artificial Neural Network)を用いてモデル化することによって刺激データを生成する方法を検討している。我々が採用した人工神経回路の学習方法である「直接逆モデリング」は、冗長性のある制御対象に適用できない。そこで拘束条件を付加して、筋骨格系の運動学的冗長性を解消する。本研究では、協同筋・拮抗筋を含む1自由度の関節運動を模擬するシミュレータを制御対象として、負荷の微小変化に対する関節角度変化の影響から、拘束条件を検討した。

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参考文献 (18)*注記

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