研究紹介

疼痛評価

メディカルエンジニアリンググループ

交感神経活動に支配される血管力学特性の変化と疼痛を伴う皮膚電気刺激およびヒトが感じる主観的な疼痛強度の関係性を解析しています.そして,末梢血管剛性,皮膚電気刺激および主観的疼痛評価の間に一定の関係が成立することを実験により明らかにしました.

 電磁誘導血圧計

メディカルエンジニアリンググループ

頸動脈の連続血圧波形を計測可能で,同時に計測者がセンサを介して被験者の脈波を触診可能な新しい血圧計を開発しています.具体的には,(1)高いSN比で連続血圧を計測可能であること,(2)計測者がセンサを介して脈波を触診可能であること,(3)小型で脱着が容易であることという特徴を備えた電磁誘導型非侵襲連続血圧計を提案しています.

血管内皮機能評価

メディカルエンジニアリンググループ

オシロメトリック法を応用した血管内皮機能評価手法ezFMD (enclosed zone flow-mediated vasodilation) を提案しその力学的計測原理を解明するとともに,血管粘弾性特性を考慮した新しい血管内皮機能評価指標を提案しています.

血管粘弾性モデル

メディカルエンジニアリンググループ

末梢血管系の血圧と血管径の非線形特性を考慮した非線形血管力学モデルを導出することにより,血管力学特性を評価するための新しい対数線形化末梢血管粘弾性インデックスを提案しました.

線虫(Caenorhabditis elegans)の 神経回路モデルの構築と化学走性メカニズム解析

感性ブレイングループ

本研究では,全神経接続が解明されているCaenorhabditis elegansの神経ネットワークモデルを提案し,実際の神経回路構造を用いた化学走性シミュレーションを行いました.提案モデルは,化学走性の情報処理メカニズム解明を目標とする実生物実験の指針の立案に資することが期待されます.

小型魚類の呼吸波と行動解析に基づいた バイオアッセイシステム

感性ブレイングループ

本研究では、小型魚類の呼吸波と呼ばれる生体電気信号に着目し,魚の行動や呼吸信号を同時にモニタリングすることで,水質汚濁を検出するためのバイオアッセイシステムを提案します.

齧歯類嗅覚系の選択的順応メカニズムを再現する嗅球数理モデル

感性ブレイングループ

本研究では,嗅覚系の内部状態である神経活動からニオイの感覚を予測するという手法を提案し,嗅覚系構造の一部を模倣したニューラルネットモデルを構築し,感覚予測を目指します.

確率共鳴を利用した触知覚感度向上効果を有する低侵襲手術用把持鉗子

ヒューマンモデリンググループ

本研究では,ノイズによって知覚可能な閾値を向上させる確率共鳴という現象を用いることで触知覚感度を向上させる効果を持たせた低侵襲手術用把持鉗子を開発しました.

電気刺激を用いた力覚提示

ヒューマンモデリンググループ

本研究では,電気刺激の手法の一つである電気的筋肉刺激(Electrical Muscle Stimulation : EMS)を用いて物体の剛性を呈示するシステムの構築を行いました.更に開発したシステムを用いて視覚・触覚情報による剛性の変化に関する検証実験を行った結果,目標の剛性と知覚した剛性の間に正の相関が確認されました

感覚運動機能を向上させる ウェアラブルスーツSEnS

ヒューマンモデリンググループ

本研究ではアクチュエータや電機駆動装置を使わない人の感覚運動機能を向上させるウェアラブルスーツSEnS (Sensorimotor Enhancing Suit) を開発しました.この研究の目的はスーツ使用者の上肢における随意筋活動度を減らすことで力の再現能力を向上させることにあります.

新たな確率ニューラルネットワークの提案

筋電グループ

本研究室では,確率統計理論に基づく新しいニューラルネットワークを提案するとともに,ロボットや医療福祉機器の学習制御技術,医療データの学習的識別技術などの開発に応用しています.

新生児の自発運動評価を目的としたGeneral Movements診断支援システム

筋電グループ

本研究では,乳幼児の自発運動の一種であるgeneral movements (GMs)を動画像から定量的かつ客観的に評価可能なシステムを提案します.

把持力増大機構を用いた5指駆動型筋電義手の開発

筋電グループ

5指を独立して駆動可能な筋電義手の開発を行っています.本義手では,俊敏な動作を行う機構と大きな力を発揮する機構をそれぞれ別の機構として設計し,それらを組み合わせることで,俊敏さと力強さを兼ね備えた動作を実現しています.

逆ガンマ分布に基づく筋電位信号の分散分布モデル

筋電グループ

本研究では,筋電位信号の新たな確率モデルの提案を行います.本モデルでは筋電位信号の分散を逆ガンマ分布に従う確率変数として扱うことで,従来の筋電位信号モデルでは表現できなかった信号強度依存ノイズの推定を可能としました.