(57)【要約】【課題】  多自由度筋電義手制御のために，筋電電極数と学習時間を最小限にしながら，筋電パターンの識別率を飛躍的に向上させるアルゴリズムを提供する。【解決手段】  筋電パターンを一定の時間間隔で計測するための計測部と、計測された筋電から筋電パターンを識別する筋電識別部と、前記筋電識別部で識別された筋電パターンを、時系列順に所定数だけ保存するバッファと、を備えた筋電義手である。バッファに保存された前記所定数の筋電パターンを参照し、ある割合以上の占有率が認められる場合には、ある割合以上の占有率が認められた筋電パターンに対応した動作指令にしたがった制御を行う。本発明によれば，少ない電極チャンネルでありながら，高速な学習と高い識別率を達成することができるため，多自由度筋電義手の実用的な制御に有効である。【選択図】図１
2019004915.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
筋電を一定の時間間隔で計測するための計測部と、
あらかじめ学習された筋電パターンのうち、計測された筋電がいずれの筋電パターンに分類されるべきかを識別する筋電識別部と、
前記筋電識別部で識別された筋電パターンを、時系列順に所定数だけ保存するバッファと、を備え、
バッファに保存された前記所定数の筋電パターンを参照し、特定の筋電パターンにある割合以上の占有率が認められる場合には、その筋電パターンに対応した動作指令にしたがった制御を行うことを特徴とする筋電義手。
【請求項２】
前記バッファがリングバッファであり、保存すべき筋電パターンが前記所定数に達した場合には、古い筋電パターンから破棄することを特徴とする請求項１に記載の筋電義手。
【請求項３】
前記占有率が50％以上のときに、前記特定の筋電パターンに対応した動作指令にしたがった制御を行うことを特徴とする請求項２に記載の筋電義手。
【請求項４】
前記筋電義手において同時に発現可能な筋電パターンをｎパターンと設定した場合には、前記占有率が100／（ｎ＋１）％以上のときに、前記占有率を占める複数の筋電パターンのそれぞれに対応した動作指令にしたがった制御を同時に行うことを特徴とする請求項２または３に記載の筋電義手。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，多自由度筋電義手を制御する際に必要となる，多数の筋電パターン識別に関するものである．現在市販されている多自由度筋電義手は，キャリブレーションの必要がない反面，識別可能な筋電パターンは数種類程度に留まっている．研究段階においては多数の筋電パターン識別が実現されているが，キャリブレーションに必要な電極の多さ，時間の長さや識別精度が問題となり，実用化に至っていない．本出願ではこの課題に対し，少ない電極数，少ないキャリブレーション時間で高い識別精度を有する筋電識別アルゴリズムを提案する．
【背景技術】
【０００２】
［義手の背景］
義手は大きく分けて装飾義手，能動義手，電動義手がある．装飾義手は外見の再現，能動義手は機能性の再現を主目的としている（非特許文献１）．そのため装飾義手は能動的に動かすことができず，能動義手は使用者の残存部位の動きをワイヤなどで動力として伝達し駆動されるため，把持力が弱いことが問題となっている（非特許文献２）．一方電動義手はその名の通り，電力とモータを動力として駆動される．電動義手は能動義手に比べワイヤの取り回しの制約条件が少なく，運動の方向や量をある程度自由に設計可能であり（非特許文献１），多自由度のものなど様々な義手が制作されている．電動義手としては，皮膚表面で筋電を計測する表面筋電信号を用いて制御する筋電義手が一般的である．
【０００３】
［筋電義手の要求仕様と本研究の対象要素］
筋電義手を使用するに当たり最も重要と言われている要素としては，重量，操作の確実性，装着の容易さ，把持力，自由度が挙げられる．特に自由度と操作の確実性と装着の容易さの両立が困難とされている．
筋電義手は手の代替として用いられ物体を把持する機能を持つため，操作の確実性は非常に重要視される．特に操作の確実性において，実用的に用いられるためには少なくとも80%以上の確実性を持って制御が行われることが望ましい．
【０００４】
装着の容易さについては，義手の生体への物理的接合に関するものとキャリブレーションに関するものが挙げられる．義手は日常的に用いるものであるため，装着は簡便で即座に行われることが求められる．物理的接合については，筋電義手の多くはソケット内側に筋電計を配置し，断端をソケットに挿入するだけで装着が完了する．またキャリブレーションについては，装着するごとに設定する必要が極小なことと，設定パラメータ数が極小なことから，筋電位の振幅の閾値を設定するのみで制御が可能なものが主流である．
【０００５】
［多自由度筋電義手における制御方式］
多自由度化に伴い，多自由度の手指を自由に動かすために制御自由度も向上させる必要があるが，現在普及する多自由度筋電義手の制御方式としてはコマンド方式が主流である（非特許文献４）．コマンド方式では2つの筋電計を掌屈筋群と背屈筋群に配置し，筋電のパターンを脱力，掌屈，背屈，拮抗の4つに分け，それらの筋電パターンを特定の順序で入力し特定の動作を行わせる．例えば，伸筋と屈筋を瞬間的に2度拮抗させ，屈筋に力を入れると前腕が回内する，といった具合である．このような操作体系を取るのは，筋電が個人により様々な波形を示し，力の入れ方や力の加減をもとに制御すると，使用できる切断者が限定されるためである．そのため筋電計1チャンネルごとに，明確に区別可能で信頼して用いることのできる筋電のOn/Offを用いることが一般的である．しかしながら，表面筋電位は筋の電位を皮膚表面で計測するため，近傍の筋の信号が混ざり合うクロストークを生じる．そのため表面筋電位から筋1つ1つの電位を算出することは困難であることと，筋電計を多く皮膚表面に配置しても，近傍の筋電計には同様な信号が計測される．筋電は，筋の電位を筋電計のチャンネルの数を増加させても制御自由度は単純増加しない．このような背景から，多くの筋電義手は，別々に収縮させることのできる屈筋群と伸筋群に2箇所に筋電計を配置することが多い．そのため，屈筋群と伸筋群を別々に収縮させることで2ビット，つまり4状態の判別を行うことができるが，前述のクロストークの問題により，これ以上の筋電計の増加は効果的でなく，状態数としてはこれが限界である．それら4状態は安静，正回転，逆回転，モード変更に割り当てられることが多い．義手で行う動作を増やせば増やすほどモード変更の回数が増え，操作が煩雑になることから，自由に使用するには4週間ほどのトレーニングが必要となってしまう（非特許文献５）．そのため，義手の多自由度化に適した新たな制御方法が必要とされている（非特許文献６）．
【０００６】
［多自由度筋電義手の制御における先行研究］
そこで研究レベルでは，表面筋電から直接使用者の手指姿勢を推定するという試みが行われてきた．その多くは，筋電パターンを手指の運動種ごと複数のクラスに分類し学習し，計測された筋電パターンがいずれのクラスに属するかを識別することで義手の動作を実現するものである．
【０００７】
Ajiboyeらはファジー理論を用い，筋電1パターンにつき8回筋電を計測し学習することで，健常者の手首の掌背屈，尺骨偏位，握り，安静の5パターンの筋電を約97%の精度で識別することに成功した（非特許文献７）．切断者においても約96%の精度を出しており，識別精度は実用に耐えうるものである．しかしながら，義手を実用的に用いるためには装着の容易さが重要と認知されているため，5パターンの筋電それぞれを8回計測し学習させることが問題となる可能性がある．そのため，使用前の準備が簡便で，高い識別率を維持可能な手法が必要となる．Youngらは3自由度を約93%の精度で推定し，さらに複数の自由度を同時に動かす複合動作においても約89%の精度を出すことに成功した．Youngらの手法では1つの動作につき筋電パターンの学習が3秒間と高速で，筋電計測もAjiboyeらに比べ半分の4回で十分であった（非特許文献８）．しかしながら用いている電極が6つであり，一般的な筋電義手の2電極に比べると多くなっていることから，装着の際に電極の位置合わせが困難となる可能性がある．そこで識別器を二段構成とし，一段目の識別器で，識別率は低い大まかな識別を行い，二段目で識別率を向上させるフィルタアルゴリズムを展開するという手法も用いられてきた（非特許文献９）．この手法では5-15%の識別率向上が見られた．識別対象とする筋電パターン数は15と既存の筋電義手に比べ高く識別率も90%を超えている．しかしながら，依然電極数は12と既存の筋電義手に比べ多くなっている．
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１０−２６８４０４号公報
【特許文献２】特開２０１１−０３３６２号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Polhemus A, Doherty B, Mackiw K, Patel R, Paliwal M: uGrip II: A novel functional hybrid prosthetic hand design. 39th Annual Northeast Bioengineering Conference, pp. 303-304, 2013.
【非特許文献２】Smit G, Plettenburg DH, van der Helm FCT: Design and evaluation of two different finger concepts for body-powered prosthetic hand. Journal of Rehabilitation Research & Develop-ment. 50(9), pp. 1253-1266, 2013.
【非特許文献３】Otto Bock HealthCare GmbH: The Michelange-lo&reg; Hand in Practice - Therapy and Rehabilitation. 646D593=EN-01-1201.
【非特許文献４】Connolly C: Prosthetic hands from Touch Bionics. Industrial Robot: An International Journal. 35(4), pp. 290-293, 2008.
【非特許文献５】Kannenberg A, Zacharias B: Difficulty of per-forming activities of daily living with the Mi-chelangelo Multigrip and traditional myoelectric hands. American Academy of Orthotists & Pros-thetists 40th Academy Annual Meeting & Scien-tific Symposium, FPTH14, 2014.
【非特許文献６】Zecca M, Micera S, Carrozza MC, Dario P: Con-trol of multifunctional prosthetic hands by pro-cessing the electromyographic signal. Critical Reviews in Biomedical Engineering. 30(4-6), pp.459-485, 2002.
【非特許文献７】Ajiboye AB, Weir RF: A heuristic fuzzy logic approach to EMG pattern recognition for multi-functional prosthesis control. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineer-ing. 13(3), pp. 280-291, 2005.
【非特許文献８】Young AJ, Smith LH, Rouse EJ, Hargrove LJ: Classification of simultaneous movements using surface EMG pattern recognition. IEEE Transac-tions on Biomedical Engineering. 60(5), pp. 1250-1258, 2013.
【非特許文献９】Huang H, Zhou P, Li G, Kuiken T: Spatial filtering improves EMG classification accuracy following targeted muscle reinnervation. Annals of Bio-medical Engineering. 37(9), pp. 1849-1857, 2009.
【非特許文献１０】Liu L, Liu P, Clancy EA, Scheme E, Englehart KB: Electromyogram whitening for improved classification accuracy in upper limb prosthesis control. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 21(5), pp. 767-774, 2013.
【非特許文献１１】Kato R, Yokoi H, Arai T: Real-time learning method for Adaptable motion-discrimination us-ing surface EMG signal. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. pp. 2127-2132, 2006.
【非特許文献１２】Kita K, Kato R, Yokoi H: A self-organizing ap-proach to generate raining data for EMG signal classification. ROBIO 2008. IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics. pp. 1230-1235, 2008.
【非特許文献１３】P. R. Cavanagh, P. V. Komi: Electromechanical delay in human skeletal muscle under concentric and eccentric contractions. European Journal of Applied Physiology and Occupational Physiology. 42(3), pp.159-163, 1979.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
筋電のパターン識別において，クラス数を増大させればより多くの動作が実現できるが，識別クラス数が増加すれば識別率は減少してしまう．識別率を向上させるためには筋電電極数や学習時間の増加が必要であるが，実用性が失われる恐れがある．
筋電電極数と学習時間を制限したときに識別器が十分に学習されず識別が安定しない問題（非特許文献１０）を解決するべく，本発明では多自由度筋電義手制御のために，筋電電極数と学習時間を最小限にしながら，筋電パターンの識別率を飛躍的に向上させるアルゴリズ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】
本出願に係る第１の発明は、
筋電を一定の時間間隔で計測するための計測部と、
あらかじめ学習された筋電パターンのうち、計測された筋電がいずれの筋電パターンに分類されるべきかを識別する筋電識別部と、
前記筋電識別部で識別された筋電パターンを、時系列順に所定数だけ保存するバッファと、を備え、
バッファに保存された前記所定数の筋電パターンを参照し、特定の筋電パターンにある割合以上の占有率が認められる場合には、その筋電パターンに関連付けられた動作指令にしたがった制御を行うことを特徴とする筋電義手である。
【００１２】
また、本出願に係る第２の発明は、前記バッファがリングバッファであり、保存すべき筋電パターンが前記所定数に達した場合には、古い筋電パターンから破棄することを特徴とする第１の発明に記載の筋電義手である。
【００１３】
更に、本出願に係る第３の発明は、前記占有率が50％以上のときに、前記特定の筋電パターンにしたがった制御を行うことを特徴とする第２の発明に記載の筋電義手である。
【００１４】
また、本出願に係る第４の発明は、前記筋電義手において同時に発現可能な動作をｎパターンと設定した場合には、前記占有率が100／（ｎ＋１）％以上のときに、前記占有率を占める複数の筋電パターンのそれぞれに対応した動作指令にしたがった制御を同時に行うことを特徴とする第２の発明または第３の発明に記載の筋電義手である。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば，少ない電極チャンネルでありながら，高速な学習と高い識別率を達成することができるため，多自由度筋電義手の実用的な制御に有効である．
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】（ａ）は従来のアルゴリズム，（ｂ）は本発明のアルゴリズムを示す概念図である。
【図２】本発明で用いるニューラルネットワークの構造を示す概念図である。
【図３】本発明のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】筋電計の計測部位を示す模式図である。
【図５】（ａ）は筋電計，（ｂ）は（ａ）の筋電計に湿式電極を取り付けた状態を示す写真である。
【図６】実験中のＰＣ画面を示す概念図である。
【図７】筋電識別の安定化アルゴリズム搭載時および非搭載時の識別率の比較を示すグラフである。
【図８】（ａ）〜（ｄ）は提案アルゴリズムを搭載した場合と搭載していない場合の識別の比較を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について詳細に説明する。
【００１８】
本発明は，加藤らが2007年に発表した筋電識別アルゴリズム（非特許文献１１）を第1層の識別器とし，その識別結果を更に向上させる第2層の識別器として振る舞うフィルタアルゴリズムである．加藤らの筋電識別アルゴリズムではバックプロパゲーション(BP)ニューラルネットを用いて筋電パターンを識別している．この識別率を向上させるため，出力時系列の事象と相互背反性を有する特徴に着目することにより，BPニューラルネットのフィルタリングを行うアルゴリズムを提案する．BPニューラルネットでは，ニューラルネットワークを構成するノード間の結合強度をバックプロパゲーションにより学習する．本発明では，BPニューラルネットの構造を全く変化させることなく，識別率を飛躍的に向上させる階層化フィルタアルゴリズムを開発した．まず，従来の筋電パターン識別のアルゴリズムを模式図で表したのが図1（ａ）である．これに対し，本発明で提案するアルゴリズムを図１（ｂ）に模式図で表示した．
【００１９】
本発明では，識別された筋電パターンの時系列をバッファに保存しておき，その時系列データを元に2段階目の識別を行うことにより識別率を向上させる．1段階目の識別には，従来から用いられてきたBPニューラルネットワークによるアルゴリズムを用いる（非特許文献１２）．このアルゴリズムでは，まず筋電波形を計測しベクトルemgに保存する．ベクトルemgは3チャンネルの筋電計から計測された時系列データが格納されている．次に特徴抽出関数GFEによって，ベクトルemgからベクトルemgの周波数分布を示す特徴ベクトルXが抽出される．
【００２０】
【数１】
2019004915.tif 000003
【００２１】
この特徴ベクトルXを特徴量としてBPニューラルネットワークの入力層に入力し，結果として異なる手の姿勢に対応した出力層のいずれかのノードが発火し，識別が行われる(図 2)．この筋電パターンの識別処理を行う機構を，本願の図１（ａ）（ｂ）では筋電識別器として模式的に示している．
ここで，BPニューラルネットの出力層における出力値をベクトルL，識別する筋電パターンの数をMとすると
【数２】
2019004915.tif 000004
と表される．最終的なBPニューラルネットの出力をy，筋電パターンのIDをmi，IDがmiの筋電パターンが出力yとして識別される際のベクトルLの集合をOiとすると
【数３】
2019004915.tif 000005
【００２２】
【数４】
2019004915.tif 000006
と決定される．識別不能の場合，yには-1が代入される．筋電パターンmiが義手のどのような姿勢に割り当てられるかはあらかじめ実験者によりプログラミングされる．一般的に筋電波形には移動平均などの平滑化処理が行われるが（非特許文献１０），ニューラルネットワークで識別された出力は離散的な姿勢となるため，単純な平滑処理は用いることができない．また，平滑化においては時間幅を多く取り過ぎると応答性が低下するため，平滑化の時間幅は最小限に留める必要がある．そこで着目したのが，対象とする筋電パターンのうち，同時に発現する可能性がある動作は限られることである．本実施例で取り扱う筋電パターンは，一例として，前腕の回内・回外，手首の掌屈・背屈，五指の握り・開き，母指の曲げ，4・5指の握り，安静状態の9パターンとする．例えば五指を握りながら手首の掌背屈を行うことはありうるが，手首を背屈させながら掌屈させることは手首を拮抗状態にしていることを意味し，現状の筋電義手は拮抗制御を行っていないため，識別する必要のない状態である．このことを踏まえ，複合動作としては前腕の回内または回外と，手首の掌屈または背屈と，指のパターンいずれか，という3つのパターンの同時識別が最大である．なお，本発明で取り扱い可能な筋電パターンは9パターンに限定されるものではなく，9パターン未満もしくは10パターン以上であっても良い．
【００２３】
筋電パターンが9パターンの場合には同時に発現する可能性のある動作は3パターンであることを踏まえ，図3 のようにアルゴリズムを構築した．このアルゴリズムでは，リングバッファに保存した一定時間の筋電パターンの時系列データを参照し，時系列に含まれる筋電パターンの割合を元に出力を決定するものである．一定時間にバッファされる筋電パターンの数をNとすると，ある時刻tにおけるリングバッファbufftは
【数５】
2019004915.tif 000007
と表される．bufftの構成要素であるyiには筋電パターンのIDが記憶されている．この後，次の制御周期で再び筋電計測が行われ，新たな筋電パターンyの識別が行われたtl秒後，リングバッファbuffは
【数６】
2019004915.tif 000008
と更新される．リングバッファbufft+tl中に含まれる筋電パターンmiの数Siは
【数７】
2019004915.tif 000009
と表される．これより，リングバッファbuff中に含まれる筋電パターンmiの占める割合Piは
【数８】
2019004915.tif 000010
となる．提案するアルゴリズムではまず，筋電パターンが単一であるか，複数の筋電パターンを含むかを判別する．リングバッファbuffの半数以上が任意の筋電パターンMpであれば，単一であると判断し，筋電パターンMpに対応付けられた動作を義手に出力する．
すなわち，まず提案するアルゴリズムが，リングバッファbuffに保存されたN個の筋電パターンを参照する．そして，半数以上が筋電パターンMpである場合には，制御部は筋電パターンMpに対応付けられた動作指令を出し，義手はその動作指令の通りの動作をする．
リングバッファbuffに複数の筋電パターンMp1，Mp2…を含む場合，先に述べたように同時に発現する動作数を3としたため，少なくともリングバッファbuffの1/4以上を占めた筋電パターンMp1，Mp2…をすべて出力する．ここで，一般化のために，最終的に出力される動作oを，同時に発現する動作数の最大値をnとして記述すると
【数９】
2019004915.tif 000011
となる．ここで，出力する筋電パターンoが複数の場合，実際には同時に出力されず，yiからykが順に出力されることとなる．
なお，同時に発現する動作数がｎである場合には，同時発現の基準となるリングバッファbuffの閾占有率を１／（ｎ＋１）に設定し，リングバッファbuffに占める割合が１／（ｎ＋１）以上の筋電パターンの全てを同時に発現するのが望ましい．しかし，基準となる閾占有率は１／（ｎ＋１）に限られず，任意に設定することもできる．
本研究で提案するフィルタアルゴリズムを，識別結果の時系列buffを引数としてフィルタ結果としての義手への出力oを出力する関数GTSとして定義すると
【数１０】
2019004915.tif 000012
のように記述できる．
【実施例１】
【００２４】
［筋電パターン識別の平滑化］
本発明で提案したアルゴリズムGTSについて，バッファ長N = 6，同時に発現する動作数の最大値n = 3とする場合に，buffが式(11)のように与えられると仮定する．
【００２５】
【数１１】
2019004915.tif 000013
実施例のシステム上でbuff中のそれぞれの要素は20msほどで識別され更新されている．筋電義手の操作において，式(11)のように非連続的に1要素のみ異なる筋電パターンを20msの間に意識的に使用者が出力した可能性は低いと考えられ，この異なる1要素を誤識別として取り除く必要がある．この問題に対し，アルゴリズムGTSはまず式(7)によりSiおよびPiを
【数１２】
2019004915.tif 000014
【００２６】
【数１３】
2019004915.tif 000015
と算出する．次に式(9)により
【数１４】
2019004915.tif 000016
となり，非連続的にbuffに混入した筋電パターンを取り除くことができることがわかる．
【００２７】
［複数動作への対応］
手首を掌屈させながら4・5指を曲げるなど，複数の筋電パターンを同時に出力した場合，それらの筋電パターンが多く現れるため，このときのbuffは
【数１５】
2019004915.tif 000017
となる．式(7)によりSiおよびPiは
【数１６】
2019004915.tif 000018
【００２８】
【数１７】
2019004915.tif 000019
となる．次に式(9)により
【数１８】
2019004915.tif 000020
となり，複数の筋電パターンを同時に出力した際にも有効であることがわかる．
【００２９】
［適用範囲］
本発明で提案されるアルゴリズムは，定常的に筋電を発揮する場合に有効である．しかし，逆に瞬間的に筋電を発揮する場合においては適用することが困難である．例えば，タッピング動作など短時間にスパイク状の筋電が出力される場合，buffは脱力の筋電パターンをm0として
【数１９】
2019004915.tif 000021
となる．このとき，式(7)によりSiおよびPiは
【数２０】
2019004915.tif 000022
【００３０】
【数２１】
2019004915.tif 000023
となり，義手への出力oは式(9)によりm0となってしまう．
【００３１】
［実験目的］
実験により本発明である筋電パターン識別のアルゴリズムを評価した．提案アルゴリズムを搭載した筋電パターン識別が，従来の筋電パターン識別に比べてどれほど精度向上が図れるかを検証した．
【００３２】
［被験者と実験セットアップ］
本実験は，筋電義手の操作経験のある20代健常者2名を対象とし実施された．筋電計の貼り付け位置は前腕部の伸筋群，屈筋群，長母指屈筋の3箇所(図4)であり，基準電極は肘部とした．被験者はPCのモニタを無理のない体勢で見られるよう椅子に座る．筋電計測における各諸元は表1の通りであり，計測は湿式表面筋電計(図 5)を用いた．筋電パターンのリングバッファbuffのバッファ長Nは15とした．なお，筋電計測と筋電パターンの識別を経て，リングバッファが更新されるのにかかる時間は約10msである．
【００３３】
【表１】
2019004915.tif 000024
【００３４】
［BPニューラルネットの学習手順と条件］
BPニューラルネットワークの筋電パターンの学習プロセスは，被験者が筋電パターンを出力しながら対応させたい動作の番号のキーを押す．動作と番号の対応は，0：安静，1：前腕回外，2：前腕回内，3：手首掌屈，4：手首背屈，5：5指握り，6：5指開き，7：母指屈曲，8：4・5指屈曲となっている．この作業により特定の筋電パターンと特定の義手の動作がラベリングされ，BPによりニューラルネットが学習される．過去に教示した筋電パターンとその識別動作の組は全て記憶されており，最後に教示した筋電パターンの識別率が有意に高くならないよう配慮した．
【００３５】
教示の条件としては，各動作に割り当てる筋電パターンを1回ずつ教示した後，学習が不十分だとみなされた筋電パターンにつき追加1回までの追学習を許容した．筋電パターン1つの教示にかかる時間は，新たに教示された筋電パターンとすでに学習された筋電パターンとの類似度により変動し，他に学習データのない1度目の教示は100〜300ms，2度目以降の教示は，他の全ての学習データに対し一定の識別率が担保されるまでBP学習が継続するため100〜1000msほどとなる．
【００３６】
PCのモニタ上には図6のような画面が写し出されており，左側に目標姿勢，右側に筋電パターンから識別された姿勢が表示される．被験者には目標姿勢と識別された姿勢が一致するよう筋電パターンをコントロールするタスクが与えられる．
【００３７】
［実験手順］
実験手順は，まず筋電計が被験者に装着され，被験者の筋電パターンをBPニューラルネットに学習させる．次に被験者に実験タスクが課せられ，データが収集される．筋電パターンの識別系はBPニューラルネットを用いた教師あり学習を用いているため，まず被験者の筋電パターンをシステムに教示する．次にPCモニタ上に目標となる手の筋電パターンと識別結果が表示(図6)され，目標筋電パターンに識別結果を一致させるタスクを行う．タスクは，4秒間PCモニタ上に表示された目標筋電パターンを出力し，次に6秒間脱力することを繰り返す．1タスク中に目標筋電パターンはそれぞれ5回表示される．この際，提案アルゴリズムを搭載したものと搭載していないものそれぞれで約7分間行い，目標となる筋電パターンに対する識別された筋電パターンの一致の程度を識別率として評価する．
【００３８】
［実験結果］
開発されたアルゴリズムを搭載した提案システムと，非搭載の従来システムを比較することで提案アルゴリズムの評価を行う．まず従来システムと提案システム両方の識別率を図7に示す．開発されたアルゴリズムの識別率は全9パターンを識別対象とした場合82.5%，前腕の回外・回内を識別対象から除いた7パターンの場合92.9%となった．開発されたアルゴリズム搭載と非搭載の試行でF検定を行ったところ，全パターン対象の試行は片側確率0.095，回外・回内を除く試行は0.37であり，ともに5%水準を上回っているため，等分散としてt検定を行った．その結果どちらの試行も提案手法の識別率が高いことに有意差(p < 0.001)が認められた．識別率の向上は全9パターン対象の場合17.7%，前腕の回外・回内を除く7パターンの場合11.5%となった．図8には識別の時系列，表2に各条件での識別率を示す．図8はアルゴリズムにより識別された筋電パターンをCSV形式でロギングしたものであり，サンプル間は10〜20msである．なお，図8においての筋電パターンと番号の対応は，0：安静，1：前腕回外，2：前腕回内，3：手首掌屈，4：手首背屈，5：5指握り，6：5指開き，7：母指屈曲，8：4・5指屈曲である．
【００３９】
図8（ａ）〜（ｄ）は本発明のアルゴリズムを搭載した場合と搭載していない場合の識別の比較である．図８（ａ）（ｂ）は被験者1のグラフ，図８（ｃ）（ｄ）は被験者2のグラフである。図８（ａ）（ｃ）が本出願の提案手法，図８（ｂ）（ｄ）が従来手法である．横軸のサンプリング間隔は10〜20msである．上下は被験者ごとの違いであり，○が各識別結果を示している．目標姿勢の変化は実線で示している．目標姿勢がディスプレイに提示されているのは実線が水平の部分のみである．被験者が，PCモニタ上に表示される目標筋電パターンを出力する約7分間のうち代表的な区間における識別結果と目標筋電パターンを示した．図８から，従来手法に比べ，筋電パターンの連続性が保たれ，誤識別が少ないことが見て取れる．
【００４０】
［識別率について］
実験の結果，回外・回内を含めるか否かで識別率が若干変わることがわかった．回外・回内を含めない場合の識別率は90%を超える結果となった．また，回外・回内を含めた場合であっても識別率は82.5%となった．識別の時系列を示した図8（ａ）の被験者1に注目すると，握り(筋電パターン5)時に回外(筋電パターン1)と誤識別しているのが見受けられる．握りの際に回外方向に力が入っており，握りと回外の識別がつきにくかった可能性がある．また図８（ｃ）の被験者2に着目すると，回内(筋電パターン2)が回外(筋電パターン1)と開き(筋電パターン6)においても識別されており，識別されやすくバイアスがかかっていることが示唆される． 
【００４１】
［制御周期について］
提案手法は制御周期10msの筋電識別器の出力を15個分バッファしているが，図3に示すようにバッファの1/4または1/2で判断がなされるため，提案手法の遅れ時間は40〜80msと見積もれる．筋電は，関節運動開始の数十〜百ミリ秒早く観測される（非特許文献１３）ことを考えれば，義手として使うためには十分な応答性を持っていると考えられる．
【００４２】
【表２】
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【００４３】
筋電義手が実用的に用いられるためには，少なくとも80%以上の確実性を持って制御が行われることが望ましい．従来の多自由度筋電パターン識別は，その識別率を実現させるために，電極数の多さ（非特許文献８，９）や学習時間の長さ（非特許文献７）が問題となっていた．それに対し本発明では，3チャンネルの少ない電極数と，1秒以下の少ない学習時間で，回外・回内を除いた7パターンを識別対象とした際，90%以上の識別率が実現される．また，回外・回内を含めた場合であっても82.5%の識別率が実現されるため，義手として有効に用いることができる．また，被験者によっては全パターンの9パターン対象で90%を超える識別率を出しており，習熟により9パターンの全てにおいて90%を超える識別率の実現可能性も示唆された．
【００４４】
本発明では，識別結果の時系列に注目し2段階の識別を行うことで，演算コストを大きく増大させることなく，3つの電極から7パターンを90%，9パターンを82.5%という実用的な識別率をもって識別することのできるシステムを構築した．また，識別器の学習時間も7パターン全ての教示で十数秒足らずであり，実用に耐えうる多自由度義手のための制御方式が実現に近づいた．
【産業上の利用可能性】
【００４５】
近年，筋電義手は多自由度化へのニーズが高まってきており，高機能な多自由度筋電義手の研究発表が相次いでいる．しかしながら筋電のノイズ対策や皮膚の電気的性質の変動など種々に存在する問題の難しさから，実質的な制御自由度の向上が妨げられてきた．そのため，多自由度のロボットハンドを筋電義手として機能させるためには，生体の特性変動を情報処理的に吸収し，安定して複数の筋電パターンを識別可能な方法論が必要とされる．本出願では筋電パターンの識別率を向上させるアルゴリズムを提案する．識別器の出力時系列に着目し，識別器自体の構造を全く変化させることなく，識別器の後方に位置することで識別率を飛躍的に向上させるフィルタアルゴリズムを開発した．評価実験では，開発されたアルゴリズムを搭載した識別系と非搭載の識別系で，筋電パターンの識別率を比較した．表面電極3チャンネル，1クラスあたりの学習時間は1秒以内で，識別クラス数を7，9個の2条件設定し，パターン識別の出力を10〜20msでサンプリングした．その結果クラス数7の場合は11.5%，9の場合は17.7%の精度向上が図られた．クラス数9では提案手法による識別率は82.5%，クラス数7では92.9%となった．少ない電極チャンネルでありながら，高速な学習と高い識別率が達成されており，多自由度筋電義手の実用的な制御に有効性の高い方法論の提案となっている．
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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