立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第31号) 2022

［ 研究助成 (A) ］

筋協調の感覚代替システム構築の試みと歩行学習への応用
Biofeedback system for sensory substitution of muscle coordination and application to gait learning
2211009

研究代表者

神戸大学
大学院人間発達環境学研究科

助 教

木伏紅緒

き (Kang and Dingwell, 2008) における力学系[研 究 の 目 的]の安定性は，若齢者より高いことが報告されて歩行を安定化させることはあらゆる人にとっいる。このことは，筋活動の不安定性と運動学て利益がある。普段の何気ない歩行や快適だと的な不安定性が関連していることを示唆してい感じる歩行 (至適歩行) では頭部と腰部の加速る。また，筋活動は，中枢神経系からの指令を度が最も安定する (Latt et al., 2008)。しかし代替的に反映した非定常な信号である。筋活動ながら，至適歩行で安定性をさらに高める方法という非定常的な信号をフィードバックして，は不明である。

筋活動を意識的に安定化することは，歩行動作歩行動作の異常な歩行リズムを安定化するのの安定化に貢献するかもしれない。にメトロノームによる音刺激 (Rhythmic Au-

本研究の目的は，筋活動バイオフィードバッ

ditory Stimulation) が臨床現場では用いられてク (EMG-BF) によって歩行時の安定性が高い る (Thaut and Abiru, 2010)。外 部 か ら のまるのかを検証することである。歩行動作の安RAS によって，内部モデルでのリズムを補間定性の指標のひとつとして，身体重心位置や体できると考えられており (Thaut and Abiru,幹の加速度の二乗平均平方根 (RMS) が提案

2010)，歩行リズムを安定化するためには定常されている。加速度の RMS は歩行速度に依存のリズムをもったフィードバック音が有効だとしており，異なる歩行速度条件下で比較する場考えた。しかし，神経系に疾患をもつ患者にお合は補正が必要であるというデメリットはあるいて定常音の RAS は有効であるものの，一般が，加速度の RMS は運動学的な意味が明確で人では歩行リズムに長期相関がなくなるというあるという強力なメリットがある。そこで本研報告がある (Roerdink et al., 2015)。長期相関

究では，身体重心加速度の RMS を歩行動作のの減少は，長時間の歩行を持続する上では不利安定性の指標として採用した。そして，筋活動であるため，健常者の至適歩行を安定化するにバイオフィードバックによって，身体重心加速は定常音以外の RAS が望ましいと考えられる。

度の RMS が低下すると仮説を立てた。仮説を関節運動は，筋が付着部位をけん引すること検証するために，歩行中の前脛骨筋，ヒラメ筋，により生じる。そのため，筋活動の安定性と歩半腱様筋のそれぞれの活動をビープ音でフィー

行動作の安定性も密接に関わっている可能性がドバックした際の身体重心加速度の RMS を比ある。先行研究において，高齢者の筋活動と較した。前脛骨筋，ヒラメ筋，半腱様筋は，主(Kang and Dingwell, 2009)，身体重心のばらつな活動フェイズがそれぞれ異なっており，歩行― 1 ―立石科学技術振興財団

動作安定化への貢献度に部位依存性がある可能活動を MVC とした。足関節底屈・背屈の課題性を考慮し，複数の筋を比較対象に含めた。この際，実験参加者の足関節が直角になるようにの研究により，筋活動をフィードバックするこ固定した。膝関節伸展・屈曲での課題の際，実との動作安定化への意義が明らかになる。

験参加者の膝関節と股関節が直角になるように固定した。まずは固定された状態での力発揮に慣れるために，各姿勢にて数回練習を行った。

[研究の内容，成果]

その後，各課題にて，5 秒間全力で力発揮してもらった。

【実験参加者】
本研究には，健常成人 13 名が参加した (女歩行課題では，トレッドミル上を 4.5 km/h

性 5 名；年齢 23±5 歳，身長 160±3 cm，体重にて約 2 分間歩いてもらった。フィードバック

54±7 kg，男 性 7 名；年 齢 21±1 歳，身 長条 件 は，SOL の フ ィ ー ド バ ッ ク (SOLBF)，169±3 cm，体重 66±4 kg)。実験参加者には

TA のフィードバック (TABF)，ST のフィー

本研究の目的，方法，および実験に伴う危険性

ド バ ッ ク (STBF)，フ ィ ー ド バ ッ ク な しを十分に説明し，実験に参加するための同意を(CON) であった。VL は予備実験で計測した得た。本実験は神戸大学大学院人間発達環境学

際に，活動が極めて小さく，個人差も大きかっ研究科のヒトを対象とした実験研究に関する倫たため除外した。EMG-BF システムは，MVC

理審査委員会により実験手順の承認を得て行っに基づいた閾値を超えた時にピープ音が鳴るよ

た (番号：556)。

うに設定されており，閾値は適宜調節することが で き る。EMG-BF シ ス テ ム で は，筋 電 図
データの全波整流，移動平均による平滑化処理，【データ計測】歩行動作を計測するために，10 台のカメラ振幅の正規化処理がリアルタイムに実行された。

を含む動作分析システム (OptiTrack Flex 3,

閾値は MVC で正規化された筋電図により定めNaturalPoint, Inc) を用いて，実験参加者に貼られ，各筋のフィードバック条件で 3 種類の閾付した反射マーカーを 100 Hz にて計測した。

値 条 件 を 設 定 し た (SOL：30, 35, 40%MVC，表面筋電図 (EMG) の計測のため，参加者にTA：10, 15, 20%MVC，ST：3, 6, 9%MVC)。

電極 (SX230-1000, Biometrics, Gwent, UK) を各条件はランダムに実施した。各条件での歩行貼付した。被験筋は，ヒラメ筋 (SOL)，前脛

開始直後はフィードバック音なしで歩行しても骨筋 (TA)，外側広筋 (VL)，半腱様筋 (ST)らい，20〜30 秒後にフィードバック音を開始

で あ っ た。ア ナ ロ グ デ ー タ 収 集 シ ス テ ム

した。図 1 ではある参加者における，SOLBF(cDAQ-9179, National Instruments) を用いて(閾 値：40%MVC) で の SOL の 筋 活 動 と，EMG データをパーソナルコンピュータに取りビープ音が示されている。図のように，フィー込み，自作の LabVIEW プログラムでサンプリ

ドバック開始後は，一定の閾値を超えた時にング周波数 2000 Hz にて計測した。

ビープ音が鳴るように設定されている。フィー
ドバック音の開始から 1 分 30〜40 秒後にトレッドミルを停止した。各条件の間には約 1 分【実験課題】
最大随意収縮での筋活動 (MVC: Maximum

ほど休憩時間を設けた。

voluntary contraction) を計測するために，全力でアイソメトリック収縮をする課題を設定し【データ分析・統計分析】

た。SOL は 足 関 節 底 屈，TA は 足 関 節 背 屈，分析対象の歩行周期は，フィードバック開始

VL は膝関節伸展，ST は膝関節屈曲課題でのから約 1 分経過してからの 30 周期とした。1― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

CON の 4 群であった。身体重心加速度の RMSが小さくなる閾値条件が実験参加者によって異なるため，このような対応をとった。例えば，
SOLBF で は，ID1 は 40%MVC の と き，ID6は 35%MVC のときに身体重心加速度の RMSが最小となった (図 2)。また，同一参加者内であっても，RMS が最小化される閾値条件が方向によって異なっていた。例えば，SOLBFでの ID3 では，前後方向と鉛直方向の RMS が35%MVC のときに最小化するが，左右方向の上段と中段の波形はそれぞれ SOLBF (閾値：40 %MVC) の際のSOL を示している。上段はハイパスフィルターの処理をした波形，中段は平滑化後の波形である。下段はビープ音を示す。縦点線は踵接地，赤線はフィードバック開始を示す。

図1

RMS は 40%MVC のときに最小化する (図 2)。
筋活動のばらつきを分析する閾値条件は，図 2の結果に基づき，総合的にみて身体重心加速度

筋電図とフィードバック音の例の RMS を最小化する閾値条件を選択した。
歩行周期は右足が接地してから次に接地するま統計分析にあたっては，まずはデータの正規でとした。歩行動作での安定性の指標として身性を Shapiro-Wilk 検定で検定した。データの体重心加速度の RMS を方向ごとに算出した。

正規分布が確認された後，反復測定の分散分

まず，各実験参加者に貼付した反射マーカーの析を用い，異なる条件下での RMS とばらつ

位置座標値をもとに，身体重心位置を算出し，きの平均値の差を比較した。分散分析にて有身体重心位置を二階微分することで身体重心加意 差 が み ら れ た 項 目 に つ い て は，有 意 水 準速度を算出した。その後，身体重心加速度の時を Bonferroni 法 に よ り 補 正 し，多 重 比 較 を

系列データを 1 周期あたり 201 ポイントとなる

行 っ た。p<0.05 の と き に 統 計 的 に 有 意，よ う 時 間 の 正 規 化 を し た。歩 行 周 期 ご と の0.05≤p<0.10 のときに有意傾向であるとみな

RMS を算出したあと，30 周期間の平均値を求した。

めた。
EMG-BF による筋活動の特徴の変化を調べるために，SOL, TA, VL, ST の周期間変動も算出した。計測した EMG に，ハイパスフィル
ター (遮断周波数：20 Hz)，整流化，ローパスフィルター (遮断周波数：10 Hz)，MVC による筋活動の振幅の正規化，時間の正規化 (1周期：201 ポイント) の処理を施した。各ポイントでの変動係数の平均値をさらに平均した値
を，筋活動の周期間変動とした。
統計分析では，身体重心加速度の RMS と筋活 動 の 周 期 間 変 動 に お い て，平 均 値 の 差 をフィードバック条件間で比較した。このとき，同一筋内で，身体重心加速度の RMS が最小となった閾値条件が黒で塗りつぶされている。AP：前後方向，VT：鉛直方向，ML：左右方向。

各フィードバック条件のなかで，平均値の差を比較する閾値条件を 1 つだけ抽出した。したがって，比較する群は SOLBF, TABF, STBF,
― 3 ―

図2

身体重心加速度を最小化する閾値条件

立石科学技術振興財団【考察】【分析結果】
前 後 方 向 の 身 体 重 心 加 速 度 の RMS は，本研究の目的は，EMG-BF によって歩行時SOLBF は CON よりも有意に低かった (図 3)。の安定性が高まるのかを検証することであった。

TABF と STBF は有意傾向であった。鉛直方

分析の結果，EMG-BF 条件では，前後方向と向 の 身 体 重 心 加 速 度 に お い て は，SOLBF,鉛直方向の身体重心加速度が小さくなった。

TABF, STBF は CON よりも有意に低かった

EMG-BF は歩行動作を安定化することが明ら(図 3)。左右方向の RMS では有意な差はみらかとなった。
EMG-BF によって歩行動作が安定化したメれなかった。

カニズムとして，筋活動のばらつきが減少することが関係していると予想していた。Kang とDingwell ら (2009) は，高齢者の前脛骨筋と大腿二頭筋の周期間変動が若齢者よりも高いことを示したため，不安定な歩行動作と筋活動の身体重心加速度の RMS が箱ひげ図として示されている。黒の横線は中央値を示している。箱の下限と上限はそれぞれ第一四分位数と第三四分位数を示す。縦線の下端と上端はそれぞれ最小値と最大値である。外れ値はサークルで示されている。黒の横棒は，有意差がみられる条件を意味し，横棒の上にある数値は多重比較での有意水準を示す。

図3

周期間変動が関連している可能性があると考えていた。しかしながら，本研究ではフィードバック条件間で筋活動の周期間変動に差はみられなかった (表 1)。筋活動の周期間変動では身体重心加速度の RMS が小さくなった要因を身体重心加速度の RMS説明できないことが明らかになった。
身体重心加速度の RMS が小さくなる閾値条

SOL, TA, ST は異なったフェイズで活動して件での筋活動のばらつきを比較した際は，各条おりそれぞれ，推進期，遊脚後期から接地期，件間で有意な差はみられなかった (表 1)。

遊 脚 後 期 で 主 に 活 動 し て い る。そ の た め，フィードバックする筋によって，安定化できる

表1

身体重心加速度の RMS が総合的に小さくなる
閾値条件での筋活動の周期間変動

SOL

平均値±標準偏差p値

偏 η2

SOLBF
TABFSTBFCON

0.32±0.100.31±0.09
0.30±0.10
0.32±0.12

0.530.06

TA
SOLBF
TABFSTBFCON

0.43±0.14
0.43±0.14
0.42±0.16
0.47±0.16

VL
SOLBF

0.26±0.05

TABFSTBF
CON

0.25±0.04
0.27±0.05
0.25±0.05

ST
SOLBF
TABF
STBF
CON

0.38±0.15
0.33±0.11
0.35±0.13
0.35±0.13

度合いが異なる可能性を考えていた。しかしながら，CON 以外の条件間では身体重心加速度の RMS に有意差はみられなかった。したがって，身体重心加速度の RMS の最小化においては，フィードバックする筋に依存しないことが考えられる。参加者にどのフィードバック条件がもっとも筋活動音を調整しやすかったかを尋

0.29

0.11

ね た と こ ろ，SOLBF と 回 答 す る 参 加 者 が 多かった。SOL は活動ピークが明確な単峰性である一方，TA と ST は SOL に比較すると活動ピークが不明瞭である参加者が多かった。波0.190.13形の形状が聞きやすさに影響すると考えられる。
快適性を重視する場合は SOLBF が最も有効であるかもしれない。
本研究の限界点は，筋活動の正規化に MVC0.160.14を用いた点である。歩行中の筋活動を基準にした閾値での EMG-BF の効果は明らかになって― 4 ―Tateisi Science and Technology Foundationいない。今回は，他の動作課題との比較も見据かしながら，どのような生理学的背景のもと歩えて MVC による正規化を選択したが，現場で行動作が安定するのかは明らかにできなかったの運用を考えると，歩行中の筋活動を基準に正ため，単一筋のフィードバックによる歩行安定規化をした方が，簡便かつ定常的なフィード化の生理学的メカニズムの解明が今後の課題でバックとなるかもしれない。また，アイソメトある。また，フィードバック音を鳴らす筋活動

リック収縮は人によっては上手く力発揮できなの閾値設定も個人差が大きく，リハビリテーい場合もある。特に，SOL では歩行時の方がション等への即時的な応用は難しい。そのため，

MVC 課 題 よ り も 大 き な 筋 活 動 が み ら れ た。

閾値設定に関する方法論の整備も今後の課題でMVC 課題で結果次第で，フィードバック音のある。

鳴り方が変わることが，参加者間で身体重心加速度のばらつきを最小化する閾値条件が様々で[参考文献]あった要因である可能性がある。フィードバッ

[1] Kang, H. G., & Dingwell, J. B. (2008). Effects ofク音を参加者間である程度一定とするためにもwalking speed, strength and range of motion on gait

MVC ではなく，歩行中の筋活動を基準にするstabilityことが適切であるかもしれない。

inhealthyolderadults.

Journalofbiomechanics, 41(14), 2899-2905.
[2]Kang, H. G., & Dingwell, J. B. (2009). Dynamics
and stability of muscle activations during walking in[今後の研究の方向，課題]

healthyyoungandolderadults.

Journalofbiomechanics, 42(14), 2231-2237.

当初は，複数の筋活動を異なるビープ音で筋[3] Latt, M. D., Menz, H. B., Fung, V. S., & Lord, S. R.
(2008). Walking speed, cadence and step length are

協調としてフィードバックすることを予定して

selected to optimize the stability of head and pelvis

いたが，先に進めていた EMG-BF の研究にて，accelerations. Experimental brain research, 184(2),ビープ音で主働筋と拮抗筋の同時フィードバッ
クをしても筋共収縮を改善できないことを明らかにした (Kibushi and Okada, 2022)。改善できなかった要因として，二筋のフィードバックが情報過多となった可能性と，フィードバック音としてビープ音を選択したのが適切でなかった可能性が挙げられた。まずは，二筋のフィー

201-209.
[4]Roerdink, M., Daffertshofer, A., Marmelat, V., &Beek, P. J. (2015). How to Sync to the Beat of a
Persistent Fractal Metronome without Falling Off
the Treadmill?. PloS one, 10(7), e0134148.

[5]

Thaut, M. H., & Abiru, M. (2010). Rhythmic auditory stimulation in rehabilitation of movement
disorders: a review of current research. Musicperception, 27(4), 263-269.

ドバックが情報過多となった可能性を考慮し，[成果の発表，論文等］

単一筋のフィードバックでも歩行の安定化に貢献できるかを検証すべきだと考え，当初の計画

・ Kibushi, B., & Okada, J. (2022). Auditory sEMG
biofeedback for reducing muscle co-contractionを変更して進めた。
そして本研究で，単一筋のフィードバックでも歩行を安定化できることを明らかにした。し― 5 ―during pedaling. Physiological reports, 10 (10),e15288.