社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

階層型ニューラルネットワークを用いた運動量評価及び痛み定量化法の提案
高畑 麻里†

生田 智敬†

青野修一††

上手洋子†

西尾 芳文†† 徳島大学工学部 〒 770-0861 徳島県徳島市南常三島 2-1†† 愛知医科大学医学部 〒 480-1195 愛知県長久手市岩作雁又１‐１
E-mail: †{mari,ikuta,uwate,nishio}@ee.tokushima-u.ac.jp, ††aono@aichi-med-u.ac.jp
あらまし

我々が怪我や病気により感じる痛みは、我々の生命の危機を知らせる感覚受容器であるとともに，我々の生体機能に様々な悪影響を及ぼすものである．生命を維持するために，痛みを知ることはとても重要なことである．
しかし，痛みは主観的な感覚量であり，痛みの大きさを伝えることは極めて困難である．痛みを数値化する技術は発展途上で、今もなお多くの研究者が研究を行っている．痛みを数値化することができれば，鎮痛剤の量の調節や治療効果の判定に有用である．本研究では，階層型ニューラルネットワーク (FNN) により健康状態を判別した．FNN は，人工ニューラルネットワークの一つであり，パターン認識などに応用できる．我々は FNN に学習データを入力しバッ
クプロパゲーション (BP) 法により学習させる．
キーワード

階層型ニューラルネットワーク, バックプロパゲーション

Proposal of Exercize Evaluation and Quantitaiove Method
for the Magnitude of Pain by Using Feed-Forward Newral NetworkMari TAKABATAKE† , Chihiro IKUTA† , Shuichi AONO†† , Yoko UWATE† , and Yoshifumi
NISHIO†† Electrical and Electronics Engineering, Tokushima University†† Multidisciplinary Pain Center, Aichi Medical University
E-mail: †{mari,ikuta,uwate,nishio}@ee.tokushima-u.ac.jp, ††aono@aichi-med-u.ac.jp
Abstract A pain sometimes informs us about something that threatens a person’s life. And it aﬀects our vitalfunction. To maintain life, it is very important that we know the pain. Because the pain is subjective, it is diﬃcult
to convey the scale of pain. A quantification of the pain is not yet discovered. If we discover a quantification of thepain, it is useful to adjust dose of pain medication, and to evaluate eﬃcacy of treatment. In this study, we evaluatea momentum and distribute the health condition by using the feed-forward neural network (FNN). The FNN is oneof a neural network, and it is used for pattern recognition. We input the leaning data to the FNN, and the FNN
learns the classification of the evaluation of the motion by a back propagation (BP) algorithm.
Key words Feed-Forward Newral Network, Backpropagation

1. ま え が き
痛みは、我々の生命の危機を知らせる重要な感覚受容器であるとともに，我々の生体機能に様々な悪影響を及ぼすものである．生命を維持するために，痛みを知ることはとても重要なことである．しかし，痛みは主観的な感覚量であり，痛みの大きさを伝えることは極めて困難である．痛みを数値化する技術は発展途上で、今もなお多くの研究者が研究を行っている．痛みを数値化することができれば，鎮痛剤の量の調節や治療効果の判定に有用である．我々は，痛みにより人が無意識のうちに運動を制限する特性に着目し，単純な運動をした時の運動量の評価により，健康状態を判別できるのではないかと考えた．我々は身近なものでの測定を可能にするため，iPhone の加速度センターから得られるデータを基に判別していく．取得したデータを階層型ニューラルネットワーク (FNN) [1] に入力しバックプロパゲーション (BP) 法 [2] により学習させる．運動時の加—1—

速度データには個人ごとの癖やブレ，生体能力により様々な特取得したデータを FNN に入力し，バックプロパゲーション徴があり，すべての人に対応することが困難である．本研究で法 (BP 法) により学習する．出力層のニューロンは 3 個あり，は，従来の階層型ニューラルネットワークモデルの構造を改良

出力値を (out[0], out[1], out[2]) とする．それぞれの健康状態し，運動量評価及び痛み数値化を目指す．図 1 に階層型ニューでの出力値を，Health の時 (1, 0, 0)，Little Pain の時 (0, 1,ラルネットワークモデルを示す．

0)，Intense Pain の時 (0, 0, 1) となるように教師信号を設定する．

3. シミュレーション
3. 1 パラメータ設定
従来の 3 層型ニューラルネットワーク (3 層型 NN) と 4 層型ニューラルネットワーク (4 層型 NN) でそれぞれの性能を比較する．学習にはそれぞれの健康状態で 10 人分ずつのデータを取得し，FNN に各健康状態で学習させる．学習回数は 10000
図 1 FNN モデル.

回とし，各中間層のニューロン数を 50 で一定とする．また，出力関数には，シグモイド関数 [3] を使用する．シグモイド関数を式 (1) に示す．

2. 提 案 手 法
我々は，データの取得に iPhone アプリケーションの sensormonitor を使用する． iPhone を被験者の右足に固定し，ラジオ体操の 両足で飛ぶ運動 をした際の加速度データを取得Ok =1
1 + e−0.5x(1)3 層型 NN と 4 層型 NN の学習曲線を図 3 に示す．3 層型
NN も 4 層型 NN もほぼ 0 に近い値となった．

する．取得した加速度データのうち垂直成分のみを入力データとして使用するものとし，入力データは，それぞれ 3 段階(Health, Little Pain, Intense Pain) の健康状態に分ける．3 段
階の健康状態の被験者から取得したデータを図 2 に示す．

図3 誤差.

3. 2 未学習データの判別
学習後，それぞれの健康状態で 10 人分の未学習データを入力する．未学習データを入力した際の出力を，学習させた際の教師信号と比較し，各健康状態に分類する．分類した結果と，本来の健康状態が正しいかどうかにより，性能を比較する．出
力値が 0.9 以上の値を 1，0.1 以下の値を 0 とし，それ以外をerror とする．out[0]〜[2] にひとつでも error がある場合，出力値で 1 が 2 つ以上ある場合，すべての出力が 0 となった場合を測定不可とする．健康状態を Health，Little pain，Intensepain，測定不可でわけることとする．3 層型 NN のそれぞれの健康状態での結果を表 1〜3，4 層型 NN のそれぞれの健康状態での結果を表 4〜6 に示す．
図 2 加速度データ.

—2—

表1

被験者 (Health).

out[0]

out[1]

表 5 被験者 (Little pain).

out[2]

被験者 1

0.99988 0.716376

0 測定不可被験者 2

0.999996 0.647418

0 測定不可被験者 3

0.999998 0.625092

0 測定不可被験者 40.999998 0.169471

0 測定不可被験者 50.996598 0.945661 0.000003 測定不可

被験者 60.999965 0.975399

0 測定不可被験者 7

0.999998 0.021121

0

被験者 8

0.999864 0.920309

0 測定不可被験者 9

out[0]

判定

Health

0.999983 0.074341 0.000003

Health

被験者 10 0.977032 0.995502 0.000002

測定不可

out[1]

out[2]

判定

被験者 1

0.885954

0.9784 0.000007 測定不可

被験者 2

0.030023 0.988628 0.000479

被験者 3

0.758607 0.989698 0.000007 測定不可

Health被験者 40.82296 0.988783 0.000006 測定不可

被験者 50.913775 0.978273 0.000005 測定不可

被験者 6

0.874708

被験者 7

0.906251 0.979048 0.000005 測定不可

被験者 80.643782

被験者 9

0.551707 0.985213 0.000027 測定不可

0.98421 0.000006 測定不可
0.99368 0.000008 測定不可

被験者 10 0.062762 0.994129

0.00015

Health

表 2 被験者 (Little pain).

被験者 1

out[0]

out[1]

0.998035

0.99983

out[2]

表 6 被験者 (Intense pain).

判定

out[2]

判定

0.926765 0.000122 0.295831

Health測定不可

out[0]

0 測定不可out[1]

被験者 2

0.21039 0.847209 0.002905 測定不可

被験者 1

被験者 3

0.988304 0.999903

0 測定不可被験者 2

0.964195 0.599266 0.000059
0.225196

被験者 4

0.994048 0.999984

0 測定不可

被験者 3

被験者 5

0.995725 0.999951

0 測定不可被験者 4

0.55109 0.923032 0.000126

0.287578 0.000033 0.950878 Intense pain

0.00006 0.938548 Intense pain
測定不可

被験者 6

0.990042 0.999965

0 測定不可

被験者 5

被験者 7

0.996635 0.999862

0 測定不可被験者 6

0.848501 0.707383 0.000154

測定不可

0.987273

Health被験者 8

0.929856 0.999995

0 測定不可

被験者 7

被験者 9

0.998588 0.998849

0 測定不可被験者 8

0.00503 0.990367 0.001869

Little pain

被験者 9

0.981036 0.032221 0.001111

Health

被験者 10 0.736755 0.999567 0.000013

測定不可

被験者 10 0.077592

0.03509 0.000743

0.000226 0.933301 Intense pain

表 3 被験者 (Intense pain).

out[0]

out[1]

out[2]

判定

被験者 1

0.95267 0.000013 0.553978

測定不可

被験者 2

0.996325 0.753777 0.000011

測定不可

被験者 3

0.68963 0.000002 0.970457

測定不可

被験者 4

0.949477 0.907822 0.000088

測定不可

被験者 5

0.866757 0.000001 0.968495

測定不可

被験者 60.973506 0.572902 0.000171

測定不可

被験者 7

0.981638

Health被験者 8

0.011163 0.922164 0.014701 Little Pain

被験者 9

0.937397 0.009812 0.009244

Health

被験者 10 0.258402 0.000051 0.931948

測定不可

0.0146 0.003359

表4

被験者 (Health).

out[0]

out[1]

out[2]

判定

被験者 1

0.998119 0.219586 0.000018

Health被験者 2

0.993153 0.202767 0.000073

Health被験者 3

0.998809 0.087806 0.000036

Health被験者 4

0.999371 0.010071

Health0.00018

被験者 5

0.962815 0.328133 0.000174 測定不可

被験者 6

0.963715 0.802423 0.000023 測定不可

被験者 7

0.999873 0.010688 0.000038

被験者 8

0.959784 0.551354 0.000084 測定不可

被験者 90.998253 0.013104 0.000345

Health

被験者 10 0.471332 0.945731 0.000124

測定不可

表 1〜6 より 4 層型 NN が 3 層型 NN より性能が上がっている．図 4 にそれぞれの健康状態での正解率を示す．

図 4 正 解 率.

Health

各健康状態でそれぞれ少しずつ性能が上がっていることがわ
かる．

—3—

4. ま と め
本研究では，単純な運動をした際の加速度データから被験者の抱える痛みの度合いを 3 段階に分ける方法の提案を行った．
加速度データには，被験者自身の癖やブレ，生体能力により様々な特徴を持っており，従来の統計分析手法では困難であった．そこで，ニューラルネットワークを用いて各データに内在するパターンを読み取ることを目指した．

4 層型 NN は従来の 3 層型 NN では判別しきれなかったデータの判別を可能とした．しかし，各データの特徴の検出の制度が低く，未学習データの判別が不十分である．今後は中間層の層数をさらに増やして性能の向上を図る．また，今研究では取得した加速度データのうち垂直成分のみを使用している．今後は，1 軸成分のみの特徴検出を 3 軸成分に変えることでより精度を上げることを目指す．

謝辞
本研究の一部は, JSPS 科研費 26540127 の助成を受けたものである．
文

献[1] J. Ilonen, J.K. Kamarainen and J. Lampinen, “DiﬀerentialEvolution Training Algorithm for Feed-Forward Neural Networks,” Neural Processing Letters, vol.17, pp.93-105, 2003.
[2] J. Ilonen, J.K. Kamarainen and J. Lampinen, “DiﬀerentialEvolution Training Algorithm for Feed-Forward Neural Networks,” Neural Processing Letters, vol.17, pp.93-105, 2003.
[3] G. Hiromu, U. Yoshihiro, K. Takeshi and T. Nobuyuki, “Relations Between Sigmoid Function’s Polarity and Convergence in Back Propagation Learning,” Tecnical Report ofIEICE, NC93-ll5, pp25-32, Mar. 1994.

—4—