(57)【要約】      （修正有）【課題】ハサミの操作の技量向上を支援する手指操作支援装置を提供する。【解決手段】ハサミを操作する被験者の筋肉の筋電情報を取得する筋電情報解析装置２０と、被験者が操作するハサミの運動情報を検出するハサミ解析装置３０と、筋電情報及びハサミ運動情報を用いて被験者の手指操作の熟達度を判定し、判定結果を伝える技能判定装置１０と、を備えている。技能判定装置は、ハサミ操作の熟練者の筋電情報及びハサミ運動情報、並びに、未熟者の筋電情報及びハサミ運動情報を訓練データに用いた機械学習で熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築し、被験者がハサミ操作を行った時の筋電情報及びハサミ運動情報から、被験者が熟練者か未熟者かを判定する。【選択図】図１
2020139998.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道具類を用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援装置であって、
前記道具類を操作する被験者の手指操作に関与する筋肉の筋電情報を取得する筋電情報取得手段と、
前記被験者が操作する前記道具類の運動情報を検出する道具類運動情報取得手段と、
前記筋電情報及び道具類運動情を用いて前記被験者の手指操作の熟達度を判定し、判定結果を伝える技量判定手段と、
を備え、
前記技量判定手段は、前記手指操作における熟練者の前記筋電情報及び道具類運動情報、並びに、未熟者の前記筋電情報及び道具類運動情報を訓練データに用いた機械学習で熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築し、前記被験者が前記道具類を用いて手指操作を行った時の前記筋電情報及び道具類運動情報から、前記被験者が熟練者か未熟者かを判定する、手指操作支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の手指操作支援装置であって、
前記道具類がハサミであり、前記筋電情報取得手段が前記ハサミを操作する被験者の母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報を取得し、前記道具類運動情報取得手段が前記ハサミの開度の情報を検出する、手指操作支援装置。
【請求項３】
請求項１記載の手指操作支援装置であって、
前記技量判定手段が、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を有している、手指操作支援装置。
【請求項４】
請求項３記載の手指操作支援装置であって、
前記ＳＶＭは、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）が前記筋電情報及び道具類運動情報から取り出した特徴データを用いて前記熟練者と前記未熟者との識別を行う、手指操作支援装置。
【請求項５】
道具類を用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援方法であって、
前記手指操作における熟練者及び未熟者に前記道具類を用いる手指操作を行わせて、前記手指操作に関与する筋肉の筋電情報及び前記道具類の運動情報を検出する訓練データ取得ステップと、
前記訓練データ取得ステップで得られた前記筋電情報及び道具類運動情報を用いて機械学習を行い、熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築する分類器構築ステップと、
前記道具類を用いて手指操作を行う被験者の前記筋電情報及び道具類運動情報から、前記被験者が熟練者か未熟者かを判定し、判定結果を伝える判定ステップと、
を備える手指操作支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、理容師・美容師のハサミを使う操作などの技量が熟練者並みに向上するように支援する手指操作支援装置とその支援方法に関し、未熟な手指操作に起因する職業病を予防できるようにしたものである。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献には、パーキンソン病等の患者に画面上で移動するターゲットを追跡する動作を行わせて、そのときの患者の筋活動を検出し、患者の運動機能を評価するシステムが開示されている。筋活動の検出は、被験者の運動に関わる筋肉の筋腹上に間隔を空けて皿状電極の対を張り付け、この皿状電極から筋電信号を取り出すことで行われる。下記特許文献には、ターゲット追跡の成功率をｙ軸、筋活動の成分をx軸とする座標上で、正常者、パーキンソン病患者及び小脳疾患の患者の運動機能が異なる領域（クラスター）に表示されること、そのため、この表示から病気の診断が可能になることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許５１５４５５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明では、手指操作の技量を識別するために被験者の筋活動を検出している。
【０００５】
ハサミを長時間使う理容師や美容師は、腱鞘炎になりやすく、また、他の職種と比較して手根管症候群の罹患率も高いことが知られている。
本発明者は、ハサミ操作中の母指屈筋群（母指を屈曲するときに関与する筋肉群）と手関節伸筋群（手首を返すときに関与する筋肉群）の筋活動を解析して、手に痛みのない理容師の熟練者と初心者との間に、筋肉の使い方や手首の曲げ方、筋肉の緊張状態等に違いがあることを見出した。
【０００６】
図５は、熟練者（ａ）及び初心者（ｂ）を被験者として、髪をカットするハサミ操作を模擬的に行ったときの筋電図と、ハサミの開度とを測定した結果について示している。筋電図は、母指屈筋群中の母指球筋（親指の付け根の膨らみを構成する筋肉）の筋活動を示している。ハサミの開度は、ハサミのヒンジに付設した回転センサで計測している。
図５から明らかなように、初心者（ｂ）のハサミ開度は一定せず、筋電位の値は高い。一方、熟練者（ａ）は、ハサミ開度が一定で、筋電位はハサミの開度に沿ってリズミカルに活動している。
そのため、初心者の手指操作の技量が熟練者並みに達すれば、腱鞘炎や手根管症候群の不安から解放されることが期待できる。
【０００７】
本発明は、こうした知見に基づいて創案したものであり、手指操作の未熟さ故に発症する疾病が予防できるように手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援装置を提供し、その支援方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、道具類を用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援装置であって、道具類を操作する被験者の手指操作に関与する筋肉の筋電情報を取得する筋電情報取得手段と、被験者が操作する道具類の運動情報を検出する道具類運動情報取得手段と、筋電情報及び道具類運動情を用いて被験者の手指操作の熟達度を判定し、判定結果を伝える技量判定手段と、を備えている。そして、技量判定手段は、手指操作における熟練者の筋電情報及び道具類運動情報、並びに、未熟者の筋電情報及び道具類運動情報を訓練データ（教師データ）に用いた機械学習で熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築し、被験者が道具類を用いて手指操作を行った時の筋電情報及び道具類運動情報から、被験者が熟練者か未熟者かを判定するように構成している。
そのため、被験者は、自らの技量の程度を認識することができ、熟練者の域を目指して手指操作の練習を重ねることで技量が向上し、未熟さ故に罹患する職業病が予防できる。
【０００９】
また、本発明の手指操作支援装置では、道具類がハサミであり、筋電情報取得手段がハサミを操作する被験者の母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報を取得し、道具類運動情報取得手段がハサミの開度の情報を検出する。
この手指操作支援装置により理容師や美容師のハサミ操作の技量向上が期待できる。
【００１０】
また、本発明の手指操作支援装置では、技量判定手段を、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）で構成することができる。
ＳＶＭは、熟練者と未熟者とを分離するマージンの幅が最大になるように熟練者の領域と未熟者の領域との境界線を設定する。
【００１１】
また、本発明の手指操作支援装置では、筋電情報及び道具類運動情報から畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）により特徴データを取り出し、ＳＶＭが、その特徴データを用いて熟練者と未熟者との識別を行う。
熟練者と未熟者との識別を、ＡＩ（人工知能）を使用して効果的に行うことができる。
【００１２】
また、本発明は、道具類を用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援方法であって、手指操作における熟練者及び未熟者に道具類を用いる手指操作を行わせて、その手指操作に関与する筋肉の筋電情報及び道具類の運動情報を検出する訓練データ取得ステップと、訓練データ取得ステップで得られた筋電情報及び道具類運動情報を用いて機械学習を行い、熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築する分類器構築ステップと、道具類を用いて手指操作を行う被験者の筋電情報及び道具類運動情報から、被験者が熟練者か未熟者かを判定し、判定結果を伝える判定ステップと、を備えている。
そのため、自らの技量の程度を認識した被験者が、熟練者の域を目指して手指操作の練習を重ねることで技量が向上し、職業病が予防できる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、手指操作の未熟さ故に発症する疾病が予防できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る手指操作支援装置の構成を示すブロック図
【図２】ＳＶＭの動作を説明する図
【図３】本発明の実施形態に係る手指操作支援方法の手順を示すフロー図
【図４】図１の手指操作支援装置により手指操作を練習する様子を示す図
【図５】ハサミ操作の熟練者と初心者の筋電図及びハサミ開度の違いを示す図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の実施形態として、ハサミを操作する理容師や美容師の技量向上を支援する手指操作支援装置について説明する。
この装置は、図１に示すように、ハサミを操作する被験者の筋肉の筋電情報を取得して解析する筋電情報解析装置２０と、被験者によって操作されるハサミの運動情報を検出して解析するハサミ解析装置３０と、筋電情報解析装置２０で解析された筋電情報とハサミ解析装置３０で解析されたハサミ運動情報とを用いて被験者のハサミ操作の熟達度を判定する技能判定装置１０とを備えている。
【００１６】
筋電情報解析装置２０は、ハサミを操作する被験者の母指屈筋群の筋電情報を取得する母指屈筋群情報取得部２１と、被験者の手関節伸筋群の筋電情報を取得する手関節伸筋群情報取得部２２と、筋電情報を記録する筋電情報記録部２３と、取得した筋電情報を解析する筋電情報解析部２４とを備えている。
【００１７】
母指屈筋群情報取得部２１は、被験者の母指屈筋群の筋肉に張り付けた皿状電極から筋電信号を取得し、手関節伸筋群情報取得部２２は被験者の手関節伸筋群の筋肉に張り付けた皿状電極から筋電信号を取得する。これらの筋電信号は増幅されて母指屈筋群情報取得部２１及び手関節伸筋群情報取得部２２に入力する。これらの筋電信号は、筋電情報記録部２３に一旦記憶された後、筋電情報解析部２４で解析される。
【００１８】
筋電情報解析部２４は、ＣＮＮを用いて筋電情報を解析する人工知能（ＡＩ）により構成される。ＣＮＮは、入力データに対して、特徴点を凝縮する“畳み込み処理”や、特徴情報を残しながらデータを縮小する“プーリング処理”を繰り返すことで、入力データの特徴点抽出を行うツールである。ＡＩは、ＣＮＮを用いた特徴点抽出の機械学習を重ねることで、畳み込みのための適切なフィルタを学習することができ、入力データから効率的に特徴データを抽出することが可能になる。
筋電情報解析部２４で抽出された筋電情報の特徴データは、筋電情報記録部２３に記録され、また技能判定装置１０に送られる。
【００１９】
ハサミ解析装置３０は、被験者が操作するハサミの開度の情報を取得するブレード運動情報取得部３１と、ハサミの開度情報を記録するブレード運動情報記録部３２と、取得したハサミの開度情報を解析するブレード運動情報解析部３３とを備えている。
【００２０】
ブレード運動情報取得部３１は、被験者がハサミを操作したとき、ハサミの二枚の刃（ブレード）のヒンジに付設された回転センサからハサミの開度情報を取得する。回転センサは、ハサミの開度を電磁的に検知して送信する。このハサミ開度情報は、ブレード運動情報記録部３２に一旦記憶された後、ブレード運動情報解析部３３で解析される。
【００２１】
ブレード運動情報解析部３３は、ＣＮＮを用いてハサミ開度情報を解析する人工知能（ＡＩ）により構成される。ＡＩは、ＣＮＮを用いてハサミ開度情報の特徴データを抽出し、技能判定装置１０に送る。また、この特徴データは、ブレード運動情報記録部３２にも記録される。
【００２２】
技能判定装置１０は、筋電解析装置２０から送られた筋電情報の特徴データとハサミ解析装置３０から送られたハサミ開度情報の特徴データとを記録する情報記録部１１と、被験者のハサミ操作の熟達度を解析するハサミ熟達度解析部１２と、ハサミ熟達度解析部１２が解析した被験者の熟達度を表示するハサミ熟達度表示部１３とを備えている。
【００２３】
ハサミ熟達度解析部１２は、ＳＶＭを用いてハサミ操作の熟達度を解析する人工知能（ＡＩ）により構成される。ＳＶＭは、図２に示すように、特徴空間に存在するクラス１とクラス２とに属するデータの間に、マージンの幅が最大になるように境界線を設定するツールである。
【００２４】
ＡＩは、多数の熟練者及び未熟者の筋電情報の特徴データ及びハサミ開度情報の特徴データを訓練データに用いて、ＳＶＭにより、熟練者のクラスと未熟者のクラスとの間のマージンが最大になるように境界線を設定する機械学習を繰り返す。
例えば、図２の縦軸を筋電情報の特徴データ、横軸をハサミ開度情報の特徴データとする特徴空間に、訓練データに含まれる熟練者及び未熟者の位置を、その筋電情報の特徴データの値及びハサミ開度情報の特徴データの値に基づいてプロットし、図２上で熟練者のクラスと未熟者のクラスとの間のマージンが最大になるように境界線を設定する。
ハサミ熟達度解析部１２により設定された特徴空間における境界線は、情報記録部１１に記録される。
【００２５】
その後、被験者の筋電情報の特徴データが筋電解析装置２０から、また、被験者のハサミ開度情報の特徴データがハサミ解析装置３０から送られて来ると、ハサミ熟達度解析部１２は、その特徴データの値に基づいて被験者の特徴空間上の位置を図２上にプロットし、その位置が境界線の熟練者側の領域にあれば、被験者が熟練者の域に達していることをハサミ熟練度表示部１３に表示し、また、被験者の特徴空間上の位置が境界線の未熟者側の領域にあれば、被験者が未熟者であることをハサミ熟練度表示部１３に表示する。このとき、被験者の特徴空間上の位置から境界線までの最短距離を熟練度（または未熟度）を表す値として表示しても良い。
【００２６】
図３は、この手指操作支援装置を用いて被験者がハサミの操作を練習するフローを示している。なお、技能判定装置１０の情報記録部１１には、事前の訓練データによる機械学習で得られた特徴空間上の熟練者と未熟者とを分かつ境界線が記録されているものとする。
被験者は、母指屈筋群及び手関節伸筋群に筋電信号を取り出すための電極を付けて、回転センサがヒンジに付設されたハサミを動かす（ステップ１）。
図４は、このときの様子を示している。
【００２７】
ハサミ解析装置３０は、解析したハサミ開度情報の特徴データを技能判定装置１０へ送り、筋電解析装置２０は、解析した筋電情報の特徴データを技能判定装置１０へ送る（ステップ２）。
技能判定装置１０は、送られたデータを情報記録部１１に記録し、特徴空間の境界線と比較して、熟達度を解析する（ステップ３）。
ハサミ熟達度表示部１３に、被験者のハサミ操作が熟練者並みであるか未熟者レベルであるかを表示し、また、熟達度を表す値を表示する（ステップ４）。
【００２８】
被験者がハサミ操作を練習する意思がある場合（ステップ５でＹｅｓ）、被験者は、ステップ１と同様に、母指屈筋群及び手関節伸筋群に電極を付けて、回転センサがヒンジに付設されたハサミを動かす（ステップ６）。
次いで、ステップ２、ステップ３、ステップ４の処理が行われ、
被験者がハサミ熟練度の値を確認して、操作する指の運動を調節する（ステップ７）。
【００２９】
練習しても被験者が熟練者の領域に達しない場合は（ステップ８でＮｏ）、ステップ５に戻る。ステップ８で被験者が熟練者の領域に達したときは（ステップ８でＹｅｓ）、ステップ１１に進み、さらに練習を続ける場合は（ステップ１１でＹｅｓ）、ステップ５に移行する。
ステップ５又はステップ１１で練習を終了するときは、ハサミ操作時の筋電位とブレード運動を情報記録部１１に記録して（ステップ１２）、終了する。
【００３０】
このように、被験者は、この手指操作支援装置を用いてハサミの操作を練習することでその技量が向上する。
なお、ステップ４において、被験者が未熟者である場合、熟練者のハサミ操作の映像を併せて表示するようにしても良い。
【００３１】
ここでは、ハサミの操作について説明したが、本発明は、その他の手指操作にも適用することが可能である。例えば、パソコンのキーボード操作、料理の際の鍋を振る操作などにも適用できる。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
本発明の手指操作支援装置は、種々の手指操作に携わる人たちの熟練度を高めるために広い分野で利用することができる。
【符号の説明】
【００３３】
１０  技能判定装置
１１  情報記録部
１２  ハサミ熟達度解析部
１３  ハサミ熟達度表示部
２０  筋電情報解析装置
２１  母指屈筋群情報取得部
２２  手関節伸筋群情報取得部
２３  筋電情報記録部
２４  筋電情報解析部
３０  ハサミ解析装置
３１  ブレード運動情報取得部
３２  ブレード運動情報記録部
３３  ブレード運動情報解析部
【図１】
2020139998.tif 000003
【図２】
2020139998.tif 000004
【図３】
2020139998.tif 000005
【図４】
2020139998.tif 000006
【図５】
2020139998.tif 000007
【手続補正書】
【提出日】令和2年7月10日(2020.7.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
理容又は美容に関わる者のハサミを用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援装置であって、
前記ハサミを操作する被験者の手指操作に関与する母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報を取得する筋電情報取得手段と、
前記被験者が操作する前記ハサミの開度の情報を道具類運動情報として検出する道具類運動情報取得手段と、
前記筋電情報及び道具類運動情報を用いて前記被験者の手指操作の熟達度を判定し、判定結果を伝える技量判定手段と、
を備え、
前記技量判定手段は、前記手指操作における熟練者の前記筋電情報及び道具類運動情報、並びに、未熟者の前記筋電情報及び道具類運動情報を訓練データに用いた機械学習で熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築し、前記被験者が前記ハサミを用いて手指操作を行った時の前記筋電情報及び道具類運動情報から、前記被験者が熟練者か未熟者かを判定する、手指操作支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の手指操作支援装置であって、
前記技量判定手段が、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を有している、手指操作支援装置。
【請求項３】
請求項２記載の手指操作支援装置であって、
前記ＳＶＭは、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）が前記筋電情報及び道具類運動情報から取り出した特徴データを用いて前記熟練者と前記未熟者との識別を行う、手指操作支援装置。
【請求項４】
理容又は美容に関わる者のハサミを用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援方法であって、
前記手指操作における熟練者及び未熟者に前記ハサミを用いる手指操作を行わせて、前記手指操作に関与する母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報並びに前記ハサミの開度情報を検出する訓練データ取得ステップと、
前記訓練データ取得ステップで得られた前記筋電情報及び開度情報のデータをコンピュータに入力し、該コンピュータが前記データを用いて機械学習を行い、熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築する分類器構築ステップと、
前記ハサミを用いて手指操作を行う被験者の前記筋電情報及び開度情報のデータを前記コンピュータに入力し、該コンピュータが前記分類器を用いて前記被験者が熟練者か未熟者かを判定し、判定結果を伝える判定ステップと、
を備える手指操作支援方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明は、理容又は美容に関わる者のハサミを用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援装置であって、ハサミを操作する被験者の手指操作に関与する母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報を取得する筋電情報取得手段と、被験者が操作するハサミの開度の情報を道具類運動情報として検出する道具類運動情報取得手段と、筋電情報及び道具類運動情報を用いて被験者の手指操作の熟達度を判定し、判定結果を伝える技量判定手段と、を備えている。そして、技量判定手段は、手指操作における熟練者の筋電情報及び道具類運動情報、並びに、未熟者の筋電情報及び道具類運動情報を訓練データ（教師データ）に用いた機械学習で熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築し、被験者がハサミを用いて手指操作を行った時の筋電情報及び道具類運動情報から、被験者が熟練者か未熟者かを判定するように構成している。
そのため、被験者は、自らの技量の程度を認識することができ、熟練者の域を目指して手指操作の練習を重ねることで技量が向上し、未熟さ故に罹患する職業病が予防できる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
また、本発明は、理容又は美容に関わる者のハサミを用いて行う手指操作の技量の向上を支援する手指操作支援方法であって、手指操作における熟練者及び未熟者にハサミを用いる手指操作を行わせて、その手指操作に関与する母指屈筋群及び手関節伸筋群の筋電情報並びにハサミの開度情報を検出する訓練データ取得ステップと、訓練データ取得ステップで得られた筋電情報及び開度情報のデータをコンピュータに入力し、コンピュータが前記データを用いて機械学習を行い、熟練者と未熟者とを分類する分類器を構築する分類器構築ステップと、ハサミを用いて手指操作を行う被験者の筋電情報及び開度情報のデータをコンピュータに入力し、コンピュータが分類器を用いて被験者が熟練者か未熟者かを判定し、判定結果を伝える判定ステップと、
を備えている。
そのため、自らの技量の程度を認識した被験者が、熟練者の域を目指して手指操作の練習を重ねることで技量が向上し、職業病が予防できる。