⾼次脳機能障害患者のリハビリテーションを促進・⽀援するヒューマンインタフェース
⼤学院⼯学研究院
先端情報科学部⾨教授

近藤敏之

発表の構成1. ウェアラブルセンサによる運動機能評価システム
2. 没⼊型VRとモーションセンシングを組み合わせたリハビ
リテーションシステム

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運動機能評価︓従来技術とその問題点• 脳卒中⿇痺患者の回復期リハビリテーション– ⿇痺肢の積極的利⽤が回復を促進（Use-dependent Plasticity）– ⽇常⽣活における⿇痺肢の使⽤量を経時的に把握することが重要• 運動機能評価（Action Research Arm Test，9-Hole Peg Test等）では評価不能• 臨床的には質問紙形式 →患者の認知能⼒（記憶）に⼤きく左右される– Motor Activity Log （MAL）– Stroke Impact Scale（SIS）→ ウェアラブルデバイスによる計測• ⽇常⽣活下の運動機能評価（従来技術）

AR Arm Test

9-Hole Peg Test

Accelerometer

Manumeter– Accelerometer• 両⼿⾸につけた腕時計型加速度センサで左右の上肢運動を計測– 指の使⽤量は計測されない– Manumeter• 磁気センサにより指運動を計測可能– 測定精度が低い– 複数の指運動は計測不能

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指輪型ウェアラブルデバイス
指輪型センサデバイス• LED（⾼指向性）• Phototransistor

指腹で乱反射した光の強度から第⼆関節の屈曲⾓度を推定

リストボックス• 加速度センサ• マイコン• バッテリ• 指関節⾓度変化量の積分値 →⼿指使⽤量• ⼿⾸加速度の積分値 → 上肢運動量Tokyo University of Agriculture and Technology4

指輪デバイス︓評価実験
回復期リハ病院において，右利きの⿇痺患者20名に対し指輪型デバイスを両⼿に装着の上、終⽇（8:00〜20:00）連続して計測（リハ介⼊の3時間は除く）• 本システムで計測した⿇痺側⼿指の使⽤率と臨床評価指標（FMA、STEF等）に有意な相関• ⼿⾸加速度の積分値（左図）からは⿇痺⼿と健常⼿の差は認められない• 指関節⾓度の総変化量（右図）から，左半⾝⿇痺患者は利き⼿かつ健常な右⼿をより使い，右半⾝⿇痺患者でも⿇痺した利き⼿をより多く使っている麻痺肢

健側肢（利き手）

健側肢

麻痺肢（利き手）

麻痺肢

健側肢（利き手）

健側肢

麻痺肢（利き手）

n.s.

n.s.

p < 0.01

p < 0.01

左半身麻痺（n=10）

右半身麻痺（n=10）

左半身麻痺（n=10）

右半身麻痺（n=10）

手首加速度の積分値

指関節角度の総変化量

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幻肢痛治療︓従来技術とその問題点• 幻肢痛(Phantom Limb Pain)– 事故や病気で失われた⼿⾜の存在を痛みとともに感じる– 痛みの原因︓実⾝体と脳内⾝体表現の齟齬– 鏡療法[Ramachandran 1999]• 鏡に映した健側の動きを⿇痺側の随意運動と錯覚させる• 幻肢のテレスコーピング現象には対応不能• VR/ARを⽤いた幻肢痛緩和システム– 没⼊型VRによる⾝体錯覚システム[Inamura et al.]• Kinectセンサ で⾝体動作を計測、HMD内の仮想肢を操作• 回内／回外動作（腕のひねり）を反映できない• ⼿指動作、⼒情報を表現できない→筋電位が有効– 筋電位駆動のAR義⼿システム[Ortiz-Catalan et al.]Inamura et al.

• ⾝体動作計測⽤の外部カメラ設置が必要• 没⼊型でないことによる主体感の⽋如• 没⼊型VRによる脳内⾝体表現介⼊システムの要件– ウェアラブル⾝体運動計測センサ（IMU，筋電位）– 没⼊型VR

Ortiz-Catalan et al.

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6没⼊型VRによる幻肢痛緩和システム
麻痺肢の使用頻度を高め不使用の学習を抑制

麻痺肢の運動結果を拡大して視覚フィードバック

仮想肢制御システム
随意運動

幻肢痛治療モード

前腕部筋電信号手指動作閾値の変更

前腕姿勢（ピッチ・ヨー軸）

仮装肢の長さ変更
仮装肢の動作角度（ピッチ・ヨー・ロール軸回転）の拡大処理

手首関節回転角度（ロール軸）

ウェアラブルセンサ（Myoアームバンド）

脳卒中治療モード

仮想肢

麻痺肢

仮想肢の手指制御

仮想肢の前腕姿勢（ピッチ・ヨー軸）制御

仮装肢の描画処理

仮想肢の手首関節回転角度（ロール軸）制御

前腕部筋電信号

筋電図データ解析モジュール

慣性センサデータ
解析モジュール

前腕姿勢（ピッチ・ヨー軸）推定モジュール

手首関節（ロール軸）回転角度推定モジュール

手首回転角度の推定アルゴリズム

前腕姿勢（ピッチ・ヨー軸回転角度）

仮想肢制御システム

没入型HMD

手首関節ロール軸回転角度

回内/回外動作時に、手首と肘部の回転角度は一致しない

Myo armband

仮想肢

切断肢

実肢

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例︓没⼊型VRによる視覚拡⼤介⼊• ⿇痺側の使⽤頻度を⾼めるため、没⼊型VR内で⿇痺肢（右⼿）の運動を視覚的に拡⼤• 視覚拡⼤条件下で運動訓練後、拡⼤率を徐々に低下させ元に戻しても⿇痺肢の使⽤頻度は維持される[Sakabe 2021]

Sakabe N, Altukhaim S, Hayashi Y, Sakurada T, Yano S and Kondo T (2021) Enhanced Visual Feedback Using Immersive VR Affects Decision
Making Regarding Hand Use With a Simulated Impaired Limb. Front. Hum. Neurosci. 15:677578. doi: 10.3389/fnhum.2021.677578

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例︓FMA⾃動採点システム• FMA (Fugl-Meyer Assesment)– リハ介⼊効果の評価指標– 複数⼈のPTが⽬視で採点• 経験による採点能⼒の差• 採点が難解な動作を含む

屈筋共同運動肩甲⾻の後退 0 1 2
肩屈曲012肩外転（90°） 0 1 2
肘屈曲012
前腕の回外012
肩外旋012• ⾃動採点システム– VR+モーションキャプチャで構成– 採点基準の統⼀– アバターで全⽅位から3D表⽰→ 若⼿PTの学習資料

Tokyo University of Agriculture and Technology9想定される⽤途・波及効果• ウェアラブルセンサの⽤途としては、⾝体運動や⽣理信号を常時計測してクラウドにデータ保存することで、⽣活習慣と健康状態のデータベース構築に利⽤できる• 没⼊型VRとウェアラブルセンサを組み合わせた応⽤としては、幻肢痛治療に加えて⾝体動作を反映したエンターテインメントシステム（エクサゲーム）や脳卒中リハビリテーションシステムが考えられる。特にモチベーションを⾼めるためのゲーミフィケーシ
ョン（課題難易度の調節アルゴリズムなど）導⼊が鍵となる• 脳卒中患者の数は100万⼈を超える（厚労省）と⾔われており、上肢切断による幻肢痛患者よりもはるかに適⽤対象が多いため、本⼿法が与える影響は計り知れない。

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10企業への期待• ウェアラブル⾝体運動計測デバイスの実装に強みがある企業との共同研究を希望• ウェアラブルデバイスとVR・クラウド技術を組み合わせた医療・健康・福祉ソリューションの開発に関⼼がある企業との共同開発を希望。

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本技術に関する知的財産権• 発明の名称• 出願番号• 出願⼈• 発明者

︓⼿指運動推定システム
︓特願2019-077840
︓国⽴⼤学法⼈東京農⼯⼤学
︓近藤 敏之、松本 崇⽃• 発明の名称• 出願番号等

︓表⽰制御装置及び表⽰制御プログラム
︓特願2017-002403
特許第6863572号
︓国⽴⼤学法⼈東京農⼯⼤学
︓近藤 敏之

• 出願⼈
• 発明者

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12お問い合わせ先

東京農⼯⼤学先端産学連携研究推進センター
ＴＥＬＦＡＸe-mail042－388－7550
042－388－7553
suishin@ml.tuat.ac.jp13