筋疲労に対する他者認識の可能性について -膝伸展筋の等尺性収縮による検討-
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(2) 日本感性工学会論文誌 Vol.20 No.2. そこで実験Ⅰでは，パテラセッティングの最大随意収縮. ない程の耐え難い疲労を感じたら， “はい”と教えて下さい」. （Maximum Voluntary Contraction：以下，MVC）を参考にし. と説明した上，それぞれの場面で Borg CR-10 の用紙を見せ，. た 25%MVC，50%MVC，75%MVC の強度を設定し，筋疲. その時点における疲労状態を数値で答えるよう説明を加えた．. 労感についての自己認識の再現性を検討した．. 3.2.4 統計学的解析. 3.2 方法 3.2.1 対象. 級内相関係数（Intraclass correlation coefficients：以下，ICC）. 得られた時間および Borg CR-10 の再現性を確認するために， （1.1）と（1.3）を，各条件で算出した．. 健常成人男性 20 名（平均年齢 25 歳，身長 170.0±5.9 cm， 体重 65.4 ± 5.5 kg，BMI 22.6±1.4）を対象とした．除外基準 を，運動器または循環器に既往歴のある者，疼痛を認める者 としたが，該当者は存在しなかった．. 3.2.2 MVC の測定 まず，各対象者の MVC を背臥位で測定した．測定は，右膝 窩部にアネロイド式血圧計（No.500，ケンツメディコ社製）の マンシェットを置き［8］ ，マンシェット圧を 20mmHg に上昇 させた状況から始めた．この開始肢位を 30 秒間保持した後，. 3.3 結果 まず，各条件における「疲労を感じ始めたタイミング」と 「疲労困憊」までの所要時間と Borg CR-10 を表 1，表 2 に示す． 次 に， 各 条 件 に お け る 筋 収 縮 持 続 時 間（s）お よ び Borg （1.3）を表 3，表 4 に示す．自己認識として CR-10 の ICC（1.1） 測定した「疲労を感じ始めたタイミング（s） 」と「疲労困憊（s） 」 表 1 自己認識までの所要時間（s） （平均値±標準偏差）. パテラセッティングによる等尺性収縮（殿部，踵部が床面か ら離れず，マンシェットを床面に押し付ける方法）を， 「可能 な限り最大限の力を出してください」と口頭で指示して 5 秒間 実施させ，最大値（単位は mmHg）を記録した（図 1） ．. 3.2.3 筋収縮を持続した際における自己認識の測定 対象者ごとに 25%MVC，50%MVC，75%MVC の強度を 設定して上述の運動を持続させ，最初に筋疲労を自覚するま での時間（以下，疲労を感じ始めたタイミング） ，強度を維持で きないと本人が自覚するまでの時間（以下，疲労困憊）および. 表 2 自己認識（Borg CR-10） （中央値，四分位範囲）. （図 2）を測定した．また，計測間隔を 2 日間 Borg CR-10［9］ 以上設け，3 回の計測を行った．自己認識と Borg CR-10 は， 実験開始前に検者から以下の口頭指示によって説明された． 疲労を感じ始めたタイミングは「はじめに疲労を感じ始めた ら， “はい”と教えて下さい」 ，疲労困憊は「同じ力を持続でき. 表 3 自己認識（s）の ICC（1.1）， （1.3）. 図 1 基準値の測定，本実験で用いた筋収縮の肢位と方法. 表 4 自己認識（Borg CR-10）の ICC（1.1）， （1.3）. 図 2 Borg CR-10. 188.
(3) 日本感性工学会論文誌 Vol.20 No.2 筋疲労に対する他者認識の可能性について. は，全ての条件で高い再現性を認めた．また， 「疲労を感じ始. 押すことで示した．疲労を感じ始めたタイミングは，検者から. めたタイミング」での Borg CR-10 についても，全ての条件で. 「疲労を感じ始めたら，スイッチを押して下さい」 ，疲労困憊. 中等度から高い再現性を認めた．なお， 「疲労困憊」の Borg. は，検者から「同じ力を保持できない程の耐え難い疲労を. CR-10 は，全ての測定時点において同じ結果（10）であった．. 感じたら，スイッチを押して下さい」と，事前に指示して 実施させた．このスイッチ出力は，BNC 端子台（ATP-32F，. 3.4 考察 実験Ⅰの結果から，25%MVC，50%MVC，75%MVC の強 度に対応して， 「疲労を感じ始めたタイミング」と「疲労困憊」 の自己認識が再現性を有することが明らかになった．また，. コンテック社製）を介して筋電位や加速度と同期し，生体信号 収録プログラム（VitalRecorder2，キッセイコムテック社製）を 用いて収録した． 表面筋電図の収録は，銀塩化銀電極（ビトロード M-150，. Borg CR-10 との関連では，長澤らの報告［6］と筋疲労出現時. 日本光電工業社製）を Basmajian, J. V. らの報告［11］を参考に. 間が一致していた．このことから，筋収縮の持続に伴う筋疲. し，右内側広筋に電極中心間距離 30mm で貼付した．電極貼. 労の発生時点や疲労困憊時点についての自己認識が信頼性の. 付部の皮膚インピーダンスは，3.1±1.0 kΩ であった．筋電位. あるものだと示された．. の増幅は，生体アンプ（高感度増幅器 AB-611J，日本光電工業. これらの結果より，実験Ⅱ，Ⅲで使用する疲労課題として 採用することにした．. 社製）を用い， 上述の BNC 端子台（ATP-32F， コンテック社製） に接続した．なお，低域遮断フィルタを 5 Hz，高域遮断フィ ルタを 3 kHz，サンプリング周波数を 1 kHz に設定した．. 4. 実験Ⅱ：自覚的筋疲労感と生理的指標の関係. 三軸加速度計は，右膝蓋骨底より 2 cm 近位部に設置し， 前額面を X 軸（近位方向を正，遠位方向を負） ，矢状面を Y 軸. 4.1 目的. （上方向を正，下方向を負） ，水平面を Z 軸（内側方向を正，. 筋収縮の持続に伴う疲労感の発生，更には耐えられない. 外側方向を負）となるように貼付し，上述の BNC 端子台. 疲労感（疲労困憊）の自己認識を捉えていく上で，生理学的な. （ATP-32F，コンテック社製）に接続した．これによって，自己. 指標とどの程度一致しているかが重要となる． そこで実験Ⅱでは，25%MVC，50%MVC，75%MVC の強 度に設定したパテラセッティングを用いて，筋疲労に伴う生. 認識のタイミングを入力するスイッチ，パテラセッティング の主動作筋になる内側広筋の筋電図とその周辺の加速度が 同期収録できるようになった．. 理的変化として筋電図周波数成分［10］と疲労誘発性の生理的. データの解析は，多用途生体情報解析プログラム（BIMUTAS. 振戦（筋の震え） ［7］を加速度で計測し，自己認識との関連性. Ⅱ， キッセイコムテック社製）を用いて解析を実施した．まず，. を検討した．. 自己認識（疲労を感じ始めたタイミング，疲労困憊）は，スイッチ で出力した電位の立ち上がり部を抽出し，筋収縮開始から. 4.2 方法 4.2.1 対象. 疲労を感じ始めたタイミングまでの所要時間（s） ，筋収縮開 始から疲労困憊までの所要時間（s）を算出した．次に，筋疲. 対象は，健常成人男性 24 名とした．除外基準として，運動. 労を自己認識した各タイミングでのデータを抽出するため. 器もしくは循環器に測定上の影響を及ぼす既往歴がある者，. 4 相を設定した．この 4 相は，第 1 相（筋収縮開始から 5 秒経 過した時点の前 3 秒間） ，第 2 相（第 1 相と第 3 相の中央点より 前 3 秒間） ，第 3 相（疲労を感じ始めたタイミングの前 3 秒間） ， 第 4 相（疲労困憊の前 3 秒間）と設定した（図 3） ．. 疼痛を認める者としたが，該当する対象者は存在しなかった． 対象者背景は，後述する 25%MVC 群（8 名，平均年齢 23.9 ±1.4 歳，身長 170.4±5.2 cm，60.8±4.5kg，BMI 20.9±0.8），. 50%MVC 群（8 名，平均年齢 24.1±1.3 歳，身長 170.3±4.5 cm， 64.3±5.9 kg BMI 22.1±1.6），75%MVC 群 の 3 群 間（8 名， 平 均 年 齢 24.2±2.1 歳， 身 長 171.9 cm， 体 重 67.4±6.0 kg， BMI 22.9±2.2）で，年齢，身長，体重，BMI の項目について， 有意差は認めないことを確認した．. 4.2.2 評価項目 対象者に実験Ⅰと同一の方法を用いて MVC を測定した後， 無作為に 25%MVC 群，50%MVC 群，75%MVC 群に群分け した． 運動課題は各 %MVC による筋収縮の持続とし，対象者自身 が回答する自己認識（疲労を感じ始めたタイミング・疲労 困憊） ， 右内側広筋の表面筋電図（筋電図周波数成分） ，筋収縮 部周囲の生理的振戦（加速度）を計測した． 自己認識は，設定した筋収縮強度を持続する際に，対象者 自身が疲労を感じ始めたタイミングと疲労困憊でスイッチを. 図 3 筋電位と加速度の抽出した 4 相 第 1 相；筋収縮開始から 5 秒経過した時点の前 3 秒間 第 2 相；第 1 相と第 3 相の中央 3 秒間 第 3 相；疲労を感じ始めた前 3 秒間 第 4 相；疲労困憊の前 3 秒間. 189.
(4) 日本感性工学会論文誌 Vol.20 No.2. 表 5 筋疲労の自己認識に要した所要時間（s）. 計測した筋電図と加速度のデータは各相で解析を行った． 筋電図データは，高速フーリエ変換（FFT）より周波数解析を 行い中間周波数を算出した．加速度データは，生データを リサンプリング（100 ms）した後，X 軸，Y 軸，Z 軸の二乗平均 平方根（RMS）により三軸加速度の合成した変化量（単位は. arbitrary unit：a.u.）に変換し，各相の平均値を算出した． 4.2.3 統計学的解析 統 計 学 的 解 析 は， フ リ ー ソ フ ト（EZR on R-commander. Version1.32）を使用した． 各所要時間は，一元配置分散分析を用いて 25%MVC 群，. 表 6 周波数解析後の中間周波数（Hz）. 50%MVC 群，75%MVC 群の 3 群間で比較した．4 相に分け 抽出した表面筋電図と加速度データは，一元配置分散分析と 多重比較は Bonferroni 検定を用いた． また，筋疲労を自己認識した 4 相における筋電図中間周波数 と生理的振戦（加速度）の関連性を確認するために，両データ について，第 1 相の値を基準とした第 2 相／第 1 相，第 3 相／ 第 1 相，第 4 相／第 1 相の対比値を算出し，3 つの値による 相関（Pearson の積率相関係数）を求めた．いずれも有意水準. 表 7 三軸加速度の合成した変化量（a.u.）. 5% とした． 4.3 結果 筋収縮開始から疲労を感じ始めたタイミングまたは疲労困 憊までの所要時間を表 5 に示す．. 4 相から抽出された表面筋電図の中間周波数（表 6）と， 三軸加速度の合成した変化量（表 7）を示す．両者ともに， 全ての群において有意差が認められた．また，疲労を感じ始. 表 8 表面筋電図中間周波数と三軸加速度の相関関係. めたタイミングでの表面筋電図中間周波数の徐波化と三軸加 速度の合成平変化量の関係性について，第 1 相との割合が，. 25%MVC で弱い負の相関，50%MVC 群と 75%MVC 群で中 程度の負の相関が認められた（表 8） ． 4.4 考察 実験Ⅱの結果を要約すると，50%MVC と 75%MVC の筋収 縮強度でパテラセッティングを持続させた場合には，疲労開始. に発現頻度及び時間を増加させる［13］ことが影響している. と疲労困憊の自己認識のタイミングで，筋電図周波数成分に. 可能性が考えられる．. よる筋疲労と加速度で捉えた生理的振戦（筋の震え）に関係性 を認めることが示された．. 5. 実験Ⅲ：他者が筋疲労を認識することの可能性. 表面筋電図によるパワースペクトル分析では，筋疲労状態 が進むにつれて，中間周波数の徐波が生じる［10］ ．また，. 5.1 目的. 一定負荷での等尺性収縮を持続した場合，筋疲労に伴った. 患者自身が筋力増強運動を持続する過程において，自覚的. 動揺（疲労誘発性の生理的振戦）が観察される［12］ ．これら. 疲労感（疲労を感じ始めたタイミング）と疲労困憊をどの時点. の評価を同期させた先行研究［7］では，手指への疲労課題に. で認識し，その様子を他者（理学療法士）が視覚的入力より認. 対して，主観的な疲労と同時に筋電図スペクトルと生理的. 識できるかを検討した．また，視覚的入力により筋疲労状態を. 振戦が変化することが報告されている．本実験Ⅱの結果も，. 他者認識する場合，表情の変化以外に生理的振戦（筋の震え）. 対象となる筋や疲労課題は異なるものの，先行研究［12］と. も手掛かりとなるため，視覚的入力の違いによる筋疲労の. 同様の結果であった．しかし，本実験Ⅱでは 25%MVC の筋収. 他者認識についても検討した．. 縮強度は，筋電図周波数成分による筋疲労と加速度で捉えた. そこで実験Ⅲでは，25%MVC，50%MVC，75%MVC の. 生理的振戦の関係性が弱い結果であった．これは，比較的運. 強度におけるパテラセッティングを用いて，筋疲労に対する. 動強度の低い条件下（30%MVC）では，発現した生理的振戦. 自己認識と他者認識の時間的な相違を視覚的入力別で検討. はやがて収束して運動継続を可能とし，運動の経過時間と共. した．. 190.
(5) 日本感性工学会論文誌 Vol.20 No.2 筋疲労に対する他者認識の可能性について. 5.2 方法 5.2.1 動画の作成. 動画の提示から他者認識の測定までの流れを示す．まず， 対象者に控え室で提示する動画の説明を行い，その中で疲労. 動画の被写体は，健常成人男性 2 名（動画 A：年齢 26 歳，. を感じ始めたタイミング時点で個室内の机の上に置かれたベ. 動 画 B： 年 齢 24 歳 ）が 実 験 Ⅰ と 同 一 の 方 法 で 25%MVC，. ルを 1 回鳴らし，その後，疲労困憊時点で再度ベルを 1 回鳴ら. 50%MVC，75%MVC を疲労困憊まで持続させている最中の 顔面と右膝関節周囲とした．動画の撮影機材は，2 台のスマー トフォン（iPhone version7，アップル社製）と固定スタンド. すように指示した．また，この説明と同じ内容を文書にし，. を用いた．撮影した動画は，映像をトリミング処理した後，. 画の提示を開始する旨を伝え，動画上で 5 秒前からカウント. 画 面 サ イ ズ を 統 一（ 顔 面 は 縦 17 cm × 横 18 cm， 膝 関 節 は. ダウン映像を流した．検者は控え室より 2 回のベル音を確認. 縦 23 cm ×横 15 cm）させプレゼンテーションソフトウェア. し，測定を終了した．. （PowerPoint 2016）に表示した． 最 終 的 に 動 画 は，2 名（ 動 画 A，B）が 3 条 件（25%MVC，. 個室内の机の上に配備した．その後，対象者を個室内へ移動 させ，3 分間の安静状態を保持した後に，検者が控え室より動. 評価項目は，動画 A，B の自己認識（疲労を感じ始めたタイ ミング・疲労困憊）と動画を視聴した作業療法士・理学療法. 50%MVC，75%MVC）で収録したものを作成した．. 士免許を有する 30 名が測定した他者認識（疲労を感じ始めた. 5.2.2 筋疲労に対する他者認識の測定. タイミング，疲労困憊）の時間（s）とした．. 理学療法士もしくは作業療法士免許を有し，医療機関で勤務 する者 30 名を対象とし，動画から筋疲労に対する他者認識を 測定した．動画は，視覚的入力の違いによる他者認識を明ら かにするため 3 群に分類した．この 3 群は，表情から筋疲労を 他者認識する「顔面群 （男性 6 名 女性 4 名， 平均年齢 25.2±2.9， 臨床経験年数 2.2± 0.9 年） 」と，疲労誘発性の生理的振戦（筋の. 5.2.4 統計学的解析 動画 A，B の自己認識に要した時間を基準として，動画を視 聴した理学療法士・作業療法士免許を有する 30 名が測定した 他者認識に要した時間を，有意水準は 5% とした 1 標本 t 検定 を用いて比較した．統計学的解析には，フリーソフト（EZR on R-commander Version1.32）を使用した．. 震え）から筋疲労を他者認識する「膝関節群（男性 6 名 女性 4 名，. 平均年齢 24.5±2.0，臨床経験年数 2.3±1.2 年） 」に設定した. 5.3 結果 5.3.1 自己認識と他者認識の時間的差異に対する結果 動画の被写体となった被験者 2 名（動画 A，B）の筋疲労に. （図 4） ．なお 3 群間には，性別，年齢，臨床経験年数の項目に. 対する自己認識に要した時間と，その動画を視聴した他者が. ついて，有意水準を 5% とした一元配置分散分析を用いて. 筋疲労状態を認識するまでの時間を，視覚的入力別（顔面群，. 平均年齢 24.8±1.3，臨床経験年数 2.5±0.9 年） 」と，その両者か ら筋疲労を他者認識する「顔面と膝関節群（男性 6 名 女性 4 名，. 統計学的有意差を認めないことを確認した．. 5.2.3 評価項目. 膝関節群，顔面と膝関節群）で表 9 に示す．統計解析の結果， 「膝関節群」では全ての条件で有意差を認め，「疲労を感じ. 個室で対象者に，23 型液晶ディスプレイ （LCD-AS232WM-C，. 始めたタイミングまでの所要時間」と「疲労困憊までの所要. 日本電気社製）に複製画面を表示して動画を提示し，他者認識. 時間」における自己認識と他者認識が一致しないことが示. を測定した（図 5） ．. された．一方，「顔面群」の 50%MVC・75%MVC と「顔面 と膝関節群」の全ての条件では有意差を認めず，「疲労を 感じ始めたタイミングまでの所要時間」と「疲労困憊までの 所要時間」における自己認識と他者認識が一致することが 示された．. 5.3.2 動画の特徴 各時点における表情を Facial Action Coding System（FACS） 図 4 動画の種類. ［14］を使用して解析した．ここでは，動画 A の結果を一例と して記す．疲労を感じ始めたタイミングでは，全ての %MVC で AU44（細目にする）が確認された．疲労困憊では，条件 別に特徴が抽出された．25%MVC では AU4（眉を下げる） ，. 図 5 他者認識の測定概要. AU9（鼻に皴寄せ），AU10（上唇を上げる），AU11（鼻唇溝）， AU26（顎を下げて唇を開く），AU43（閉眼）が確認された． 50%MVC で は AU4（ 眉 を 下 げ る ），AU9（ 鼻 に 皴 寄 せ ）， AU10（上唇を上げる），AU11（鼻唇溝），AU20（唇を横に引く）， AU26（顎を下げて唇を開く），AU43（閉眼）が確認された． 75%MVC で は AU4（ 眉 を 下 げ る ），AU9（ 鼻 に 皴 寄 せ ）， AU10（上唇を上げる），AU11（鼻唇溝），AU20（唇を横に引 く） ，AU26（顎を下げて唇を開く） ，AU43（閉眼）が確認され た（図 6） ．. 191.
(6) 日本感性工学会論文誌 Vol.20 No.2. 表 9 筋疲労に対する自己認識，他者認識に要した時間（s）. 疲労感を認識する場合には，疲労を感じ始めたタイミングでは 「目の周囲（細目） 」 ，疲労困憊では「目や眉，唇の周囲（閉眼， 眉を下げる，唇を横に引く） 」に注目している可能性が示唆さ れた． 自転車エルゴメータを用いた肉体疲労時の表情変化を検討 した先行研究［15］では，①左右の表情が対照的に変化するこ と，②顔の前頭筋や皺眉筋が大きく変化すること，③口角下制 筋の表情筋に変位が大きいことが報告されている．また， 感情 や表情の変化に対する表情筋の筋電図を指標とした検討［16］ では，筋電図積分波形の変化量で捉えることが報告されている． 実験Ⅲの結果においても，これらの先行研究と同様，他者が 筋疲労を認識する際，疲労している表情（特に目や眉，唇の 周囲）の視覚的入力が必要となることが示された．. 6. ま と め 本研究の主目的は，対象者の疲労感に関して他者認識が 可能であるか明らかにすることである． その結果，50%MVC と 75%MVC の運動強度で筋収縮を 持続する場合，表情を含む視覚的入力により他者が疲労感 図 6 FACS による表情解析の概要（動画 A） 上段；25％ MVC 中段；50％ MVC 下段；75％ MVC. （疲労を感じ始めたタイミング，疲労困憊）を認識可能であり， 特に目や眉，唇周囲の変化に注目する必要があることが示唆 された．また実験Ⅱの結果から，25%MVC の運動強度で筋収 縮を持続する場合，生理的振戦（筋の震え）と筋電図周波数成. 5.4 考察 実験Ⅲの結果， 「膝関節群」の全ての筋収縮強度の条件で. 分との相関が弱まるため，表情だけでなく言語的な表出を基 とした認識が必要となることが示された．. 自己認識と他者認識が一致せず，他者よる疲労感の認識が. パテラセッティングのような等尺性収縮によって筋力増強. 難しかった．その一方， 「顔面群」の 50%MVC・75%MVC と. 運動の効果を得るためには，筋力維持を目的とした場合は. 「顔面と膝関節群」の全ての筋収縮強度の条件では自己認識と. 20%MVC ∼ 30%MVC の負荷量，筋力増強を目的とした場合 は 40%MVC ∼ 50%MVC の負荷量が要求される［2］ ．本研究 で 用 い た 筋 収 縮 強 度 25%MVC，50%MVC，75%MVC は，. 他者認識が一致し，他者が表情より疲労感を認識できること が示された．また，表情解析の結果から，他者が表情から. 192.
(7) 日本感性工学会論文誌 Vol.20 No.2 筋疲労に対する他者認識の可能性について. この範囲内に含まれるため，臨床場面でも広く使用される 筋収縮強度であると考える．しかし，精神疾患や発達障害等 を呈する患者の中には，表情の表出もしくは理解に能力低下. ［10］木竜徹：局所筋疲労を表面筋電図でみる（＜特集＞疲労と ストレス），バイオメカニズム学会誌，21（2），pp.75-80，. 1997．. を生じていることも報告されている［17］ ．そのため，表情の. ［11］Basmajian, J. V., and Blumenstein, R.: Electrode placement. 他者認識だけに限局した対人関係ではなく，その他の表現・. in EMG biofeedback. Williams & Wilkins, Baltimore,. 認識方法（言語やボディランゲージ等）を統合した対人関係を. pp.79-86, 1980.. 築いていくことも必要となる．. ［12］Lippold, O. C. J., Redfearn, J. W. T., and Vuco, J.: The. 顔表情は，人間の感情表現を含み，体調や心理状態の情報. rhythmical activity of groups of motor units in the voluntary. を認識する手段であると考えられている［18］ ．昨今の本邦に. contraction of muscle. The Journal of Physiology, 137(3),. おける急速な高齢社会の進展を背景にした先行研究では，. pp.473-487, 1957.. 顔表情を動画像より抽出し高齢者見守りシステムに適応させ. ［13］田巻弘之，荻田太，竹倉宏明，斉藤和人，倉田博，芝山秀太郎，. る報告［18］が散見される．このような研究は本研究と同様，. 中澤公孝：静的筋収縮持続時の生理的振戦による筋放電活. 人間のあらゆる表情を他者認識することに対する検討で. 動並びに循環系応答の変化，日本生理学雜誌，65（12），. あり，医療や福祉分野における新たな評価システムの発展に. pp.397-405，2003．. 関与する可能性があると考える． しかし，本研究で用いた疲労課題は静的な等尺性筋収縮で. ［14］Ekman, P.，Friesen, V.，工藤力（訳）：表情分析入門 表情に 隠された意味をさぐる，誠信書房，pp.33-42，1975．. あり，実際の日常生活動作やスポーツ活動等の動的な筋収縮. ［15］劉成珍，泉佳伸，武田真一，西嶋茂宏：表情分析による疲. 様式とは異なる．そのため今後は，疲労課題を動的な日常生. 労感の評価，第 2 回生活支援工学系学会連合大会，pp.313-. 活動作や，更にダイナミックなスポーツ動作に設定し，追試 を進めていきたいと思う．. 314，2004． ［16］古西浩之，八木昭宏：表情筋筋電図を指標とした感情研究， 人文論究，43（4），pp.39-54，1994． ［17］小林真：感情の表出と理解に関する展望，早稲田大学人間. 参 考 文 献. 科学研究，8（1），pp.143-151，1995． ［18］早瀬光浩，加納政芳：高齢者見守りシステムのための特徴. ［1］ 木藤伸宏，金口瑛典，小澤純也：筋力増強運動の基本と実際， リハビリテーション医学，54（10），pp.746-751，2017．. 的な顔画像抽出の一考察，日本感性工学会論文誌，16（1），. pp.103-108，2017．. ［2］ Hettinger, T., and Muller, E. A.: Muscle capacity and muscle. training. Arbeitsphysiologie, Internationale Zeitschrift für Angewandte Physiologie, 15(2), pp.111-126, 1953. ［3］ DeLorme, T. L.: Restoration of muscle power by heavy. resistance exercises, J Bone & Joint Surg. 27(4), pp.645667, 1945. ［4］ Tanii, K., Sadoyama, T., Sanjo, Y., and Kogi, K.: Appear-. ance of effort-depending changes in static local fatigue.. 仲山 勉（正会員）. Journal of Human Ergology, 2(1), pp.31-45, 1973.. 2013 年 理学療法士免許取得．2013 年∼現在 北水会記念病院. ［5］ 斎藤満，間野忠明：疲労感覚を手掛かりとした交感神経活. リハビリテーション科．2019 年 医療創生大学大学院理工学研究. 動の随意調節，疲労と休養の科学，4，pp.97-104，1989．. 科物理工学専攻修了．修士（物理工学） ．2020 年 認定理学療法士. ［6］ 長澤吉則，出村慎一，吉村喜信，山次俊介，中田征克，. （運動器） ．日本理学療法士協会，日本股関節学会，日本人工関. 松澤甚三郎：握力持続発揮時の力量と主観的筋疲労感覚の. 節学会，日本関節鏡・膝・スポーツ整形外科学会 各会員．. 関係，体力科学，49，pp.495-502，2000． ［7］ 在原雅人，宮本靖青，坂本和義：生理的振戦と筋電図を用. 古川 勉寛（正会員）. いた筋疲労評価の研究，人間工学，35（2），pp.398-399，. 2009 年 理学療法士免許取得．2015 年 信州大学大学院総合工学. 1999．. 系研究科修了．博士（工学） ．2017 年 いわき明星大学（現・医療. ［8］ 宇佐英幸，竹井仁，宇佐桃子：大腿四頭筋マッスルセッティ ング時の等尺性筋収縮力の測定，理学療法科学，26（3），. pp.423-427，2011． ［9］ Borg, G.: A note on category scale with‘ratio properties’. 創生大学）薬学部講師．2018 年 同大，大学院理工学研究科講師 （兼任） ．2019年 同大，健康医療科学部准教授・学部長補佐．同大， 大 学 院 生 命 理 工 学 研 究 科 准 教 授（ 兼 任 ） ，2020 年 Universitas ‘Aisyiyah Yogyakarta 客員教授（兼任）現在に至る．理学療法 ×. for estimating perceived exertion. Reports from the Institute. 感性工学をテーマとした研究に従事．International Society for. of Applied Psychology, the University of Stockholm, 36,. Electrophysical Agents in Physical Therapy（Secretary），日本生理. 1973.. 人類学会，日本医学教育学会 各会員．. 193.
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