Fig. 1 WB-3 IMU |
Table 1. WB-3 IMU characteristics  |
近年，医療手術手技を向上させるための手法に関して研究開発が盛んに行われています．その一つとして，医療分野にロボット技術を導入することで既存の臨床手順を改良し，現在の臨床における問題解決を試みるという革新的なアプローチがあります．この研究によって，臨床や外科などの現場において人間を工学的な側面から理解することができ，医療手術手技において熟練者と初心者で何が違うのかだけでなく，どうして違うのかということも解明できると考えられています．
そのようなロボット技術の中でも，人間の動作を分析するために効果的な手法がモーションキャプチャです．モーションキャプチャを使用することにより人間の動作を数値データとして取得することが可能であり，さらに人間の関節運動を追跡してそれらをデジタルモデルに置換し，人間の動作を詳細に解析することも可能です． このモーションキャプチャに使用される技術としてカメラ，磁気センサ，慣性センサが一般的です．これらの技術には以下のような問題点があります．
1) カメラベースのシステムは非常に高価であり，かつ計測範囲がカメラが設置されている空間に限られてしまいます． 2) 磁気センサは周囲の磁場の乱れによって精度に問題が生じやすいため，比較的低周波数での計測では解析精度が制限されてしまいます． 3) 既存の慣性センサは，そのサイズは人の指に設置するには大きいため，医療手術における指先の動作などの細かな動作解析を必要とする計測対象には適さないという問題があります．したがって，現在のシステムはいずれもMinimally Invasive Sugery(MIS)，歩行分析，リハビリテーションなどのあらゆるモーションキャプチャに適したものではないと言えます．．
そこで，われわれの研究目的として，人間の全ての身体動作を客観的に計測可能なウェアラブル性，ポータブル性に富んだ生体計測システムの開発を行っております．さらに，開発したシステムを用いて，スポーツや医療手術手技などの客観的な評価が困難な動作について，これらの動作において特徴的なパラメータを分析することで，これらの動作におけるトレーニング効率の向上に貢献することを目標としています．
WB-3システムのIMUはサイズ26x20x8[mm]，重さ2.9[g]と非常に小型かつ軽量であり，同じ特性で製品化されているIMUの10分の1以下の大きさです．そのため，人体あるいは機械的な装置や器具に設置した際に，その全重量やバランスに影響を及ぼすことなく取り付けることができます(Fig. 1参照)．
また，このIMUは3軸加速度センサ，2軸ジャイロスコープ，1軸ジャイロスコープ，そして3軸磁気センサの4つのセンサと，これらのセンサからの計測値を処理するマイクロコントローラSTM32 Cortex(STMicroelectronics)から構成されており(IMU特性をTable. 1示す)，IMUから得たデータはCAN BUSによりPCへ送信されます．
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Fig. 1 WB-3 IMU |
Table 1. WB-3 IMU characteristics |
生体計測システムWB-3は，20個のIMU(Fig. 2参照)を搭載しており，人間の腕，脚，頭，および胴体それぞれの動作データをCAN BUSを介して統合することで人間の全身動作を計測することができます．また，システムの総重量(ケーブル，スーツ，バッテリーを含む)は約1.1[kg]と非常に軽量です．以下で上半身動作計測のビデオを紹介します．
Fig. 2 System Overview of WB-3
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Video of Upper Body Motion Capture (1) |
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Video of Upper Body Motion Capture (2) |
WB-3に使用されているIMUは現在，以下のアプリケーションで用いられています.
背景：腹腔鏡手術用アプリケーションに関する研究は，腹腔鏡手術訓練中の外科医の上肢動作を計測することによって外科医の手術技能を評価することに焦点を当てています．このような訓練の評価は熟練医師による主観的な評価基準やスコアを基準とすることが多く，評価する医師によって変化する可能性が高い．そのため，WB-3システムからの測定値を用いてこの訓練評価に客観的な評価基準を与えることで，訓練をより効果的，実践的なものとすることができます．この点において，この研究は非常に重要です．
目的：われわれの目的は，トレーニング前と後での技術の改善を評価することにあります．そのため，訓練中の熟練医師の上肢動作と上肢に関する特定のパラメータに関連性があるか見るために，トレーニング中の医師の動作における特徴的なパラメータをいくつか定義する必要があります．この解析とモデル化は，外科手術における自動化とロボット支援技術の向上に大いに貢献します．
Video of laparoscopic training with WB-3 |
結果:実験の結果得られた優位性の高いパラメータとして加速度測定値の平均偏差および標準偏差，累積分布関数（95％），トレーニングタスクを達成するまでの時間および手の動作範囲があります．これらのパラメータに着目すると，初心者の技能が訓練後に向上していることがわかります．この結果から，われわれが提案した評価手法が有効であると考えられ，MISにおける外科手術技能の客観的評価が可能な訓練システム開発，あるいは手術器具を機能的，人間工学的に評価する装置や手法の開発の進展が期待できます． [7]
背景: いくつかの評価指標は，腹腔鏡検査における異なる状態を特徴づけることに使用されていましたが，神経外科を含む非常に小さい手術動作と大きさ(動作範囲は通常280-370[mm2]x h5-10[cm]，目標の大きさは0.2-1.5[mm])は 同様の手法とシステムが進歩した今日まで禁止されていました． そのため，WB-3 IMUの小型化と軽量化によって，神経外科のバイポーラ鉗子に取り付けることが可能で，通常の動作において外科医の動作に制約を加えることなく使用することができます．Fig.3のように実験装置をセットアップして，バイポーラ鉗子(Fig. 4)にWB-3 IMUを取り付け，神経外科器具を通常通り使用して，神経外科医の簡単なピック・アンド・プレイスの動作を解析するために，技能評価システムを使用しました(Fig. 5)．
目的: われわれの目的は，手術中の神経外科医の動作を特徴づける評価手段と方法論を開発して，トレーニングによって技能が上がったかどうかを評価することです．
Fig. 3 Overview of experiment setup for neurosurgery |
Fig. 4 Bipolar forceps with WB-3 IMU 
Fig. 5 Skill evaluation system |
結果:予備実験の結果、IMUのデータ(特にPSD，CDFの加速と角速度の両方)から抜粋されたパラメータは、熟練された神経外科医と初心者のグループとの間に明確な違いを示すものとなりました．さらにこのデータから，外科医でない人が外科医に，誰がどれくらい技術的に近いのかを示しているかもしれません．その結果、この予備実験で提案されたアプローチが有効になると考えられます． ([2],[4-6],[9])
背景： 高齢社会において，身体や心理の観点から医療や介護におけるサービスの期待がかなり高まっています． これらのサービスの中で，特に重要なのは，運動機能のリハビリテーションの過程と明確なその臨床評価です． しかしながら，現在のリハビリテーションの過程は客観性が欠けています．
目的: われわれの研究はWB-3システムを使用して，ヒトの動作の解析と生理指標の解析を統合することで，病院/リハビリテーションセンターや住居などで，リハビリテーション療法の物理的で生理的な効果を客観的に計測して評価することを目的としています．
Fig. 6 Concept for rehabilitation by using motion caputre system |
結果:予備実験の結果は、WB-3 IMUが非常に高い性能をもっており,小型化によって全身にセンサが搭載されたスーツの実現に向けたうってつけのモジュールであることを示しています． [8]
背景:顎運動の機能解析のために様々な顎の追従装置が開発されてきましたが，大抵は持ち運びに不便でした．顎運動解析装置の扱いやすさを改善するために，われわれはWB-3 IMUを使用して，顎の動作を追跡することを試みました．IMUは実験中，対象への物理的な制限なしに顎に取り付けることができました．3つの形状と硬さが異なる食物を用いて，それらを咀嚼している顎の運動解析を行いました．実験対象者は 21から36歳までの9人の健常者で，咀嚼時間と咀嚼回数，咀嚼の際の速度と加速度のPower Spectrum Density(PSD)を計測しました．その結果， 柔らかい食物の場合，咀嚼時間は短く，咀嚼回数は少なく，咀嚼の強さも小さいことがわかりました．逆に固い食物ほどそれらの値は大きくなりました． そして，これらの3個の食物を食べている間，開口角度の違いはありませんでした．
目的： われわれの目的は，WB-3システムを使用して，既存の装置の問題点を改善して，顎の運動解析装置の利便性を改良するために評価方法論を開発することです．
Fig. 7 Mastication experimental setup with WB-3 |
結果:咀嚼時間と咀嚼回数，顎の角速度と角加速度のパワースペクトル密度、顎加速度の累積分布関数、そして口の開き具合のパラメータを示すことができます． 実験の結果、柔らかい食物を食べた場合は、咀嚼時間や咀嚼回数、加速累積分布、エネルギーが小さいことを示しています． 逆に、硬い食物ではそれらの値が大きいことがわかります． そして、これらの３つの食物を咀嚼している間の口の開き具合に大きな違いはありませんでした｡われわれの顎運動の解析に試験的にIMUを使用することは､歯の治療のための支援システムとして臨床的に使用される可能性がある顎動作やパターンの解析に向けた有効なものであると考えられます． ([1], [3])
WB-1 (2004) |
WB-1R (2005) |
WB-2 (2007) |
WB-2R (2008) |
本研究は早稲田大学ヒューマノイド研究所（HRI）にて行われた．本研究所のヒューマノイドコンソーシアムへの参加企業に対して感謝の意を表す．また本研究の一部はSTMicroelectronicsから提供された各種センサとマイクロコントローラを用いて行われた．ここに謝意を表す．また，本研究は科研費(19700389および20700386)の助成を受けたものである．最後に，研究にご協力頂いたイタリア外務省文化交流振興局の研究・振興産業応用事業，ソリッドワークス・ジャパン(株)，早稲田大学理工学総合研究センターに感謝の意を表す．
Last Update: 2010-04-27