2025年 | プレスリリース?研究成果
少ないデータと2個のセンサで脳卒中患者の運動を予測する技術を開発 - 物理法則を組み込んだ機械学習と時間的畳み込みネットワークを融合 -
【本学研究者情报】
〇大学院工学研究科 ロボティクス専攻
教授 林部 充宏
【発表のポイント】
- 脳卒中(注1)患者に见られる左右非対称な歩行パターンに対し、少ないデータとセンサで歩行运动を予测する新たな方法を开発しました。
- 慢性脳卒中患者17名と健常者6名での検証により、开発したフレームワークの有効性を実証しました。
- 本手法は物理法则に基づく推定とデータに基づく推定の両方を组み込んでおり、特に计测データ量が少ない状况下において、予测精度の向上に寄与することが明らかになりました。
【概要】
脳卒中患者は、片侧性の运动障害により非対称な歩行パターンを示し、下肢関节の运动様式の个人差が大きいことが知られています。理学疗法士などのセラピスト(注2)は、下肢运动の机能を评価し、リハビリテーション方针を决定しますが、正确な测定を行うには、4つ以上のセンサ(惯性计测装置:滨惭鲍(注3))が必要となることが一般的でした。
東北大学大学院工学研究科の林部充宏教授、大脇大准教授、Yan Guo大学院生(研究当時)、東北大学病院診療技術部リハビリテーション部門の関口雄介主任理学療法士(現同大学大学院歯学研究科)、同大学大学院医学系研究科の海老原覚教授らの研究グループは、時間的畳み込みネットワーク(注4)と物理法則を組み込んだ機械学習(Physics-Informed Learning)(注5)を组み合わせることで、歩行中の下肢运动を予测する新たな手法を开発しました。本手法では、使用する滨惭鲍を従来の4つ以上から、わずか2つにまで减らすことに成功しました。慢性脳卒中患者17名と健常者6名による検証を通じて、本フレームワークの有効性が确认されました。
本研究成果は、米国電気電子学会が発行する神経工学の専門誌IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineeringに2025年6月19日付けで掲載されました。
図1. (a) 矢状面における身体歩行の物理モデル (b) 下肢の物理法則に基づく運動予測の概念図 (c) 物理モデル出力と3次元動作測定による大腿部相対角度の比較(上:健常者、下:脳卒中患者)
【用语解説】
注1. 脳卒中
脳血管疾患の一种で、脳に向かって血液が流れている动脉が破裂、詰まるなどし、血液の流れが途絶されることにより脳の组织の一部が壊死し、运动麻痺などの症状が现れる疾患。
注2. セラピスト
専门知识や技术を生かして心や身体を癒す职业。その中で心身に不调がある患者を対象に、治疗をおこなうセラピストは主に理学疗法士、作业疗法士、言语聴覚士、柔道整復师、あん摩マッサージ指圧师、鍼灸师の6つで、いずれも国家资格が必要となる。
注3. 慣性測定装置(IMU)
加速度计、ジャイロスコープ、磁力计を组み合わせて物体の加速度、角速度、方位を测定し、位置や姿势を推定する小型センサ装置。
注4. 時間的畳み込みネットワーク
時間的畳み込みネットワーク(Temporal Convolutional Network:TCN)は、時間方向の畳み込みを用いて時系列データを効率的に処理するアーキテクチャで、再帰型ニューラルネットワークより高速で長期依存関係の学習に優れる。
注5. 物理法則を組み込んだ機械学習(Physics-Informed Learning)
微分方程式などの物理法则を损失関数に组み込み、データと物理知识を统合して予测精度と解釈性を向上させる手法。
【论文情报】
タイトル:Physics-Informed Learning Framework for Lower Limb Kinematic Prediction with Sparse Sensors and its Application in Chronic Stroke
著者: Y. Guo, Y. Sekiguchi, W. Zeng, S. Ebihara, D. Owaki, M. Hayashibe
*责任着者:东北大学大学院工学研究科 教授 林部充宏
掲載誌:IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering
顿翱滨:
问い合わせ先
(研究に関すること)
東北大学大学院工学研究科 ロボティクス専攻 教授 林部 充宏
TEL: 022-795- 6970 Email: hayashibe*tohoku.ac.jp
(*を蔼に置き换えてください)
(报道に関すること)
東北大学大学院工学研究科 情報広報室 担当 沼澤 みどり
TEL: 022-795-5898 Email: eng-pr*grp.tohoku.ac.jp
(*を蔼に置き换えてください)

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