上半身用エクソスケルトンによって誘発される受動的な腕の運動中における運動イメージの開始および終了を特徴づける

Abstract

近頃、運動リハビリテーションの見通しにより注目を集めている2つの異なる技術があります。それはロボティクスとブレイン・マシン・インターフェース（BMI）です。これらの取り組みを組み合わせて活用することは、ほとんど未踏でありながら有望な方向性で、計り知れない臨床的可能性を秘めています。しかし、大きな課題は、リハビリ用のエクソスケルトンによって引き起こされる計装ノイズと受動的な動作の存在下で、非侵襲型BMIを用いてユーザの運動意図を正確に検出できるかどうかです。単純な連続制御のアプローチに代えて、本研究は、上半身用エクソスケルトンによって誘発される受動的な腕の動作中における運動イメージ（MI）の開始と終了を特徴づけ、機能的な動作の自然な制御（開始と停止）を可能にすることを目的とします。10名の参加者を募集し、ロボットに装着した状態で、目標指向型のリーチング課題の開始と終了を示すLEDによって同時に合図しながら、右腕の運動イメージ（運動錯覚）を実施させました。脳波（EEG）信号を用いて、デコーダを構築し、i）安静からMIの開始への移行およびii）MIの維持からMIの終了への移行を検出しました。オフラインのデコーダ評価では、群平均の開始精度が60.7%、終了精度が66.6%であり、MIの開始と停止がロボット装着下で同定できることが示されました。さらに、疑似オンライン評価でも同様の性能を再現でき、将来的な信頼性の高いオンライン・エクソスケルトン制御が見込めることが示唆されました。本アプローチにより、参加者は、エクソスケルトン装着によって生じるノイズや受動的な腕の動作に関わらず、質の高い信頼性のある感覚運動リズムを生成できることが示され、補助デバイスのBMI制御に新たな可能性が開かれます。