(57)【要約】【課題】分布の偏りに応じて適応的に量子化特性を変更可能な量子化法を用いることにより、量子化エラーを減少させる。【解決手段】本発明は、複数の筋電センサを用いて測定した値を離散的な値に量子化することによって筋電パターンの違いを識別するコントローラを備えて、この識別結果に基づき制御対象の動作を決定する。この筋電パターンの識別のための量子化は、該パターンの分布特性に応じて適応的に量子化特性を変更可能な量子化方式を用いて行う。パターンの分布特性に応じて適応的に量子化特性を変更可能な方式としては、代表的なμ−ｌａｗ量子化とｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化を用いることができる。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の筋電センサを用いて測定した値を離散的な値に量子化することによって筋電パターンの違いを識別するコントローラを備えて、この識別結果に基づき制御対象の動作を決定するための筋電パターン識別方法において、
前記筋電パターンの識別のための量子化は、該パターンの分布特性に応じて適応的に量子化特性を変更可能な量子化方式を用いて行うことを特徴とする筋電パターン識別方法。
【請求項２】
適応的に量子化特性を変更可能な量子化方式が、μ−ｌａｗ量子化方式或いはｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化方式である請求項１に記載の筋電パターン識別方法。
【請求項３】
前記制御対象が多機能筋電義手であり、前記コントローラは複数機能を操作可能に構成される請求項１に記載の筋電パターン識別方法。
【請求項４】
前記コントローラは、動作仕様の変化などに対して適応的に論理回路を合成、再構成可能な進化型チップを用いて筋電のパターン識別を行う請求項１に記載の筋電パターン識別方法。
【請求項５】
複数の筋電センサを用いて測定した値を離散的な値に量子化することによって筋電パターンの違いを識別するコントローラを備えて、この識別結果に基づき制御対象の動作を決定するための筋電パターン識別装置において、
前記筋電パターンの識別のための量子化は、該パターンの分布特性に応じて適応的に量子化特性を変更可能な量子化方式を用いて行うことを特徴とする筋電パターン識別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の筋電センサを用いて測定した値を離散的な値に量子化することによって筋電パターンの違いを識別し、この識別結果に基づき制御対象の動作を決定するための筋電パターン識別方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
筋肉の活動電位（筋電）によって操作可能な義手（筋電義手）は１９６０年代から研究されており、すでに実用化されているものも多い。例えば欧米では、年間、数千本単位で支給されており、標準的な義手の一つとして位置付けられている。
しかしながら、既存の筋電義手の多くは１つの機能（例：手先の開閉）しか筋電によって操作できず、日常生活で不便なことが多い。このため、近年、複数機能を操作可能な多機能筋電義手への期待が高まっている。例えば、既存の義手に対する３つの改善すべき点として、（１）指先機能の追加、（２）手首機能の追加、（３）自然な外見、があげられている。
【０００３】
市販の単機能の筋電義手を操作するには、基本的に、切断端部の皮膚表面に２つの筋電センサを接触させ、２ｃｈの筋電信号を測定する。そこで、各信号強度が、あらかじめ決められた閾値を越えた場合に、対応する動作が選択される。例えば前腕筋電義手の場合、断端部に残る伸筋群と屈筋群上の皮膚表面に接触させたセンサによって２ｃｈの筋電を測定し、屈筋側で測定した筋電の強度が閾値を超えると手先を閉じ、逆に、伸筋側が閾値を越えると手先を開く。
【０００４】
これに対して、より多くの機能を筋電によって操作するために、従来３つの方式が用いられてきた。つまり、（１）閾値の数を増やす、（２）筋電の測定部位を増やす、（３）筋電のパターン識別を用いる方式である。
まず、閾値の数を増やす方式では、例えば前述の断端部に残る伸筋群と屈筋群上の皮膚表面から２ｃｈの筋電信号を測定する例では、各信号に２つの閾値を設定する。そこで、ゆっくり力を入れた場合と、素早く力を入れた場合で、１つめの閾値を越えてから２つめの閾値を越えるまでの時間が異なることを利用し、２つの動作を識別する。例えば、伸筋側をゆっくり力入れた場合は手先を回外し、素早く力を入れると手先を開く。屈筋側の場合、ゆっくりの場合は手先を回内し、素早い場合は手先を閉じる。しかしながら、この方式では、これ以上閾値の数を増やすのが困難である。
【０００５】
次に、測定部位を増やす方式では、操作しようとする動作と同じ数の電極を、同数の筋肉（群）上の皮膚表面に接触させる。そこで、各筋肉（群）を独立に収縮させると、測定した筋電の強度が閾値を越え、対応する動作が選択される仕組みである。しかしながらこの方式では、切断前の動作イメージとは全く異なる筋収縮によって義手を動作させる必要があるため、使う人のトレーニングに時間がかかり、近年では、ほとんど用いられていない。また、電極を実装できる面積が限られていること、および、筋電センサが非常に高価であることを考えると、電極の数を増やすのは、現実的ではない。
【０００６】
これらに対して、図９に示すようなパターン識別を用いる方式では、切断前と同じ動作イメージで筋肉を収縮し、そのときに発生する筋電パターンの違いを識別するので、使う人のトレーニングが簡単である。図９において、筋電パターンの測定は、複数の筋電センサを用いて行われる。測定された筋電パターンの違いは、コントローラで識別され、この結果に基づき、制御対象の動作を決定する。
この方式の初期の研究では、統計的なパターン識別手法が用いられたものの、筋電の非線形性のために、近年では、ニューラルネットや論理回路など、非線形なパターン識別手法が用いられている（非特許文献１参照）。
【０００７】
本発明者は、多機能筋電義手の実用化を目指し、複数機能を操作可能なコントローラの開発を進めている。つまり、コントローラは筋電のパターン識別によって義手の動作を決定するが、そこでは従来、識別精度の向上だけが重視されてきた。しかしながら、常に装着して持ち運ぶことを考慮すると、軽量、小型化も無視できない課題であり、我々は、論理回路による筋電パターン識別を用いることによって、コンパクトなコントローラの実現を目指している。
【０００８】
このコントローラの実現には、大きく分けて２つの課題を解決する必要がある。まず第１に、パターン識別器の設計においては筋電の個人差や経時変化のために、識別回路を合成するために必要な動作仕様をあらかじめ決定することができない。そこで我々は、動作仕様の変化などに対して適応的に論理回路を合成、再構成可能な進化型チップと呼ぶＬＳＩを筋電のパターン識別に用いることによって、この問題を解決した（非特許文献１及び２参照）。
【０００９】
第２に、論理回路によるパターン識別では筋電を離散的な値に量子化し、それらを０、１のビット列に符号化して識別回路（論理回路）への入力信号とする。このためコントローラの設計においては、効率的な量子化手法が不可欠である。例えば、異なるパターンとして識別されなければならない２つの筋電パターンが同じ離散的な筋電パターンに量子化されることがあり、この場合、いかなる識別器を用いても識別することはできない。つまり高精度な筋電パターン識別の実現には、量子化時に発生するエラー（量子化エラー）を最小限におさえる必要がある。
【００１０】
【非特許文献１】
Ｋａｊｉｔａｎｉ  ｅｔ  ａｌ．，“Ａｎ  Ｅｖｏｌｖａｂｌｅ  Ｈａｒｄｗａｒｅ  Ｃｈｉｐ  ａｎｄ  Ｉｔｓ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ａｓ  ａ  Ｍｕｌｔｉ−Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｐｒｏｓｔｈｅｔｉｃ  Ｈａｎｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ”，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｉｘｔｅｅｎｔｈ  Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  （  ＡＡＡＩ−９９），  ｐｐ．１８２−１８７，  １９９９．
【非特許文献２】
Ｋａｊｉｔａｎｉ  ｅｔ  ａｌ．，Ａ    ｇａｔｅ−ｌｅｖｅｌ  ＥＨＷ  ｃｈｉｐ  ：Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ  ＧＡ  ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  ｒｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ  ｈａｒｄｗａｒｅ  ｏｎ  ａ  ｓｉｎｇｌｅ  ＬＳＩ”，Ｅｖｏｌｖａｂｌｅ  Ｓｙｓｔｅｍｓ：Ｆｒｏｍ  Ｂｉｏｌｏｇｙ  ｔｏ  Ｈａｒｄｗａｒｅ，Ｌｅｃｔｕｒｅ  Ｎｏｔｅｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  １４７８，ｐｐ．１−１２，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ  Ｖｅｒｌａｇ，  １９９８．
【非特許文献３】
Ｂ．Ｓｍｉｔｈ，  ”Ｉｎｓｔａｎｔａｎｅｏｕｓ  Ｃｏｍｐａｎｄｉｎｇ  ｏｆ  Ｑｕａｎｔｉｚｅｄ  Ｓｉｇｎａｌｓ  ”，  Ｔｈｅ  Ｂｅｌｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｊｏｕｒｎａｌ，  Ｍａｙ，  １９５７．
【非特許文献４】
Ｐ．Ｈｅｃｋｂｅｒｔ，  ”Ｃｏｌｏｒ  Ｉｍａｇｅ  ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｆｒａｍｅ  ｂｕｆｆｅｒ  ｄｉｓｐｌａｙ  ”，  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ，  Ｖｏｌ．１６，  Ｎｏ．３，  １９８２．
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
従来、量子化処理には、分布を一様に量子化する線形量子化が用いられてきたが、後述するように、線形量子化では筋電パターンの分布の偏りに起因する量子化エラーが多く発生することが明らかになった。
本発明は、分布の偏りに応じて適応的に量子化特性を変更可能な量子化法を用いることにより、量子化エラーを減少させることを目的としている。
【００１２】
パターンの分布特性に応じて適応的に量子化特性を変更可能な方式としては、代表的なμ−ｌａｗ量子化（非特許文献３参照）  とｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化（非特許文献４参照）を用いることができる。
μ−ｌａｗ量子化では、筋電パターンの分布が指数特性を示すことが多いため、その逆特性である対数変換した後に量子化を行う。この対数変換特性はμ値と呼ばれる変数によって適応的に変更できる。ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化では、筋電パターンの分布特性に応じて、分布密度の大きいところでは細かく量子化し、分布密後が小さいところは粗く量子化するため、量子化エラーを少なくすることができる。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明は、量子化エラーを減少させるために、分布の偏りに応じて適応的に量子化特性を変更可能な量子化法を用いる。パターンの分布特性に応じて適応的に量子化特性を変更可能な方式としては、代表的なμ−ｌａｗ量子化とｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化を用いることができる。
μ−ｌａｗ量子化では、筋電パターンの分布が指数特性を示すことが多いため、その逆特性である対数変換した後に量子化を行う。この対数変換特性はμ値と呼ばれる変数によって適応的に変更できる。ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化では、筋電パターンの分布特性に応じて、分布密度の大きいところでは細かく量子化し、分布密後が小さいところは粗く量子化するため、量子化エラーを少なくすることができる。
本発明の筋電パターン識別方法及び装置は、複数の筋電センサを用いて測定した値を離散的な値に量子化することによって筋電パターンの違いを識別するコントローラを備えて、この識別結果に基づき制御対象の動作を決定する。この筋電パターンの識別のための量子化は、該パターンの分布特性に応じて適応的に量子化特性を変更可能な量子化方式を用いて行うことを特徴としている。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、例示に基づき、本発明を具体化する多機能筋電義手のシステム構成と、パターン識別器として用いている進化型チップについて述べる。本発明は、基本的には、図９を参照して前述したように、筋電パターンを識別することにより制御対象としての多機能筋電義手等の動作を決定する。この多機能筋電義手は、コンパクト化を図るために、論理回路によるパターン識別器を用いている。
【００１５】
［システム構成］
図１は、前腕筋電義手の基本コンセプトを示す図であり、多機能ハンド  、コントローラ、バッテリ、筋電センサ（２個）、ソケットからなる。筋電センサ（筋電電極）はソケット内部に実装されているので、ソケットに切断端部を差し込むことによって皮膚表面に接触し、２ｃｈの筋電を測定する。そこで、測定した２ｃｈの筋電パターンをコントローラで識別し、多機能ハンドの動作を決定する。
コントローラには、論理回路によるパターン識別器が内蔵され、筋電のパターン識別により義手の動作を決定する。この筋電パターン識別器として、我々は、以下に述べる進化型チップと呼ぶＬＳＩを用いている。
【００１６】
［進化型チップ］
従来のハードウェアは回路構成がその設計プロセスによって固定的であるのに対し、進化型チップは、その回路構成を動的に、かつ、自律的に変更可能な能力によって、仕様の変更や動作環境の変化に対して適応できるように設計されている。
進化型チップは、回路構成を何度でも変更可能なハードウェア（再構成可能ハードウェア）と、その回路構成を適応的に変更する回路から構成される。この再構成可能ハードウェアの回路構成は、コンフィグレーションビット列と呼ばれるソフトウェアビット列をダウンロードすることによって、何度でも変更できる。また、回路構成の適応的な書き換えには、遺伝的アルゴリズム（Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；以下ではＧＡと略す）と呼ばれる探索手法を高速に実行する回路を用いる（非特許文献２参照）。
【００１７】
ＧＡは、生物の進化に発想を得た探索手法で、複数の解の候補をそれぞれ０、１のビット列に符号化することによって、並列に最適解を探索する。つまり、これらのビット列を染色体と見なし、交叉や突然変異と呼ぶ操作を施して変化させることで、新しい染色体（解の候補）を作る。そこで、各染色体がどれだけ解に近いかを評価するために、あらかじめ決められた評価関数によって評価値を求め、この評価値に基づき、解から遠いものを削除し、解に近いものを残す操作を繰り返すことによって、解を探索する。
【００１８】
進化型チップでは、再構成可能ハードウェアの回路構成を指定するコンフィグレーションビット列を染色体と見なす。そこでＧＡを適用して染色体を進化させることによって、評価関数が適切に設定されていれば、最適な回路構成を指定するコンフィグレーションビット列を得ることができる。
この進化型チップは、（１）  ＧＡ操作用回路、（２）  再構成可能ハードウェア、（３）  染色体を保存するメモリ（染色体用メモリ）、（４）  トレーニングパターンを保存するメモリ（トレーニングパターン用メモリ）、（５）  入出力インタフェースからなる。
【００１９】
ＧＡ操作、およびパラメータ設定を表１に示す。個体数が３２と小さいのは、小さい個体数で効率良く探索可能な手法を用いている（非特許文献２参照）ためである。
【表１】
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再構成可能ハードウェアとしては、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ａｒｒａｙ  （以下ではＰＬＡと略す）が用いられている。ＰＬＡは、図２に示す例のように、ＡＮＤアレイ（接続している入力信号の論理積を作る）とＯＲアレイ（接続しているＡＮＤアレイの出力信号の論理和を作る）からなる。この図では、黒丸と白丸が、それぞれ、入力と出力間の接続を決定するスイッチを示しており（黒丸が接続を意味する）、このスイッチのＯＮ／ＯＦＦをコンフィグレーションビット列で指定することによって、任意の論理回路を構成できる。
【００２０】
この進化型チップを用いることにより、筋電の個人差や経時変化に適応できるだけでなく、ＬＳＩ単体で適応的な回路合成が可能であるため、外部のＰＣなどを必要としない。このため、例えば外出先などで筋電特性が変化した場合でも、その場で識別回路を再構成することができる。
【００２１】
［筋電パターンの測定］
前述したように、我々が開発中の筋電義手では、前腕周りの２箇所から２ｃｈの筋電を測定し、それらのパターン識別により義手の動作を決定する。しかしながら、筋電パターンの識別精度は測定位置に強く依存するにもかかわらず、現状では、試行錯誤によって最適な測定位置を探す以外に、有効な方式は開発されていない。
【００２２】
本発明は、最適な筋電測定位置を探すことが目的ではないので、前腕周りのいくつかの位置から測定した筋電パターンの識別を行い、最も識別精度の良い測定位置を選択する。具体的には、図３に示す屈筋側の３ヶ所（図中２、４、６）と伸筋側（図中１、３、５）の３ヶ所から筋電を測定し、屈筋側と伸筋側から１ヶ所づつの測定位置を選択する９通りの組合せで、筋電パターンの識別を行った。なお、図中、ｕｌｎａ  は尺骨を、ｒａｄｉｕｓ  は橈骨をそれぞれ表している。
【００２３】
図４は、この筋電の測定に用いる筋電測定装置を示す模式図である。本装置は、筋電センサ  （図中４個）  、参照電極  （図中２個）  、増幅器ボックス  （Ｄｅｌｓｙｓ製：２個）、ＡＤ変換ＰＣカード  （ＲＡＴＯＣシステムズ製：１個）、１台のノートＰＣからなる。即ち、２個の筋電センサ、１個の参照電極、１個の増幅器が１セットとなり、これが２セットある。１セットで２ｃｈの信号を測定することができるので、２セットで合計４ｃｈの信号を同時に測定可能である。増幅器ボックは、［１００、１０００、１００００］倍に増幅可能であるが、ここでは、増幅率を１００００倍に設定した。
【００２４】
ＡＤ変換ＰＣカードは、合計４ｃｈのアナログ信号をデジタル信号に変換し、ＰＣに取り込み可能である。そこで本装置では、筋電センサ、参照電極、増幅器ボックスを２組づつ用い、合計４ｃｈの筋電信号を同時に測定する。つまり、６つの測定位置（図３中の１〜６）から、表２に示す５通りの組合せで４つの測定位置を選び、４ｃｈづつ同時に筋電を測定する。
【表２】
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【００２５】
測定された信号は、それぞれ１０００ＨｚでＡＤ変換してＰＣに取り込み、ＰＣ上で平滑化を行う。ここでは１０００個づつのデータの絶対値の平均を求めることによって平滑化を行った。平滑化処理は、一般的にはアナログフィルタを用いて行うが、情報を失わないためにアナログフィルタによる平滑化は行わなかったので、ＰＣ上でソフトウェアによる平滑化を行った。市販の筋電義手で用いられている筋電センサには、内部にアナログローパスフィルタを持つものがあり、図示の構成においても、同様のセンサを用いることが可能である。これによって、平滑化処理における遅延は無視できる程度におさえることができる。
【００２６】
各測定において、被験者には６つの動作（前腕の回内  （ｆｏｒｅａｒｍ  ｐｒｏｎａｔｉｏｎ）、回外  （ｆｏｒｅａｒｍ  ｓｕｐｉｎａｔｉｏｎ）、手首の掌屈  （ｗｒｉｓｔ  ｆｌｅｘｉｏｎ）、背屈  （ｗｒｉｓｔｅｘｔｅｎｓｉｏｎ）、手先の開  （ｈａｎｄ  ｏｐｅｎ）、閉  （ｈａｎｄ  ｃｌｏｓｅ））を意図して筋肉を収縮してもらい、動作毎２０パターン測定する。つまり、表２の筋電測定位置の組合せ毎に、２０パターン×６動作＝１２０パターン測定するので、電極位置１と２の組からは合計４８０パターン、それ以外の電極位置の組みからは合計２４０パターンづつ測定する。
【００２７】
パターン識別では、これらの筋電パターンから、各動作ランダムに２０パターンづつ（合計１２０パターン）選択し、それらを、識別回路の合成に用いる。さらに、残りの筋電パターンから動作毎２０パターン（合計１２０パターン）を選び、合成した識別回路の評価に用いる。以下では、回路合成に用いる筋電パターンをトレーニングパターン、回路の評価に用いるパターンをテストパターンと呼ぶ。
被験者としては、男性２人、女性３人に参加してもらい、以下では、順に、被験者Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅと呼ぶことにする。被験者Ａは複数回われわれの実験に参加し、システムの仕組みをよく理解している（以下、熟練者と呼ぶ）。残りの４人は、初めてわれわれの実験に参加した（以下、初心者と呼ぶ）。
【００２８】
［量子化エラーの原因］
筋電パターンの量子化では、分布をいくつかの領域に分割し、各領域に分布する筋電パターンを、対応する一つの整数値に量子化する。我々のこれまでの実験では、筋電パターンを０〜７の整数値に量子化しているので、ここでもこの方式を用いる場合について説明する。つまり、図５に示すように、０〜１に正規化した筋電パターンの分布領域を０．１２５（量子化幅）づつ８分割し、各領域に分布する筋電パターンを対応する整数値に量子化（線形量子化）する。
【００２９】
この量子化において、図５の各領域に分布する、つまり同じ離散パターンに量子化される筋電パターンの分布密度を、図６に示す。この図から、筋電パターンは、値の小さい領域に極端に偏って分布しているのがわかる。
そこで、最も顕著な例として領域（０，０）に分布する４１個の筋電パターン［（０，０）に量子化される筋電パターン］が、どの動作時に発生したものかを調べる。すると、１９パターンは回内  （ｆｏｒｅａｒｍ  ｐｒｏｎａｔｉｏｎ）  動作時、２０パターンは回外  （ｆｏｒｅａｒｍ  ｓｕｐｉｎａｔｉｏｎ）、２パターンは手先を開く  （ｈａｎｄ  ｏｐｅｎ）  動作時となっており、異なる動作時に発生した筋電パターンが、同じ離散的なパターン（０，０）に量子化されている。この場合、いかなるパターン識別器を用いてもこれらの筋電パターンを識別することはできず、このために、高精度なパターン識別が困難である。
【００３０】
以下の説明では、異なる動作時に発生したにもかかわらず、同じ領域に分布するために同じ離散パターンに量子化される量子化エラーをコリジョン（ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ）と呼び、本装置では、コリジョン数を小さくすることによって、識別精度を改善する。そこで、まず、被験者毎のコリジョンの数を、表３に示す。これは、全ての領域におけるコリジョンの合計であり、各電極位置の組合せのうち、最もコリジョンの少ないものを示した。
【表３】
2005000389.tif 000005
このコリジョンの原因の一つは、図６に示すように偏って分布している筋電パターンを、線形量子化を用いて量子化しているためである。そこで、非線形な量子化法として代表的な、次に示す２つの手法を用いて、この問題を解決する。つまり、音声信号の量子化に用いられるμ−ｌａｗ量子化と、画像データの量子化に用いられるｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ量子化である。
【００３１】
［μ−ｌａｗ対数量子化器］
μ−ｌａｗ量子化器は、信号の分布が指数分布と見なせる場合に、その逆特性である対数変換をしてから線形に量子化する方式である。図７の例に代表されるように、筋電パターンの分布は指数特性を示すことが多く、μ−ｌａｗ量子化が有効であると期待できる。
筋電パターンが指数分布するのは、複数動作時に発生する筋電パターンを用いるためである。つまり、筋電パターンを２つのセンサで測定した場合、従来、センサ近くの筋収縮から得られる強い筋電信号だけでは、市販の筋電義手のように３動作以上の識別が困難である。そこで、センサから遠い筋収縮時に発生する筋電信号も用いて動作識別を行うが、体内を伝搬する時に信号が減衰して値の小さい領域に分布する。このため、値の小さい領域に複数の動作時に発生する筋電パターンが密集し、指数特性を示すのである。
【００３２】
具体的には、以下の式によって対数変換した後、量子化を行う。
2005000389.tif 000006
ここで、ｅ：入力信号、ｖ：対数変換出力、Ｖ：入力の最大値、μ：変換比であり、変換比μを変化させることによって、変換特性を変えることができる。つまり、図７に示すように、μの値を小さくすることにより、ほぼ線形の変換となり、逆にμ値を大きくすると、非線形性が大きくなる。
【００３３】
表４に、μ−ｌａｗ量子化を用いた場合のコリジョンの数を示す。μ値としては図７に示した７つの値を用い、最もコリジョンの少ないものを示した。この結果から、μ−ｌａｗ量子化を用いることによって、コリジョンを少なくすることができるのがわかる。被験者Ｂでコリジョン数が減少しなかったのは、分布が指数特性を示さないためと考えられ、次に示す  ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ量子化が有効であると期待できる。
【表４】
2005000389.tif 000007
Ｍｅｄｉａｎ  Ｃｕｔ  量子化は、フルカラー画像  （２４ビット）  を低階調  （例：８ビット、２５６階調）  ディスプレーに表示する際、画像の品質を落とさずに現画像を近似表示するために提案された手法である。そこでは、まず、分布のヒストグラムを作成し、分布の広がりの中央値  （ｍｅｄｉａｎ）  で２つの領域に分割する。このヒストグラム作成では、ある程度高階調  （例：１０ビット、１０２４階調）  で量子化し、ヒストグラムを作成する。この量子化を以下では第１段階の量子化と呼び、以下に述べる低階調への量子化を第２段階の量子化と呼ぶ。
【００３４】
次に、分割された領域を、さらにそれぞれの中央値で分ける操作を繰り返すことによって、分布を量子化する。つまり、分布密度の大きいところは細かく分割し、分布密度の小さいところは粗く分割する。このため、μ−ｌａｗ量子化は分布が指数特性を示す場合に有効であったのに対し、Ｍｅｄｉａｎ  Ｃｕｔは任意の分布特性に対して有効である。
【００３５】
表５に、ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ量子化を用いた場合のコリジョンの数を示す。ここでは、第２段階の量子化が８階調であるので、第１段階の量子化を２５６階調  （８ビット）とした。この結果から、ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化を用いることによって、コリジョンを少なくすることができるのがわかる。さらに、μ−ｌａｗの場合にコリジョン数を改善できなかった被験者Ｂでも効果を確認できた。
【表５】
2005000389.tif 000008
【００３６】
【実施例】
ここでは、μ−ｌａｗ量子化とｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ量子化を用いる効果を確認するために、筋電パターンを量子化し、パターン識別を行う。進化型チップによるパターン識別回路の合成では、トレーニングパターンに対する識別率を評価値としてＧＡを適用する。そこで、ＧＡの評価処理を１，０００，０００回行った時点で回路合成を終了し、最も評価値の大きい回路の、テストパターンに対する識別率を用いて、本発明手法の効果を確認する。本実験では、進化型チップのソフトウェアエミュレータを用いた。
【００３７】
μ−ｌａｗ量子化においては、図７に示した７通りのμ値で実験を行い、テストパターンに対する識別率が最も良かったμ値を採用した。ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ量子化においては、第１段階の量子化幅として［５、６、７、８、９、１０、１１］ビットを用い、最も識別率の高いものを採用した。それぞれ［３２、６４、１２８、２５６、５１２、１０２４、２０４８］階調である。表６に採用したμ値（μ−ｌａｗ）と第１段階の量子化幅（ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ）、および、各パターン識別実験で採用した筋電測定位置（最も識別率の高かった筋電測定位置）を示してある。
【表６】
2005000389.tif 000009
【００３８】
図８に、合成した回路のテストパターンに対する識別率（乱数の初期値を変えて１０試行した平均）のグラフを示す。折れ線Ａ〜Ｅは被験者ＩＤを表す。まず、被験者Ａ（熟練者）においては、線形量子化では８２．３％に留まっていたのに対し、μ−ｌａｗ量子化では９７．８％、ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化では９５．８％と、実用的なパターン識別率を達成した。つまり、リハビリトレーニングによって操作方法に習熟することによって、思い通りに多機能義手を操作できるようになると期待できる。一方、被験者Ｂ〜Ｅ（初心者）でも、線形量子化を用いた場合に対して、大幅に識別精度が改善しており、提案手法を用いて量子化エラー（コリジョン）を少なくすることによって、識別精度を改善できることが実証できた。
【００３９】
次に、本手法を用いた義手の実用化を考慮し、提案した２つの方式を比較する。図８から、これらの方式ではほぼ同程度の識別精度を達成できており、識別精度だけを考えると、どちらの方式を用いても高精度な動作決定が可能である。しかしながら、μ−ｌａｗ量子化では、μ値に応じて量子化特性が大きく変わるため、適切な値を設定しなければ、高精度な識別が困難であると考えられる。
【００４０】
そこで、表７に、７つのμ値を用いた場合と、ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化において７通りの第１段階の量子化幅を用いた場合の、パターン識別率の標準偏差を示す。ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ  量子化では、標準偏差が小さい、つまり第１段階の量子化幅を変化させても大きく識別率が変化しないのに対し、μ−ｌａｗ量子化では、標準偏差が大きく、適切なμ設定が重要であることがわかる。この筋電義手の実用化のためには、現場の医師や義肢装具士によって、これらの設定を行う必要があるため、適切なμの設定が必要なμ−ｌａｗ量子化よりも、ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ量子化の方が適切である。
【表７】
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【００４１】
【発明の効果】
本発明によれば、分布の偏りに応じて適応的に量子化特性を変更可能な量子化法を用いることにより、量子化エラーを減少させることができる。
これらの量子化を用いることによって、５人の被験者から測定した筋電パターンに対してパターン識別を行い、実用的な筋電パターン識別率（μ−ｌａｗ：９７．８％、  ｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ：９５．８％）を達成した。さらに、本発明を具体化した義手の実用化を考慮し、これらの方式の比較を行った結果、現場の医師や義肢装具士の負担の少ないｍｅｄｉａｎ  ｃｕｔ量子化が、実用化に適していることが明らかになった。
【図面の簡単な説明】
【図１】前腕筋電義手の基本コンセプトを示す図である。
【図２】Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ａｒｒａｙ  （ＰＬＡ）を示す図である。
【図３】前腕の断面図と筋電測定位置を示す図である。
【図４】筋電測定装置を例示する図である。
【図５】筋電パターンの分布例を示す図である。
【図６】図５に示した筋電パターンの分布密度を示す図である。
【図７】筋電パターンの指数特性分布を示す図である。
【図８】論理回路による筋電パターンの識別率を示すグラフである。
【図９】パターン識別を用いた多機能筋電義手の一般的制御方式を示す図である。
【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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【図９】
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