上肢FES制御の計算機シミュレーションツールの開発(3.2 第4回情報シナジー研究会, 3. 研究活動)

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上肢FES制御の計算機シミュレーションツールの開

発(3.2 第4回情報シナジー研究会, 3. 研究活動)

著者

杉義宏, 渡邉高志, 吉澤誠

雑誌名

年報

巻

5 ページ

84-87

発行年

2006-06

URL

http://hdl.handle.net/10097/48522

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上肢FES制御の

計算機シミュレーションツールの開発

杉義宏*,渡追高志締,吉滞誠琳 *東北大学大学院工学研究科料東北大学情報シナジーセンター概要

機能的電気刺激(Functional Electrical Stimulation ; FES)による麻痔患者の動作再建のための制

御器開発の過程において､刺激実験を繰り返し行っていると被験者に負担がかかるなどの問題が存在する｡これらを回避するために､我々の研究グループでは計算機によるモデルシミュレーションシステムの構築を進めているo これまでのシステムでは､シミュレーションの条件に制限があること､また出力が数値データのみで可視化されていないことや､モデルパラメータの調整を行う際に手間がかかることなどの問題点があった｡これらを解消するため､運動方程式を4自由度から7自由度-拡張することで肩関節を含む運動のシミュレーションを可能にし､

また､ GUT(Graphical User Interface)を開発することで､計算結果をリアルタイムでグラフ描画

しボタン操作でモデルのパラメータ値を変えられるようにしたo さらに､ 3次元アニメーショ

ンで計算結果を可視化することで結果の視覚的イメージが得られるようにした｡

1.はじめに

人間の運動は､筋の収縮による張力によって生成される｡この筋収縮のための指令は､

脳の中枢神経系(central nervous system ;CNS)

から脊髄を通って筋に伝達される｡脳卒中などによる脳障害や､交通事故などによる脊髄損傷が起こると､脳からの指令が末梢神経に伝達されなくなり運動麻痔が生じるGしかし､そのような麻痔が起こった患者の場合にも末梢の神経や筋が興奮性を維持していれば､人工的な電気刺激で脳からの指令の代わりに信号を与えることで筋を収縮させることができ運動機能を再建することが可能である｡このような｢明確な目的意識と作用メカニズムの理解の上に立って生休機能の補助あるいは制御を行う電気刺激｣のことを､機能的電気刺

激(Functional Electrical Stimulation ; FES)と呼

び､現在までに上下肢に対する運動再建に関する研究と臨床応用がなされている[1] [2]｡ FESによる運動機能再建には､所望の機能的運動を実現させるための適切な制御方法が必要とされる｡しかし､神経筋系の電気刺激応答は非線形性を持ち､筋ごとに異なること､また応答に時間遅れや筋疲労があること､さらに電気刺激強度一関節角度の関係が冗長性を持つこと､などの理由でFESによる運動の制御は非常に複雑で難しい問題となっている｡現在のFES制御器の研究開発は､主に運動機能麻痔者や健常被験者の協力を得て実際に電気刺激を与えることにより行われているD そのため､健常被験者の反応や随意的な力などによる影響を原因とする制御結果の再現性の低下､繰り返し電気刺激を行うことによる被験者-の負担､開発した制御器の初期テスト時の危険性などといった問題点があった｡これらの問題を回避するための方法として､我々の研究グループでは､ FESの分野で利用可能な筋骨格モデルを構築し､ FES制御器の開発における試行錯誤的な作業を計算機によるモデルシミュレーションを利用して行う方

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法を検討してきた[3]｡これまでに構築された筋骨格モデルの概略を図1に示す.っ電気刺激が入力されると､その刺激強度からリクルートメントレベルu(S) が決定され､活性化ダイナミクスにより活動度｡(∫)が決定される｡これと､そのときの筋の長さ､収縮速度､最大筋張力から筋収縮力F(.E が計算され､それを変換したトルクrcEと受動粘弾性によるトルクT,の和が骨格モデルに入力されるo骨格モデルでは運動方程式に図1 ‥筋骨格系の電気刺激応答モデルの概略

dorsi flexion ldeg]

palJnarflexion ldeg]

doTSi flexion ldeg]

より各関節での運動が計算され､関節角度､角速度が求まるoまた､この出力は張カー長さ関係､張力-収縮速度関係､受動粘弾性要素にフィードバックされる｡このように､Hill 型の筋収縮モデルにより発生する関節トルクと受動粘弾性要素により発生する関節トルクにより記述することで､非線形性を有する筋骨格系を比較的単純かつ詳細に表現しているo これを用いた閉ループ制御のシミュレーションにおいて､健常被験者による刺激実験の制御結果と類似した応答が得られることが示されている[4]｡その結果の一例を図2に示すC これは手関節の2自由度運動の追従制御の結果を表しており､上が健常被験者､下がモデルシミュレーションでの結果である｡各グラフから関節角度軌跡､電気刺激パターンともに類似した応答になっていることが分かる｡このように､筋骨格モデルを用いることで FES制御器の開発の際の問題はある程度回避することができると考えられる｡本研究では､上肢の運動制御のための優れた制御器を開発するため､この筋骨格モデルを含む計算機シ

(a) neurologicalLyintact subject

-target -result (b) model 図2 :閉ループ制御の制御結剰41 -85-倉stIatuTuO!一t!Tntt)PS.tEuOtI 倉sualtJ!uOPtZtnLLJPS.uuOu 0 5 10 15 20 25 30 tjme ls】 0 5 10 15 20 25 30 time ls]

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ミュレーションのためのツールの開発を検討した｡

2.現在までの問題点

前述の通り､我々の研究グループで開発した筋骨格モデルはFES制御の計算機シミュレーションを行うには有用な方法であることが示されてきた｡しかし､このモデルによる計算機シミュレーションにおいては､筋特性や関節特性のパラメータ値や､シミュレーション条件などの多くの数値を決定する必要がある｡また､筋骨格モデルでは､筋収縮による活性化トルクと受動粘弾性トルクが計算され､それを用いて運動方程式を解くことで関節運動を導き出しているが､その計算結果としての関節角度と角速度の数値データのみが出力として得られる｡そのため､我々はその刺激強度や時間に対する関節角度変化をグラフにプロットし､その結果を元に筋骨格モデルのパラメータ値を調節しなければならない'.そしてまたシミュレーションプログラムを実行することでパラメータ調整を繰り返すことになる｡これは､効率が悪く骨の折れる作業となっている｡さらに､これまでの筋骨格モデルは､これまで研究を進めてきた手関節2自由度運動の前腕4筋による制御のシミュレーションを目的として開発されており､肘関節と手関節にまたがる二関節筋を考慮し､手関節の模屈/ 尺屈と掌屈/背屈､前腕の回内/回外､そして肘関節の屈曲/伸展の4自由度の運動方程式を用いているo Lかし肩関節の内旋/外旋や屈曲/伸展､内転/外転が含まれていないため､肩関節の運動は計算機シミュレーションでは表現できない｡従って､肘関節の運動なども制御対象として拡げていく場合､肩関節と肘関節にまたがる二関節筋を考慮する必要があるため､これらの運動を含めた7自由度の運動方程式が必要とされるC

3.シミュレーションツールの開発

前述の問題を解決するため､本研究では

GUl (Graphical User Interface)を含む計算機シ

ミュレーションプログラムと､ 7自由度運動のための運動方程式の開発を行ったo このシミュレーションツールは､肩関節の運動もシミュレーションでき､また､出力も数値データのみでなくグラフィカルなイメージとして表示できるo 図3､ 4にその画面イメージを示す｡図3は､刺激強度に対する関節角度変化を測定する部分でのインターフェースである｡ここでは､刺激強度から関節角度の応答を計算しながらリアルタイムでグラフ描画を行っており､計算過程が分かりやすくなっているo また､この応答特性に大きく関わる部分の筋特性パラメータの値をボタン操作で簡単に変えることができ､これもリアルタイムに反映され､計算のやり直しも容易である.｡これにより､パラメータの調整のための面倒な繰り返し操作をすることなく簡単に様々な条件でのシミュレーションを行うことができるようになるo そして､このシミュレーションツールには肩関節の運動を含む7自由度の運動方程式が組み込まれているo 図4では､その7自由度の運動を3次元CGアニメーションで表現している｡これによって､実際の上肢の関節の状態､運動の様子の視覚的イメ-ジを得ることができる｡

4.考察

現在までのモデルでは肩関節を固定した状態での肘関節から先の運動しかシミュレーションすることができなかったが､運動方程式を拡張したことで上肢全体の運動をシミュレーションできるようになったD また､今までは数値データとして出力された計算結果を他のアプリケーションを用いてグラフ化していたが､リアルタイムでグラフィカルに結果を表示できるようにしたことでそのような手間を省くことができた｡筋特性パラメータの調整も､計算を実行するたびにプログラム内で値を変更していたが､ GUlで変更できるようにしたことでより手軽に調整できるようになった｡

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図3 :GUIによる筋特性パラメータ調整また､パラメータの調整は､最適化手法などを用いて完全に自動化する方法も考えられる｡しかし､筋特性を決定するパラメータの数が多く､また各パラメータと筋特性との対応が完全に解明されていないことなどから､現在のところ完全な自動化は困難である｡今回作成したGUlでは手動でパラメータ値を調整する方法を採用しており､また､リアルタイムでグラフィカルなイメージを表示できるのでパラメータ値の影響を知ることが容易になる｡これらを用いることで､パラメータ調整の自動化に必要な知見を得ることが期待される｡我々の研究グループでは､フィードバック

誤差学習(Feedback ErrorLearning ; FEL)を用

いたハイブリッド型制御器や､ファジィ理論を用いた制御器の開発も行われている[5] [6]｡今後はこれらの制御器を本シミュレーションツールに組み込み､改良すること､さらに､ 4自由度運動制御などの多関節の運動制御のための制御器開発を行うことなどが今後の課題である｡

5.まとめ

これまでに検討されてきた筋骨格モデルを用いた計算機シミュレーションを実用的に利用できるようにするため､ GUlを中心としたツールの開発を行った｡運動方程式を4自由図4 :3次元CGアニメーション度から7自由度-増やしたことで､これまででは不可能であった肩関節の運動のシミュレーションが可能になり､また､インターフェースを備えたシミュレーションツールを開発したことで繰り返しプログラムを実行することなく手軽に筋モデルのパラメータを調整できるようになり､さらに計算結果が視覚的にイメージできるようになった｡

参考文献

[1]星官:生体工学､昭晃堂(東京) , 1990 [2]星宮,赤揮編著:筋運動制御系,昭晃堂(東京) , 1993 [3]大塚雅章:筋骨格モデルを利用したFES制御法の開発に関する基礎的研究､東北大学大学院修士学位論文(2004) [4]渡追高志,帖佐征-,吉滞誠,星宮望:機能的電気刺激(FES)による麻痩上肢制御法の開発における筋骨格モデルの利用第19回生体･生理工学シンポジウム論文集, pp. 135-138 (2004)

[5]K. Kurosawa, R. Futami, T. Watanabe and N. Hoshimiya : Joint Angle Control by FES Usillg

a Feedback Error Learning Controlle1㌧ IEEE Trans. Neural Sys. &Rehab. Eng. γol. 13, No.3

(2005) 359-371

[6]A. Arifin, T. Watanabe and N. Hoshimiya, Design of Fuzzy Controller of the Cycle-to-Cycle Control for Swing Phase of Hemiplegic Gait Induced by FES, IEICE Trams.

Inf. 良 Sys. γol.E89-D, No.4 (2006) (impress)