(57)【要約】【課題】筋肉表面に接着させる電極の数を増やすことなく、複数筋電信号が混入している計測対象となる筋肉の筋電信号から、他の筋活動を推定することが可能な筋電信号推定装置、筋電信号推定方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】  パラメータ毎にフィルタリングした筋電信号計測装置２０により計測された特徴量Ｒ（Ａｃ、Ｌｃ１、Ｌｃ２）から回帰式（Ｍ１、Ｍ２）を導出し、回帰式（Ｍ１、Ｍ２）と、特徴量Ｒ（Ａｖ）と、を用いて、筋電推定信号（Ｓｖ１、Ｓｖ２）を算出する。算出した信号Ｓｖ（Ｓｖ１、Ｓｖ２）と、特徴量Ｒ（Ｌｖ１、Ｌｖ２）と、から最も高い相関係数（ｒ１、ｒ２）を算出し、相関係数（ｒ１、ｒ２）を得ることの出来る、パラメータと、回帰式（Ｍ１、Ｍ２）と、を選択し、パラメータＤＢ１３ｄと、筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆに格納する。【選択図】図３
2019129903.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の複数部位の筋電信号が混信した第１部位の筋電信号、および前記複数部位のうち推定対象とする第２部位の筋電信号のそれぞれについて、キャリブレーション用信号および検証用信号と指定して格納する信号格納手段と、
前記信号格納手段により格納された第１部位の筋電信号のキャリブレーション用信号と、検証用信号と、を予め設定された複数の周波数パラメータでフィルタリングする筋電信号フィルタリング手段と、
前記筋電信号フィルタリング手段によりフィルタリングされた前記第１部位の筋電信号のキャリブレーション用信号に関する特徴量と、前記信号格納手段により格納された前記第２部位の筋電信号のキャリブレーション用信号に関する特徴量と、に基づいて前記複数の周波数パラメータでフィルタリングされた第１部位の筋電信号のキャリブレーション用信号毎に、複数の回帰モデル毎の回帰式を導出する回帰式導出手段と、
前記回帰式導出手段により導出された回帰式と、前記信号格納手段により格納された第１部位の筋電信号の検証用信号に関する特徴量と、を用いて、前記第２部位における筋電推定信号の値を、前記回帰モデル毎に複数算出する筋電推定信号算出手段と、
筋電推定信号算出手段により算出された前記第２部位における筋電推定信号と、前記第２部位の筋電信号の検証用信号に関する特徴量と、の相関係数を前記複数算出した筋電推定信号の値毎に算出する相関係数算出手段と、
前記相関係数算出手段により算出された複数の相関係数の中で最も高い相関係数に対応する、前記筋電信号フィルタリング手段によるフィルタリングの周波数と、前記回帰式導出手段により導出された回帰式と、を記憶部に格納する格納手段と、
を備える、筋電信号推定装置。
【請求項２】
前記生体の複数部位の筋電信号が混信した第１部位の筋電信号を、前記格納手段により格納された前記複数の周波数パラメータでフィルタリングするフィルタリング手段と、
前記フィルタリング手段によりフィルタリングされた第１部位の筋電信号に関する特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記格納手段により格納された回帰式を用いて、前記特徴量算出手段により算出された前記第１部位の筋電信号に関する特徴量から、前記第２部位の筋電信号を推定する推定手段と、
を備える、請求項１に記載の筋電信号推定装置。
【請求項３】
前記特徴量は、二乗平均平方根を用いて算出される、請求項１または請求項２に記載の筋電信号推定装置。
【請求項４】
前記格納手段は、前記特徴量を算出する数式に用いる時定数を格納する、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の筋電信号推定装置。
【請求項５】
生体の複数部位の筋電信号が混信した第１部位の筋電信号から、当該複数部位のうち第２部位の筋電信号を推定する制御装置が実行する筋電信号推定方法であって、
前記第１部位での筋電信号、および前記第２部位の筋電信号のそれぞれについて、キャリブレーション用信号および検証用信号と指定して、格納し、
格納された第１筋電信号のキャリブレーション用信号と、検証用信号と、を予め設定された複数の周波数パラメータでフィルタリングし、
フィルタリングされた前記第１部位の筋電信号のキャリブレーション用信号に関する特徴量と、格納された前記第２部位の筋電信号のキャリブレーション用信号の特徴量と、に基づいて前記複数の周波数パラメータでフィルタリングされた第１部位の筋電信号のキャリブレーション用信号毎に、複数の回帰モデル毎の回帰式を導出し、
導出された前記回帰式と、格納された前記第１部位の筋電信号の検証用信号に関する特徴量と、を用いて、前記第２部位における筋電推定信号の値を、前記回帰モデル毎に複数算出し、
算出された前記第２部位における筋電推定信号と、前記第２部位の筋電信号の検証用信号に関する特徴量と、の相関係数を前記複数算出した筋電推定信号の値毎に算出し、
算出された前記複数の相関係数の中で最も高い相関係数に対応する、フィルタリングする周波数パラメータと、導出された前記回帰式と、を記憶部に格納する、
筋電信号推定方法。
【請求項６】
前記生体の複数部位の筋電信号が混信した第１部位での筋電信号を、前記記憶部に格納された周波数パラメータでフィルタリングし、
フィルタリングされた第１部位の筋電信号に関する特徴量を算出し、
前記記憶部に格納された回帰式を用いて、算出された前記第１部位の筋電信号に関する特徴量から前記第２部位の筋電信号を推定する、
請求項５に記載の筋電信号推定方法。
【請求項７】
前記特徴量は、二乗平均平方根を用いて算出される、請求項５または請求項６に記載の筋電信号推定方法。
【請求項８】
前記記憶部は、前記特徴量を算出する数式に用いる時定数を格納する、請求項５乃至請求項７のいずれか一項に記載の筋電信号推定方法。
【請求項９】
コンピュータを、
請求項１乃至請求項４のいずれかに一項に記載の筋電信号推定装置として機能させるためのコンピュータ読み込み可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、筋電信号推定装置、筋電信号推定方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体を構成する細胞一つ一つは、微弱な電気信号（以下、筋電信号）を発生しており、主に前記筋電信号を計測して四肢の筋（筋肉）活動を把握する。
【０００３】
しかし、複数の筋肉が活動している場合、計測の対象とする筋肉には、当該対象の筋肉の筋電信号に加え、他の筋肉における筋電信号が混入することがある。
【０００４】
この筋電信号の混入を防止するための対処法として、筋肉表面に電極を３つ接着し、当該電極から得られた筋電信号に対して二回の差動増幅を行うことで、対象となる筋肉および他の筋肉の筋電信号を計測することが知られている（例えば、非特許文献１を参照。）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Carlo J. De Luca et al.,"Surface myoelectric signal cross-talk among muscles of the leg", Elsevier Scientific Publishers Ireland, Ltd, Eleclroencephalography and clinical Neurophysiology, 1988, 69: 568-575.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、前記計測方法では、３つの電極であっても筋電信号を高精度に計測することができなかった。
【０００７】
そこで、計測の精度を向上させるためには、前記筋肉表面に接着させる電極の数を増やせばよい。
【０００８】
しかし、面積が小さい電極であれば、前記筋肉表面に接着させる当該電極の数を増加させても問題はないが、布電極のようにインピーダンスが大きい電極を前記筋肉表面に接着させる場合、当該電極自体の面積が大きいため、目的とする対象部位に電極が収まらない可能性がある。
【０００９】
したがって、電極の数を増やすことなく、複数筋電信号が混入している計測対象となる筋肉の筋電信号から、他の筋肉における筋活動を推定する必要がある。
【００１０】
本発明は、前記課題に鑑みてなされたものであり、筋肉表面に接着させる電極の数を増やすことなく、複数筋電信号が混入している計測対象となる筋肉の筋電信号から、他の筋活動を推定する筋電信号推定装置、筋電信号推定方法、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る筋電信号推定装置は、生体の複数部位の筋電信号が混信した第１部位の筋電信号、および前記複数部位のうち推定対象とする第２部位の筋電信号のそれぞれについて、キャリブレーション用信号および検証用信号と指定して格納する信号格納手段と、前記信号格納手段により格納された第１部位の筋電信号のキャリブレーション用信号と、検証用信号と、を予め設定された複数の周波数パラメータでフィルタリングする筋電信号フィルタリング手段と、前記筋電信号フィルタリング手段によりフィルタリングされた前記第１部位の筋電信号のキャリブレーション用信号に関する特徴量と、前記信号格納手段により格納された前記第２部位の筋電信号のキャリブレーション用信号に関する特徴量と、に基づいて前記複数の周波数パラメータでフィルタリングされた第１部位の筋電信号のキャリブレーション用信号毎に、複数の回帰モデル毎の回帰式を導出する回帰式導出手段と、前記回帰式導出手段により導出された回帰式と、前記信号格納手段により格納された第１部位の筋電信号の検証用信号に関する特徴量と、を用いて、前記第２部位における筋電推定信号の値を、前記回帰モデル毎に複数算出する筋電推定信号算出手段と、筋電推定信号算出手段により算出された前記第２部位における筋電推定信号と、前記第２部位の筋電信号の検証用信号に関する特徴量と、の相関係数を前記複数算出した筋電推定信号の値毎に算出する相関係数算出手段と、前記相関係数算出手段により算出された複数の相関係数の中で最も高い相関係数に対応する、前記筋電信号フィルタリング手段によるフィルタリングの周波数と、前記回帰式導出手段により導出された回帰式と、を記憶部に格納する格納手段と、を備える。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、筋肉表面に接着させる電極の数を増やすことなく、複数筋電信号が混入している計測対象となる筋肉の筋電信号から、他の筋活動を推定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態に係る筋電信号推定装置１０を備えた筋電信号推定システムの全体構成を示す図。
【図２】前記筋電信号推定システムにおける筋電信号計測装置２０が備える電極２０Ａ、２０Ｌ１および２０Ｌ２を、生体の脚部（ａ、ｌ１およびｌ２）に接着させた様子を示した図。
【図３】前記筋電信号推定装置１０により実現されるキャリブレーション用設定機能（回帰式設定機能、フィルタリング用パラメータ設定機能）を示した機能ブロック図。
【図４Ａ】前記電極２０Ａにて計測した筋電信号Ａを示す図。
【図４Ｂ】前記電極２０Ｌ１にて計測した筋電信号Ｌ１を示す図。
【図４Ｃ】前記電極２０Ｌ２にて計測した筋電信号Ｌ２を示す図。
【図５Ａ】前記電極２０Ａにて計測した筋電信号Ａを示す図。
【図５Ｂ】前記電極２０Ｌ１にて計測した筋電信号Ｌ１を示す図。
【図５Ｃ】前記電極２０Ｌ２にて計測した筋電信号Ｌ２を示す図。
【図６Ａ】前記筋電信号推定装置１０におけるバンドパスフィルタＢＦ１（１〜１０１［Ｈｚ］）を用いてキャリブレーション用信号Ａｃをフィルタリングした様子を示した図。
【図６Ｂ】前記筋電信号推定装置１０におけるバンドパスフィルタＢＦ２（１０１〜２０１［Ｈｚ］）を用いてキャリブレーション用信号Ａｃをフィルタリングした様子を示した図。
【図６Ｃ】前記筋電信号推定装置１０におけるバンドパスフィルタＢＦ３（２０１〜３０１［Ｈｚ］）を用いてキャリブレーション用信号Ａｃをフィルタリングした様子を示した図。
【図７Ａ】前記バンドパスフィルタＢＦ１（１〜１０１［Ｈｚ］）を用いてフィルタリングしたキャリブレーション用信号Ａｃ（１−１０１［Ｈｚ］）の特徴量Ｒを示した図。
【図７Ｂ】前記バンドパスフィルタＢＦ２（１０１〜２０１［Ｈｚ］）を用いてフィルタリングしたキャリブレーション用信号Ａｃ（１０１−２０１［Ｈｚ］）の特徴量Ｒを示した図。
【図７Ｃ】前記バンドパスフィルタＢＦ３（２０１〜３０１［Ｈｚ］）を用いてフィルタリングしたキャリブレーション用信号Ａｃ（２０１−３０１［Ｈｚ］）の特徴量Ｒを示した図。
【図８】前記特徴量Ｒから、回帰式（Ｍ１およびＭ２）を導出する概念を示した図。
【図９】前記バンドパスフィルタＢＦに使用するパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）を、筋肉活動の推定の対象とされる脚部（ｌ１およびｌ２）毎に格納した際のパラメータＤＢ１３ｄを示す図。
【図１０】測定対象とする部位毎（ａ：足首前方向、ｌ１：前脛骨筋、ｌ２：腓腹筋）に設定された回帰式（Ｍ１およびＭ２）を筋電信号回帰モデルＤＢに格納した図。
【図１１】筋電信号推定装置１０によるキャリブレーション設定処理を示したフローチャート。
【図１２】前記筋電信号推定装置１０により実現される筋電信号推定機能を示したブロック図。
【図１３Ａ】生体の脚部ｌ１における筋電推定信号Ｓ１を示す図。
【図１３Ｂ】生体の脚部ｌ２における筋電推定信号Ｓ２を示す図。
【図１４】前記筋電信号推定装置１０の筋電信号推定処理を示したフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態に係る筋電信号推定装置、筋電信号推定方法、およびプログラムについて図面を参照して説明する。
【００１５】
本実施形態に係る筋電信号推定装置、筋電信号推定方法、およびプログラムでは、測定対象の筋肉における筋電信号から、他の筋肉の筋肉活動を推定するための各種パラメータおよび回帰式を算出するキャリブレーション処理と、当該キャリブレーション処理で算出した各種パラメータと、回帰式を用いて、前記他の筋肉の筋肉活動を推定する筋電信号推定処理から構成される。
【００１６】
まず、キャリブレーション処理について説明する。  
＜キャリブレーション処理＞  
図１は、本発明の実施形態に係る筋電信号推定装置１０を備えた筋電信号推定システムの全体構成を示す図である。
【００１７】
筋電信号推定システムでは、電極２０Ａ、２０Ｌ１および２０Ｌ２を備えた筋電信号計測装置２０からの筋電信号が筋電信号推定装置１０に入力される。
【００１８】
図２は、前記筋電信号計測装置２０の電極２０Ａ、２０Ｌ１および２０Ｌ２を生体の脚部（ａ、ｌ１およびｌ２）に接着させた様子を示した図である。
【００１９】
なお、脚部ａは足首、脚部ｌ１は前脛骨筋、脚部ｌ２は腓腹筋とし、これら部位に接着させる電極は正極、負極の対で当該１つの電極が構成される。
【００２０】
筋電信号推定装置１０は、コンピュータとして機能する制御部（ＣＰＵ）１１を備える。
【００２１】
このＣＰＵ１１には、ＲＡＭ１２、ＲＯＭ１３、外部入力Ｉ／Ｆ１４、表示データ出力部１５および入力部１６が接続される。また、表示データ出力部１５には、例えばＰＣモニタなどの表示部（可視化装置）３０が接続される。
【００２２】
ＲＡＭ１２は、作業エリア１２ａを備える。  
ＲＯＭ１３は、ハードディスクや、フラッシュメモリ等から構成され、キャリブレーション用設定プログラム１３ａおよび筋電信号推定用プログラム１３ｂが格納されるプログラムエリアを備える。
【００２３】
つまり、キャリブレーション用設定プログラム１３ａは、前記ＣＰＵ１１により作業エリア１２ａを用いて起動・実行され、当該キャリブレーション用設定プログラム１３ａに基づいたＣＰＵ１１からの制御信号に従って、回路各部の動作を制御することでキャリブレーション用設定機能を実現する。
【００２４】
同様に、筋電信号推定用プログラム１３ｂは、前記ＣＰＵ１１により作業エリア１２ａを用いて起動・実行され、当該筋電信号推定用プログラム１３ｂに基づいたＣＰＵ１１からの制御信号に従って、回路各部の動作を制御することで後述する筋電信号推定機能を実現する。
【００２５】
さらに、前記ＲＯＭ１３は、フィルタリング用パラメータ格納部１３ｃ、パラメータＤＢ１３ｄ、回帰モデルＤＢ１３ｅ、および筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆを備える。
【００２６】
フィルタリング用パラメータ格納部１３ｃは、筋電信号ＡをフィルタリングするためのバンドパスフィルタＢＦに使用する（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）の組み合わせからなるパラメータを複数備える。以下、表１に前記組み合わせを示す。
【００２７】
【表１】
2019129903.tif 000003
本実施形態では、これらのパラメータを用いて設計したバンドパスフィルタＢＦにて、筋電信号計測装置２０の電極２０Ａを用いて計測した筋電信号Ａをフィルタリングする。なお、この筋電信号Ａを、単に信号Ａと表記することがある。
【００２８】
パラメータＤＢ１３ｄは、前記フィルタリング用パラメータ格納部１３ｃに格納された前記組み合わせからなるパラメータのうち、脚部（ｌ１およびｌ２）における筋電信号を高精度に推定可能にする（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）の組み合わせが記憶される。  
回帰モデルＤＢ１３ｅは、下記表２に示すＮｏ１〜Ｎｏ１１に係る「回帰モデルＭ」を記憶する。
【００２９】
【表２】
2019129903.tif 000004
前記Ｎｏ１〜Ｎｏ１１に係る「回帰モデルＭ」は、電極２０Ａを用いて計測される筋電信号Ａから、電極２０Ｌ１および電極２０Ｌ２が接着される脚部（ｌ１およびｌ２）における筋肉の筋電信号（信号Ｌ１および信号Ｌ２）を推定するため回帰式を導出するためのモデル類型である。
【００３０】
筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆは、前記回帰モデルＤＢ１３ｅに格納されたＮｏ１〜Ｎｏ１１までの「回帰モデルＭ」毎に算出された回帰式の中から、最適な推定結果を得ることができる回帰式が格納される。
【００３１】
外部入力Ｉ／Ｆ１４は、前記筋電信号計測装置２０が備える電極２０Ａ、２０Ｌ１、および２０Ｌ２を用いて計測した筋電信号Ａ、筋電信号Ｌ１および筋電信号Ｌ２を入力する。
【００３２】
表示データ出力部１５は、後述する筋電信号推定処理にて推定された脚部（ｌ１およびｌ２）における筋電信号（信号Ｌ１および信号Ｌ２）を表示部３０へ出力する。これにより、表示部３０には、脚部（ｌ１およびｌ２）における筋電信号（信号Ｌ１および信号Ｌ２）に応じた筋肉活動が表示される。
【００３３】
入力部１６は、ユーザ操作によるキー入力信号を受付け、例えばＲＯＭ１３内のフィルタリング用パラメータ格納部１３ｃに格納させる、前記表１に示すフィルタリング用パラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）を入力する。
【００３４】
このように構成された筋電信号推定装置１０は、前記ＣＰＵ１１が前記キャリブレーション用設定プログラム１３ａに記述された命令に従い回路各部の動作を制御し、ソフトウェアとハードウェアとが協働して動作することにより、以下図３を参照して述べるようなキャリブレーション用設定機能（フィルタリング用パラメータ設定機能および回帰式設定機能）を実現する。
【００３５】
図３は、前記筋電信号推定装置１０により実現されるキャリブレーション用設定機能（回帰式設定機能、フィルタリング用パラメータ設定機能）を示したブロック図である。
【００３６】
すなわち、ＣＰＵ１１は、筋電信号格納部１３ａ１、パラメータ設定部１３ａ２、筋電信号周波数分割部１３ａ３、特徴量算出部１３ａ４、筋活動推定部１３ａ５および推定精度算出部１３ａ６として機能する。
【００３７】
筋電信号格納部１３ａ１は、筋電信号計測装置２０からの筋電信号（信号Ａ、信号Ｌ１および信号Ｌ２）のデータを、サンプリング順に並べた上で所定のサンプリング番号ｋでキャリブレーション用信号（以下、信号Ａｃ、信号Ｌｃ１および信号Ｌｃ２）と、検証用信号（以下、信号Ａｖ、信号Ｌｖ１および信号Ｌｖ２）を格納する。なお、キャリブレーション用信号と検証用信号とは一連の計測信号の分割を通じて取得しても良いし、複数回の計測で得られた各計測信号をキャリブレーション用信号と検証用信号とのどちらかとしても良い。
【００３８】
図４Ａ〜図４Ｃは、筋電信号計測装置２０が備える電極２０Ａ、２０Ｌ１および２０Ｌ２を用いて計測した筋電信号（信号Ａ、信号Ｌ１および信号Ｌ２）を示す図である。
【００３９】
ここでは、筋電信号（信号Ａ、信号Ｌ１および信号Ｌ２）のうち、図中横軸に示すサンプリング番号ｋが０〜３５０００付近の信号をキャリブレーション用信号とした。
【００４０】
図５Ａ〜図５Ｃは、筋電信号計測装置２０が備える電極２０Ａ、２０Ｌ１および２０Ｌ２を用いて計測した筋電信号（信号Ａ、信号Ｌ１および信号Ｌ２）を示した図である。
【００４１】
ここでは、筋電信号（信号Ａ、信号Ｌ１および信号Ｌ２）のうち、図中横軸に示すサンプリング番号ｋが３５０００〜３７５００付近（図中、０〜２５００と記載）の信号を検証用信号とした。
【００４２】
また、各グラフにおいて、縦軸を筋電信号の電圧［ｍＶ］とし、前記横軸を筋電信号（信号Ａ、信号Ｌ１および信号Ｌ２）のサンプリングしたデータ数［個］としている。
【００４３】
ここで、キャリブレーション用信号とは、脚部ａにおける信号Ａｃから、脚部（ｌ１およびｌ２）の信号Ｌｃ１および信号Ｌｃ２を推定するための回帰式を導出するために用いられる信号であり、検証用信号とは、導出されたこの回帰式に当該検証用信号を代入することで、脚部ａの筋電信号から、脚部（ｌ１およびｌ２）の筋電信号を算出できているかについて検証するための信号である。
【００４４】
つまり、高精度の前記回帰式を得るためには計測する筋電信号（信号Ａ、信号Ｌ１および信号Ｌ２）のサンプルデータが多い方が良いことから、キャリブレーション用信号（信号Ａｃ、信号Ｌｃ１および信号Ｌｃ２）を、検証用信号（信号Ａｖ、信号Ｌｖ１、および信号Ｌｖ２）よりも多いサンプルデータ数として設定する。
【００４５】
このように、キャリブレーション用信号と、検証用信号と、に分割するサンプリング番号ｋは、どの番号でもよいが、キャリブレーション用信号のサンプルデータ数が、検証用信号のサンプルデータ数よりも大きいことが求められる。
【００４６】
なお、回帰式により算出した信号Ｌｃ１および信号Ｌｃ２の検証については、後述する相関係数を用いる。
【００４７】
パラメータ設定部１３ａ２は、ユーザ操作により前記入力部１６にキー入力され、前記フィルタリング用パラメータ格納部１３ｃに格納された複数のパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦからなる組み合わせ）の中から、１つずつ順に選択する機能を有する（表１を参照）。
【００４８】
具体的には、前記キャリブレーション用信号および検証用信号を、所定の周波数間隔で分割するバンドパスフィルタＢＦを設定するための、パラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）を順番に選択する。
【００４９】
本実施形態では、これら複数のパラメータを用いて、前記キャリブレーション用信号Ａｃおよび検証用信号Ａｖを一定の帯域幅を有した周波数間隔毎にフィルタリングする。
【００５０】
また、複数のパラメータの中から最適な１つを設定する方法の一例として、例えば、分割周波数幅ｆｗが大きいために、所定の周波数間隔毎にフィルタリングした複数の筋電信号間に他の筋肉による筋電信号の混入が差として現れてこない場合には、細かい値（表１でｆｗ＝１０など）の当該分割周波数幅ｆｗを使用すればよい。
【００５１】
本実施形態では、表１に示す全通りのパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）を用いて計測した筋電信号Ａをフィルタリングするが、説明を簡単にする上で、以下では、最適な回帰式（Ｍ１、Ｍ２）を得ることができたパラメータの組み合わせとして、（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）＝（１００、１００、１および３０１）を選択した場合について説明する。
【００５２】
筋電信号周波数分割部１３ａ３は、バンドパスフィルタＢＦとしての機能を有する。すなわち、前記筋電信号格納部１３ａ１から出力される前記キャリブレーション用信号Ａｃおよび検証用信号Ａｖを、前記パラメータ設定部１３ａ２により選択されたパラメータに従って設定されたバンドパスフィルタＢＦでフィルタリングする機能を有する。
【００５３】
まず、バンドパスフィルタＢＦの設定について説明する。  
前記バンドパスフィルタＢＦは、下記（１）式で表される。  
（ｍｉｎＦ＋ｍｆ×（ｎ−１））［Ｈｚ］〜（ｍｉｎＦ＋ｍｆ×（ｎ−１）＋ｆｗ）［Ｈｚ］        …（１）  
ここで、ｎは自然数であり、ｆｗ、ｍｆ、ｍｉｎＦ、およびｍａｘＦは、前記パラメータ設定部１３ａ２にて選択された数値である。
【００５４】
また、自然数であるｎは、下記（２）式を満足する必要がある。
【００５５】
（ｍｉｎＦ＋ｍｆ×（ｎ−１）＋ｆｗ）＜ｍａｘＦ＜（ｍｉｎＦ＋ｍｆ×ｎ＋ｆｗ）  …（２）  
本実施形態では、パラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）を（１００、１００、１、３０１）としたため、前記（１）式にｎ＝１、２、３を適用し、バンドパスフィルタＢＦ１、ＢＦ２、およびＢＦ３を用いることとした。
【００５６】
したがって、前記（１）式より、筋電信号周波数分割部１３ａ３には、バンドパスフィルタＢＦ１＝１〜１０１［Ｈｚ］、バンドパスフィルタＢＦ２＝１０１〜２０１［Ｈｚ］、およびバンドパスフィルタＢＦ３＝２０１〜３０１［Ｈｚ］が設定される。
【００５７】
前記筋電信号周波数分割部１３ａ３にて設定されたバンドパスフィルタＢＦ（ＢＦ１〜ＢＦ３）を用いて前記キャリブレーション用信号（信号Ａｃ、信号Ｌｃ１および信号Ｌｃ２）のうち信号Ａｃをフィルタリングした様子を図６Ａ〜図６Ｃに示す。
【００５８】
図６Ａ〜図６Ｃは、前記バンドパスフィルタＢＦ（ＢＦ１、ＢＦ２、およびＢＦ３）を用いて信号Ａｃをフィルタリングした様子を示した図である。
【００５９】
図６Ａは、前記信号Ａｃを、バンドパスフィルタＢＦ１を用いてフィルタリングした様子を示した図である。すなわち、信号Ａｃを、１−１０１［Ｈｚ］の周波数帯域でフィルタリングする。以下、信号ＡｃをバンドパスフィルタＢＦ１でフィルタリングして得られた筋電信号を、信号Ａｃ（１−１０１［Ｈｚ］）と表す。
【００６０】
また、図６Ｂおよび図６Ｃに、バンドパスフィルタＢＦ２およびＢＦ３でフィルタリングした様子を示す。すなわち、図６Ｂおよび図６Ｃに示すように、信号Ａｃを、１０１−２０１［Ｈｚ］、および２０１−３０１［Ｈｚ］の周波数帯域でフィルタリングする。
【００６１】
また同様に、バンドパスフィルタＢＦ２、ＢＦ３でフィルタリングされたキャリブレーション用信号Ａｃについても、信号Ａｃ（１０１−２０１［Ｈｚ］）および信号Ａｃ（２０１−３０１［Ｈｚ］）と表す。
【００６２】
その他の信号、すなわち、脚部ａにおける検証用信号Ａｖについても前記バンドパスフィルタＢＦ（ＢＦ１〜ＢＦ３）を用いて同様のフィルタリングを実行する。
【００６３】
ここで、検証用信号ＡｖについてバンドパスフィルタＢＦ（ＢＦ１〜ＢＦ３）を用いてフィルタリングして得られた信号を、信号Ａｖ１（１−１０１［Ｈｚ］）、信号Ａｖ１（１０１−２０１［Ｈｚ］）、信号Ａｖ１（２０１−３０１［Ｈｚ］）と表す。
【００６４】
なお、例えば、筋電信号Ａを細かい周波数幅でフィルタリングしたい場合には、前記パラメータを、例えば（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）＝（１０、１０、１および５０１）とすればよい。この場合、ｎの値を「１〜５０」とするバンドパスフィルタＢＦ１〜ＢＦ５０を備え、１０［Ｈｚ］刻みの細かい周波数幅で筋電信号Ａをフィルタリングできる。
【００６５】
特徴量算出部１３ａ４は、前記フィルタリングしたキャリブレーション用信号（信号Ａｃ（１−１０１［Ｈｚ］）、信号Ａｃ（１０１−２０１［Ｈｚ］）および信号Ａｃ（２０１−３０１［Ｈｚ］））ならびに検証用信号（信号Ａｖ（１−１０１［Ｈｚ］）、信号Ａｖ（１０１−２０１［Ｈｚ］）および信号Ａｖ（２０１−３０１［Ｈｚ］））の他、脚部（ｌ１およびｌ２）の信号Ｌｃ１、信号Ｌｃ２、信号Ｌｖ１および信号Ｌｖ２について、二乗平均平方根（ＲＭＳ：Root Mean Square）を用いて特徴量Ｒを算出する機能を有する。
【００６６】
また、前記特徴量算出部１３ａ４は、算出した各信号（信号Ａｃ、信号Ｌｃ１、信号Ｌｃ２、信号Ａｖ、信号Ｌｖ１および信号Ｌｖ２）の前記特徴量Ｒを筋活動推定部１３ａ５に出力する。
【００６７】
ここで、ＲＭＳは、統計値や確率変数を二乗した値の平均値の平方根で得られる値である。
【００６８】
特徴量Ｒは、下記（３）式にて表される。  
【００６９】
【数１】
2019129903.tif 000005
ここで、Ａ（ｋ）は、前記筋電信号計測装置２０が備える電極２０Ａを用いて計測した、信号Ａにおけるｋ番目の筋電信号のデータであり、ｍはＲＭＳの時定数を示し、ここでは、一例としてｍ＝１００とする。なお、この時定数ｍは、前記パラメータ設定部１３ａ２に記憶されている。
【００７０】
図７Ａ〜図７Ｃは、信号Ａｃ（１−１０１［Ｈｚ］）、信号Ａｃ（１０１−２０１［Ｈｚ］）および信号Ａｃ（２０１−３０１［Ｈｚ］）のそれぞれの特徴量Ｒを示した図である。
【００７１】
図７Ａは、信号Ａｃ（１−１０１［Ｈｚ］）に基づいて算出した特徴量Ｒを示す図である。以下では、信号Ａｃ（１−１０１［Ｈｚ］）の特徴量ＲをＲ（Ａｃ）（１−１０１［Ｈｚ］）と表す。
【００７２】
同様に、信号Ａｃ（１０１−２０１［Ｈｚ］）および信号Ａｃ（２０１−３０１［Ｈｚ］）に対する特徴量ＲをＲ（Ａｃ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）およびＲ（Ａｃ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）とし、これら値を図７Ｂおよび図７Ｃに表す。
【００７３】
同様に、検証用信号Ａｖの特徴量Ｒを、Ｒ（Ａｖ）［Ｒ（Ａｖ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｖ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）およびＲ（Ａｖ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）］とする。
【００７４】
なお、Ｒ（Ａｃ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｃ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）およびＲ（Ａｃ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）ならびにＲ（Ａｖ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｖ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｖ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）を区別しない場合には、単にそれぞれをＲ（Ａｃ）およびＲ（Ａｖ）と記載する。
【００７５】
また、信号Ｌｃ１の特徴量ＲをＲ（Ｌｃ１）、信号Ｌｃ２の特徴量ＲをＲ（Ｌｃ２）とし、さらに信号Ｌｖ１の特徴量ＲをＲ（Ｌｖ１）、信号Ｌｖ２の特徴量ＲをＲ（Ｌｖ２）とする。
【００７６】
筋活動推定部１３ａ５は、
（ｉ）前記表２に示したＮｏ１〜Ｎｏ１１に係る「回帰モデルＭ」を用いて当該回帰モデルＭ毎に回帰式（以下、回帰式Ｍ１およびＭ２とする）を１つずつ導出する機能の他、
（ｉｉ）導出した回帰モデルＭ毎の回帰式（Ｍ１およびＭ２）、特徴量Ｒ［Ｒ（Ｌｖ１）およびＲ（Ｌｖ２）］に加えて、回帰モデルＭ毎の回帰式（Ｍ１およびＭ２）のそれぞれに当該特徴量Ｒ［Ｒ（Ｌｖ１）およびＲ（Ｌｖ２）］を代入して得られた、回帰モデルＭ毎の演算結果（以下、筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２））を出力する機能を有する。
【００７７】
まず、筋活動推定部１３ａ５による、回帰式（Ｍ１およびＭ２）の導出過程を説明する。
【００７８】
図８は、下記（４）式および（５）式を用いて回帰式（Ｍ１およびＭ２）を導出する概念図である。
【００７９】
具体的には、特徴量Ｒ［Ｒ（Ａｃ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｃ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）およびＲ（Ａｃ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）］を前記Ｎｏ１〜Ｎｏ１１までの回帰モデルＭにそれぞれ代入し、その結果が、脚部（ｌ１およびｌ２）のキャリブレーション用信号（信号Ｌｃ１および信号Ｌｃ２）の特徴量Ｒ［Ｒ（Ｌｃ１）およびＲ（Ｌｃ２）］となるように当該回帰式（Ｍ１およびＭ２）をフィッティングする様子を示した図である。
【００８０】
下記（４）式および（５）式に、Ｎｏ１〜Ｎｏ１１までの回帰モデルＭに係る一般式（Ｍ１、Ｍ２）を含んだ等式を示す。  
Ｍ１［Ｒ（Ａｃ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｃ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｃ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）］＝Ｒ（Ｌｃ１）    …（４）
Ｍ２［Ｒ（Ａｃ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｃ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｃ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）］＝Ｒ（Ｌｃ２）    …（５）
ここで、前記（４）式および（５）式における回帰モデルＭを示す回帰式（Ｍ１、Ｍ２）は、当該回帰モデルＭ毎に異なることから、当該回帰式は（Ｍ１およびＭ２）と前記一般式で表わされ、また一般式である当該回帰式（Ｍ１およびＭ２）には図示せぬ変数（ｘ、ｙおよびｚなど）や係数（ａ、ｂなど）が使用される関数式になる。
【００８１】
すなわち、（４）式に示す回帰式Ｍ１の変数（例えば、ｘ、ｙおよびｚなど）に、特徴量Ｒ（Ａｃ）（１−１０１［Ｈｚ］）、特徴量Ｒ（Ａｃ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）および特徴量Ｒ（Ａｃ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）を代入し、その結果得られる値が、脚部（ｌ１）で計測された筋電信号Ｌ１のデータに係る特徴量Ｒ（Ｌｃ１）となるような係数（ａ１およびｂ１など）を導出する。
【００８２】
同様に、（５）式に示す回帰式Ｍ２の変数（例えば、ｘ、ｙおよびｚなど）に、特徴量Ｒ（Ａｃ）（１−１０１［Ｈｚ］）、特徴量Ｒ（Ａｃ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）および特徴量Ｒ（Ａｃ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）を代入し、その結果得られる値が、脚部（ｌ２）で計測された筋電信号Ｌ２のデータに係る特徴量Ｒ（Ｌｃ２）となるような係数（ａ２およびｂ２など）を算出する。
【００８３】
そして、前記（４）式および（５）式を用いた係数（ａ１、ｂ１、ａ２およびｂ２など）の算出を、表１に示すＮｏ１〜Ｎｏ１１までの「回帰モデルＭ」毎に実行する。
【００８４】
次に、下記（６）式および（７）式を用いて、回帰モデルＭ毎に脚部（ｌ１およびｌ２）における筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）の値を算出する。
【００８５】
Ｍ１［Ｒ（Ａｖ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｖ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｖ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）］＝Ｓｖ１        …（６）
Ｍ２［Ｒ（Ａｖ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｖ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｖ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）］＝Ｓｖ２        …（７）
（６）式および（７）式に示すように、前記係数（ａ１、ｂ１、ａ２およびｂ２など）を用いて得られた各回帰モデルＭの回帰式Ｍ１および回帰式Ｍ２に、検証用信号Ａｖに基づいて算出された特徴量Ｒ（前記Ｒ（Ａｖ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｖ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａｖ）（２０１−３０１［Ｈｚ］））をそれぞれ代入することで筋電推定信号Ｓｖ１、および筋電推定信号Ｓｖ２を得る。
【００８６】
筋活動推定部１３ａ５は、このように算出された前記筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）、特徴量Ｒ（Ｌｖ１およびＬｖ２）、回帰式Ｍ１および回帰式Ｍ２を前記推定精度算出部１３ａ６へ出力する。
【００８７】
推定精度算出部１３ａ６は、
（ｉ）前記筋活動推定部１３ａ５からの筋電推定信号Ｓｖ１と、脚部ｌ１における検証用信号に基づく特徴量Ｒ（Ｌｖ１）と、の間、および筋電推定信号Ｓｖ２と、脚部ｌ２における検証用信号に基づく特徴量Ｒ（Ｌｖ２）と、の間でそれぞれ相関係数ｒ（ｒ１およびｒ２）を、前記パラメータ設定部１３ａ２に格納されたパラメータ毎に算出し、最も高い相関係数が得られるパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）を、前記表１から１つ選択する機能（前記表１を参照）、
（ｉｉ）当該最も高い相関係数ｒ（ｒ１およびｒ２）を得ることのできる筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）および特徴量Ｒ（Ｌｖ１およびＬｖ２）の組み合わせを選択する機能の他、
（ｉｉｉ）前記選択した筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）を導出する回帰式（Ｍ１およびＭ２）を選択する機能を有する。
【００８８】
すなわち、推定精度算出部１３ａ６は、キャリブレーション用信号Ａｃから、実際に計測されたデータに近い筋電信号Ｌ１および筋電信号Ｌ２を精度よく算出することのできる最適な回帰式（Ｍ１およびＭ２）を導出し、当該導出した回帰式（Ｍ１およびＭ２）を選択する機能を有する。
【００８９】
なお、相関係数とは、２つの確率変数の間にある線形な関係の強弱を図る指標である。この相関係数は、−１以上１以下の値（無単位）をとり、１に近づくほど相関係数が強くなる。
【００９０】
またなお、最も高い相関係数ｒを得ることのできるパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）が、脚部ｌ１における筋電推定信号Ｓｖ１と、脚部ｌ１における検証用信号に基づく特徴量Ｒ（Ｌｖ１）と、の間、および脚部ｌ２における筋電推定信号Ｓｖ２と、脚部ｌ２における検証用信号に基づく特徴量Ｒ（Ｌｖ２）と、の間でそれぞれ異なる場合、部位毎（ｌ１およびｌ２）に異なるパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）を選択する。
【００９１】
そして、推定精度算出部１３ａ６は、選択された最適なパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）、筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）、特徴量Ｒ（Ｌｖ１およびＬｖ２）を、パラメータＤＢ１３ｄに出力し、回帰式（Ｍ１およびＭ２）を筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆに出力する。
【００９２】
図９は、推定精度算出部１３ａ６の（ｉ）の機能により選択されたパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）を、筋肉活動を推定する対象である脚部（ｌ１およびｌ２）毎に格納したパラメータＤＢ１３ｄを示す図である。
【００９３】
図１０は、測定対象とする部位毎（ａ：足首前方向、ｌ１：前脛骨筋、ｌ２：腓腹筋）に推定精度算出部１３ａ６の（ｉｉ）の機能により選択された回帰式（Ｍ１、Ｍ２）を筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆに格納した図である。
【００９４】
以上により、前記ＣＰＵ１１によるキャリブレーション用設定機能（フィルタリング用パラメータ設定機能および回帰式設定機能）を実現する。
【００９５】
次に、前記構成の筋電信号推定装置１０の動作について説明する。
【００９６】
図１１は、筋電信号推定装置１０によるキャリブレーション設定処理を示したフローチャートである。  
まず、外部入力Ｉ／Ｆ１４を介して入力された、筋電信号計測装置２０を用いて計測した筋電信号（信号Ａ、信号Ｌ１および信号Ｌ２）を、ＣＰＵ１１によりキャリブレーション用信号（信号Ａｃ、信号Ｌ１および信号Ｌ２）と検証用信号（信号Ａｖ、信号Ｌｖ１および信号Ｌｖ２）とに分割して、ＲＡＭ１２内の作業エリア１２ａに格納する（ステップＳ１）。
【００９７】
その後、ＣＰＵ１１により、フィルタリング用パラメータ格納部１３ｃに格納された複数のパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦ、および最大周波数ｍａｘＦ）によって設定されるバンドパスフィルタＢＦを用いて、前記キャリブレーション用信号Ａｃと検証用信号Ａｖを複数の周波数帯域でフィルタリングする（ステップＳ２）。
【００９８】
次いで、ステップＳ２にて、ＣＰＵ１１により、複数の周波数帯域でフィルタリングした前記キャリブレーション用信号Ａｃおよび検証用信号Ａｖ、ならびに前記キャリブレーション用信号（信号Ｌｃ１、信号Ｌｃ２）および検証用信号（信号Ｌｖ１、信号Ｌｖ２）のそれぞれの特徴量Ｒを、前記（３）式を用いて算出する。
【００９９】
すなわち、特徴量Ｒ［Ｒ（Ａ（ｃ）およびＲ（Ａ（ｖ））］、ならびに特徴量Ｒ［Ｒ（Ｌｃ１）、Ｒ（Ｌｃ２）、Ｒ（Ｌｖ１）およびＲ（Ｌｖ２）］を算出する（ステップＳ３）。
【０１００】
ＣＰＵ１１は、ステップＳ３にて算出した、複数の周波数帯域毎の特徴量Ｒ（Ａ（ｃ））を、表１に示す回帰モデルＤＢ１３ｅに格納されたＮｏ１〜Ｎｏ１１までの回帰モデルＭにそれぞれ代入し、その演算結果が、脚部（ｌ１およびｌ２）に基づく特徴量Ｒ［Ｒ（Ｌｃ１）およびＲ（Ｌｃ２）］となるような回帰式（Ｍ１およびＭ２）を前記（４）式および（５）式に従い導出する（ステップＳ４）。
【０１０１】
この結果、回帰式（Ｍ１およびＭ２）について、Ｎｏ１〜Ｎｏ１１までの計１１個が作成される。
【０１０２】
更に、ＣＰＵ１１によりステップＳ４にて得られたそれぞれの回帰式（Ｍ１、Ｍ２）に、脚部ａにおける検証用信号Ａｖに基づいた特徴量Ｒ（Ａ（ｖ））を代入し、前記（６）および（７）式に従い脚部（ｌ１およびｌ２）における筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）を算出する（ステップＳ５）。
【０１０３】
最後に、ＣＰＵ１１は、ステップＳ５にて算出した筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）の値と、特徴量Ｒ［Ｒ（Ｌｖ１）およびＲ（Ｌｖ２）］と、の間で相関係数ｒが最も高くなる特徴量Ｒ［Ｒ（Ｌｖ１）およびＲ（Ｌｖ２）］、回帰式（Ｍ１およびＭ２）、および筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）をパラメータＤＢ１３ｄ、筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆに格納させる（ステップＳ６）。
【０１０４】
＜筋電信号推定処理＞  
次に、本実施形態に係る筋電信号推定装置１０による筋電信号推定処理について説明する。
【０１０５】
図１２は、前記筋電信号推定装置１０のＣＰＵ１１が、前記作業エリア１２ａを用いて筋電信号推定用プログラム１３ｂを起動することで実現される筋電信号推定機能を示したブロック図である。
【０１０６】
すなわち、ＣＰＵ１１は、筋電信号格納部１３ｂ１、筋電信号周波数分割部１３ｂ２、特徴量算出部１３ｂ３、および筋活動推定部１３ｂ４として機能する。
【０１０７】
以下、筋電信号推定機能について説明する。
【０１０８】
筋電信号格納部１３ｂ１は、筋電信号計測装置２０が備える電極２０Ａからの筋電信号Ａを格納し、筋電信号周波数分割部１３ｂ２へ出力する。
【０１０９】
筋電信号周波数分割部１３ｂ２は、前記筋電信号格納部１３ｂ１からの筋電信号Ａを、前記パラメータＤＢ１３ｄに記憶される、前記フィルタリング用パラメータ設定機能にて算出されたパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）＝（１００、１００、１および３０１）でフィルタリングする機能を有する。
【０１１０】
すなわち、前記（１）式から得られるバンドパスフィルタＢＦ（ＢＦ１〜ＢＦ３）を用いて、前記信号Ａを、３つの周波数帯域（信号Ａ（１［Ｈｚ］〜１０１［Ｈｚ］）、信号Ａ（１０１［Ｈｚ］〜２０１［Ｈｚ］）、および信号Ａ（２０１［Ｈｚ］〜３０１［Ｈｚ］））にフィルタリングし、これを特徴量算出部１３ｂ３に出力する。
【０１１１】
特徴量算出部１３ｂ３は、前記筋電信号周波数分割部１３ｂ２からの信号Ａ（１［Ｈｚ］〜１０１［Ｈｚ］）、信号Ａ（１０１［Ｈｚ］〜２０１［Ｈｚ］）、および信号Ａ（２０１［Ｈｚ］〜３０１［Ｈｚ］）のそれぞれについて特徴量Ｒを算出する機能を有する。
【０１１２】
すなわち、特徴量算出部１３ｂ３は、前記（３）式を用いて、信号Ａの特徴量Ｒ［Ｒ（Ａ（１［Ｈｚ］〜１０１［Ｈｚ］））、Ｒ（Ａ（１０１［Ｈｚ］〜２０１［Ｈｚ］））およびＲ（Ａ（２０１［Ｈｚ］〜３０１［Ｈｚ］））］を算出する。
【０１１３】
筋活動推定部１３ｂ４は、前記信号Ａに基づく特徴量Ｒ［Ｒ（Ａ（１［Ｈｚ］〜１０１［Ｈｚ］））、Ｒ（Ａ（１０１［Ｈｚ］〜２０１［Ｈｚ］））、Ｒ（Ａ（２０１［Ｈｚ］〜３０１［Ｈｚ］））］を、前記回帰式設定機能にて算出され、前記筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆに記憶された回帰式（Ｍ１およびＭ２）に代入することで、測定したい対象である脚部（ｌ１およびｌ２）の筋電推定信号Ｓ（Ｓ１およびＳ２）を算出する機能を有する。
【０１１４】
脚部（ｌ１およびｌ２）における筋電推定信号Ｓ（Ｓ１およびＳ２）は、下記（８）式、および下記（９）式を用いて算出される。
【０１１５】
Ｍ１［Ｒ（Ａ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）］＝Ｓ１        …（８）
Ｍ２［Ｒ（Ａ）（１−１０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａ）（１０１−２０１［Ｈｚ］）、Ｒ（Ａ）（２０１−３０１［Ｈｚ］）］＝Ｓ２        …（９）
前記（８）式および（９）式によって得られた前記筋電推定信号Ｓ１、および筋電推定信号Ｓ２を図１３に示す。
【０１１６】
図１３Ａおよび図１３Ｂは、生体の脚部（ｌ１およびｌ２）における筋電推定信号Ｓ（Ｓ１およびＳ２）を示す図である。
【０１１７】
このように、パラメータＤＢ１３ｄに格納したパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）＝）１００、１００、１および３０１）と、前記回帰式設定機能により導出された回帰式（Ｍ１、Ｍ２）を用いることで、脚部ａの筋電信号から、脚部（ｌ１およびｌ２）の筋電信号Ｓ（Ｓ１およびＳ２）を推定することができる。
【０１１８】
次に、前記構成の筋電信号推定装置１０の動作について説明する。
図１４は、筋電信号推定装置１０の筋電信号推定処理を示したフローチャートである。  
まず、外部入力Ｉ／Ｆ１４を介して入力した、筋電信号計測装置２０にて計測された筋電信号Ａを、ＣＰＵ１１により、ＲＡＭ１２内の作業エリア１２ａに格納する（ステップＴ１）。
【０１１９】
その後、ＣＰＵ１１により、フィルタリング用パラメータ格納部１３ｃに格納されたパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）によって設定されるバンドパスフィルタＢＦを用いて、前記信号Ａを複数の周波数帯域でフィルタリングする（ステップＴ２）。
【０１２０】
次いで、ステップＴ２にて、ＣＰＵ１１により、複数の周波数帯域でフィルタリングした前記信号Ａの特徴量Ｒ（Ａ）を、前記（３）式を用いて算出する（ステップＴ３）。
【０１２１】
次いで、ＣＰＵ１１は、前記（８）式および（９）式を用いて、ステップＴ３にて算出した前記信号Ａの特徴量Ｒ（Ａ）を、前記筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆに記憶され、前記回帰式設定機能にて導出された回帰式（Ｍ１およびＭ２）に代入し、脚部（ｌ１およびｌ２）における筋電推定信号Ｓ（Ｓ１、Ｓ２）を算出する（ステップＴ４）。
【０１２２】
したがって、前記構成の筋電信号推定装置１０によれば、複数のパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）毎にフィルタリングした筋電信号計測装置２０により計測された脚部ａの信号Ａの特徴量Ｒ（Ａｃ）と、脚部（ｌ１およびｌ２）の筋電信号Ｌ１および筋電信号Ｌ２の特徴量Ｒ（Ｌｃ１、Ｌｃ２）と、から回帰式（Ｍ１およびＭ２）を導出し、当該導出した回帰式（Ｍ１、Ｍ２）と、脚部ａにおける検証用信号Ａｖに基づく特徴量Ｒ（Ａｖ）と、を用いて、脚部（ｌ１およびｌ２）における筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）を算出する。また、脚部（ｌ１およびｌ２）の筋電推定信号Ｓｖ（Ｓｖ１およびＳｖ２）と、脚部（ｌ１およびｌ２）の検証用信号（Ｌｖ１およびＬｖ２）に基づく特徴量Ｒ（Ｌｖ１およびＬｖ２）と、から最も高い相関係数ｒ（ｒ１およびｒ２）を算出し、算出した相関係数ｒ（ｒ１およびｒ２）を得ることの出来る、パラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）と、回帰式（Ｍ１およびＭ２）と、を選択し、これら値をパラメータＤＢ１３ｄと、筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆに格納するキャリブレーション用設定機能（回帰式設定機能、フィルタリング用パラメータ設定機能）を有する。
【０１２３】
これによれば、最も高い相関係数ｒ（ｒ１およびｒ２）を算出し、算出した相関係数ｒ（ｒ１およびｒ２）を得ることの出来る、パラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）と、回帰式（Ｍ１、Ｍ２）と、を選択し、これらパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）および回帰式（Ｍ１およびＭ２）を使用することで、計測対象とする筋肉に混入した複数筋電信号から高精度に他の筋活動を推定できる。
【０１２４】
すなわち、前記構成の筋電信号推定装置１０によれば、前記キャリブレーション用設定機能（フィルタリング用パラメータ設定機能）にて選択されたパラメータ（分割周波数幅ｆｗ、移動周波数幅ｍｆ、最低周波数ｍｉｎＦおよび最大周波数ｍａｘＦ）を用いてフィルタリングされた脚部ａにおける筋電信号Ａに基づく特徴量Ｒ（Ａ）と、前記キャリブレーション用設定機能（回帰式設定機能）にて選択された回帰式（Ｍ１、Ｍ２）と、を使用して脚部（ａ：足首）の筋電信号に含まれる他の脚部（ｌ１：前脛骨筋およびｌ２：腓腹筋）の筋電信号を推定できる。
【０１２５】
したがって、筋肉表面に接着させる電極の数を増やすことなく、高精度に計測対象とする筋肉に混入した複数筋電信号から他の筋活動を推定できる。
【０１２６】
なお、生体において推定する部位は２箇所（今回は、脚部（ｌ１およびｌ２））に限られない。
【０１２７】
つまり、本実施形態では、キャリブレーション処理にて脚部（ａ、ｌ１およびｌ２）の筋電信号（Ａ、Ｌ１およびＬ２）を計測し、次いで筋電信号推定処理では、前記脚部（ｌ１、ｌ２）のキャリブレーション用信号である筋電信号（Ｌｃ１およびＬｃ２）の特徴量Ｒ［Ｒ（Ｌｃ（ｌ１））およびＲ（Ｌｃ（ｌ２））］と、脚部ａのキャリブレーション用信号である筋電信号（Ａｃ）の特徴量Ｒ（Ａｃ）と、からフィルタリングした周波数毎に得られた、回帰モデル毎の回帰式（Ｍ１およびＭ２）の中で、最も相関係数ｒの高い回帰式（Ｍ１およびＭ２）を用いて当該脚部（ｌ１およびｌ２）の筋電信号を推定したが、脚部（ｌ１およびｌ２）に加えて、他の部位の筋電信号も推定する構成であってもよい。
【０１２８】
すなわち、キャリブレーション処理にて、脚部（ｌ１およびｌ２）に加えて、他の部位における筋電信号を計測しておけば、その増加させた部位の数だけ導出させる前記回帰式が増えるものの、脚部ａから、筋電信号推定処理にて、脚部（ｌ１およびｌ２）の他、他の部位についても筋電信号を推定することが可能になる。
【０１２９】
本発明は、前記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。さらに、前記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されたり、幾つかの構成要件が異なる形態にして組み合わされても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除されたり組み合わされた構成が発明として抽出され得るものである。
【符号の説明】
【０１３０】
１０…筋電信号推定装置、１１…ＣＰＵ、１２…ＲＡＭ、１３…ＲＯＭ、
１３ａ…キャリブレーション用設定プログラム、１３ａ１…筋電信号格納部、
１３ａ２…パラメータ設定部、１３ａ３…筋電信号周波数分割部、
１３ａ４…特徴量算出部、１３ａ５…筋活動推定部、１３ａ６…推定精度算出部、
１３ｂ…筋電信号推定用プログラム、１３ｂ１…筋電信号格納部、
１３ｂ２…筋電信号周波数分割部、１３ｂ３…特徴量算出部、
１３ｂ４…筋活動推定部、１３ｃ…フィルタリング用パラメータ格納部、
１３ｄ…パラメータＤＢ、１３ｅ…回帰モデルＤＢ、
１３ｆ…筋電信号回帰モデルＤＢ、１４…外部入力Ｉ／Ｆ、
１５…表示データ出力部、１６…入力部、２０…筋電信号計測装置、
２０Ａ、２０Ｌ１、２０Ｌ２…電極、３０…表示部（可視化装置）、
ａ…足首、ｌ１…脚部、ｌ２…脚部。
【図１】
2019129903.tif 000006
【図２】
2019129903.tif 000007
【図３】
2019129903.tif 000008
【図４Ａ】
2019129903.tif 000009
【図４Ｂ】
2019129903.tif 000010
【図４Ｃ】
2019129903.tif 000011
【図５Ａ】
2019129903.tif 000012
【図５Ｂ】
2019129903.tif 000013
【図５Ｃ】
2019129903.tif 000014
【図６Ａ】
2019129903.tif 000015
【図６Ｂ】
2019129903.tif 000016
【図６Ｃ】
2019129903.tif 000017
【図７Ａ】
2019129903.tif 000018
【図７Ｂ】
2019129903.tif 000019
【図７Ｃ】
2019129903.tif 000020
【図８】
2019129903.tif 000021
【図９】
2019129903.tif 000022
【図１０】
2019129903.tif 000023
【図１１】
2019129903.tif 000024
【図１２】
2019129903.tif 000025
【図１３Ａ】
2019129903.tif 000026
【図１３Ｂ】
2019129903.tif 000027
【図１４】
2019129903.tif 000028