筋骨格力学モデルとモーションキャプチャを用いた 人間の関節の受動的スティフネスの推定とその医療 応用 Passive Stiffness Estimation of Human Joints and its Medical Applications Based on Musculoskeletal Dynamics.

Presentation on theme: "筋骨格力学モデルとモーションキャプチャを用いた 人間の関節の受動的スティフネスの推定とその医療 応用 Passive Stiffness Estimation of Human Joints and its Medical Applications Based on Musculoskeletal Dynamics."— Presentation transcript:

1 筋骨格力学モデルとモーションキャプチャを用いた 人間の関節の受動的スティフネスの推定とその医療 応用 Passive Stiffness Estimation of Human Joints and its Medical Applications Based on Musculoskeletal Dynamics Model and Motion Capturing ベンチャ ジェンチャン, 山根克, 中村仁彦 Gentiane Venture, Katsu Yamane & Yoshihiko Nakamura 東京大学 ー 知能機械情報学 The University of Tokyo – Department of Mechano-Informatics 日本学術振興会外国人特別研究な扶養 Those research works are supported by the Japanese Society for Promotion of Science 日本 IFToMM 会議 2006 年

2 人間の筋骨格力学モデル  多体な記述：  骨は堅いボディだ  筋肉や腱や軟骨はボディ間にワ イヤだ  こんな記述を使えれば逆運動 学や逆動力学を計算できる： 関節角や関節トルクは得られ ている 155 自由度, 366 筋肉

3 背景  神経筋や筋肉の疾患の医学的な診断や発展のトラッ キング  今まで診断は見ることしかできない  リハビリテーション : 病後、動きを取り戻すことの 数量化  パーキンソンの場合  数量化は医師のために大切なことだ

4 背景  関節の凝りの評価をトルクメーターで :  大きくて高い機械, キャリブレーションが多い, 病気や年長の人たちの 診断には不便 だ  簡単で痛みがない システムが必要だ

5 概要  人間の動きの測定 ■ 実験のシステム  関節の力学モデルー受動的な動きの場合  同定方法  実験の結果  結論

6 人間の動きの測定  モーションキャプチャシステム  再帰性反射材マーカとモーションキャプチャカメ ラ ( 高速 / 高分解能： 30 fps)

7 実験 ： パーキンソン診断  医師が執行  従来の診断方法と同じ  容易  痛みがない  同時に診断もできる

8  非侵襲筋電位計 (EMGs)  サンプリングレート： 1 KHz 筋肉の知識 EMGs は受動的な動きであることを確認するために最初の実験だ け計測すればよい

9 動きから動力学まで  逆運動学 : 関節角  逆動力学 : 関節トルク 関節角 関節トルク

10 関節の力学モデル  q は関節角のベクトル, q j は j 番関節角だ  D P はシステムの慣性パラメータのベクトル  Γ は関節トルクのベクトル  Q は外力のベクトル  H は慣性やコリオリや引力のベクトル  Γ e, Γ v, Γ f は関節の弾力, 粘性, 摩擦の力

11 関節の力学モデルー受動的な動きの場 合  外力なし： Q = 0 と 受動的な動き： Γ = 0 動作中標本抽出する H は人間の筋骨格力学モデルで計算されている

12 同定方法  多変数システム  過拘束なシステム （ 動作中標本抽出したことによ る ）  最小二乗法  能率的, 早い  状態数の計算できる： Cond(W)  標準偏差の計算もできる：  X j% 標準偏差利用 :   X j% <10 評価は OK   X j% >10 評価は悪い でも X j <<1 の場合結論できない

13 実験の結果  Xj %<10 評価は OK Y = W.X + 

14 実験の結果 Y = W.X + 

15 結論  独自で無痛な関節の堅さの in-vivo 推定法  簡単な実験システム : モーションキャプチャのみ : 無痛, 手軽, 衛生的 … 簡単に普及  医師の神経筋や筋肉の疾患の診断中に推定できる  上肢における推定を行う上で診断の動作には改善 の余地がある  制限 : 線形モデル  リハビリテーションへの利用  ロボティクスへの利用 : ヒューマノイドロボット, 人工器官

16 どうもありがとうございました 質問はありませんか？ この実験は山本先生にお手伝いいただきました Contact: general: gentiane@ynl.t.u-tokyo.ac.jp musculo-skeletal computations: yamane@ynl.t.u-tokyo.ac.jp