リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

大学・研究所にある論文を検索できる 「Development and evaluation of a gait feedback training system considering individual differences using machine learning」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

コピーが完了しました

URLをコピーしました

論文の公開元へ論文の公開元へ
書き出し

Development and evaluation of a gait feedback training system considering individual differences using machine learning

大澤 優輔 埼玉大学 DOI:info:doi/10.24561/00019666

2021

概要

超高齢社会では,QOL向上のために歩容訓練が重要である.介護施設では理学療法士の主観的歩容分析に基づく指導による歩容訓練が行われる.この利点の一つとして,訓練者個人に適した指導が可能であることが挙げられる.一方,欠点として歩容分析と指導には専門的な知識と経験が必要であること,指導内容が理学療法士によって異なることが挙げられる.要介護になる要因の一つに転倒・骨折が含まれることからアクティブシニアに対しても歩容訓練は必要であり,理学療法士によらない歩容訓練手法が必要である.
この課題に対して,歩容を表す情報(歩容データ)を取得し, リアルタイムに測定値と目標値を訓練者にフィードバックする訓練手法が多数提案されている.しかし,先行研究の多くは片麻痺患者を対象としており,片麻痺患者に対して個人ごとに目標値を設定することは容易である.これに対し,要介護者やアクティブシニアの歩行時の転倒の原因は,筋力低下や関節可動性の低下も含まれ,部位や程度には個人差が存在する.そのため,調整するべき身体部位や調整量は訓練者毎で異なり,個人に適切な目標が必要である.最も簡単な方法として,若年者などの理想的歩容を示す群における多変量歩容データの各代表値を目標値とする方法が考えられる.しかし,高齢者のような筋力低下や関節可動性低下を有する訓練者が若年者群の歩容を模倣することは,訓練者にとって無理のある歩容であり,過度な調整である.このように,従来の手法では,訓練者個人に適した歩容訓練を行うことができない.
本研究では,筋力低下や関節可動性の低下を伴う高齢者を訓練対象とし,理学療法士としての知識や経験を必要とせず,訓練者個人に合わせた歩容訓練が可能な,身体的個人差を考慮した歩容フィードバック訓練システムを開発することを目的とした.ただし,高齢者の歩行中の転倒の原因 は多くが「つまずき」であることから,本研究において非理想的歩容を「つまずきやすい歩容」,理想的歩容を「つまずきにくい歩容」とした.
上述したように「つまずきにくい歩容」群の“値”を目標値とするべきではないが,加齢に伴ってつまずきが増加することから,同群の“特徴”を参考に目標値を設定することで適切な歩容訓練が可能であると期待できる.データに含まれる特徴を抽出する方法として機械学習がある.特に多チャネル深層畳み込みニューラルネットワーク(MC-DCNN)は,多変量データに対して変量毎に設定された畳み込み層とプーリング層により,各変量の局所領域に含まれる特徴を学習・抽出し,かつその特徴の行列内位置に対するロバスト性を得る.また,全結合層によりこれらの特徴間の関係性を学習する.多変量歩容データは歩容変量と時系列で表される行列であることから,多変量歩容データを入力とし, MC-DCNN を用いて「つまずきにくい歩容」と「つまずきやすい歩容」を分類するモデルを構築することで,歩容分類モデルは歩容変量間あるいは時系列的な特徴を学習すると考えられる.本研究では,2つの機械学習モデルが学習した特徴を可視化する手法を基にして,「つまずき」に関係する特徴を参考にした歩容調整内容提示手法を提案した.
まず,学習に用いるデータセットが必要であるため,筋力負荷と関節可動性低下を再現した「制限歩行」時の多変量歩容データ(関節角度と床反力)と拇指床間距離を測定した.そして,拇指床間距離を動的時間短縮法を用いた k-最近傍クラスタリングによってクラスタリングし,結果を基に多変量歩容データを「つまずきにくい歩容」と「つまずきやすい歩容」にラベル付けした.また,運動学的観点から,ラベル付けの妥当性を確認した.
Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)は,任意の行列をモデルに入力した際の特徴マップの出力に対する重要性と特徴マップの出力を乗じることで,入力に含まれる出力に対する影響度が大きい箇所を可視化する手法である.多変量歩容データと MC-DCNN 歩容分類モデルに適用することで,「つまずき」に影響を及ぼす身体部位と歩行位相を提示可能であると考えられる.本研究では,取得したデータセットを用いて高精度な MC-DCNN 歩容分類モデルを構築し, Grad-CAM を歩容分類モデルに適用することによる歩容調整内容提示手法提案し,その妥当性と個人に対する適応性を運動学的観点から確認した.
前述の手法では具体的な目標値を設定しておらず,訓練者は試行錯誤的に調整する必要があった.そこで,多変量歩容データと MC-DCNN 歩容分類モデルに対してモデルの出力の活性を増加(Activation maximization)させることによる目標多変量歩容データ生成手法を提案した.ただし,一般的な Activation maximization では,歩行運動として不可能・不自然な運動が生成される問題があるため,一度の活性化におけるデータの調整量に対して制約を設ける手法を提案し,その妥当性と個人に対する適応性を運動学的観点から確認した.
最後に,目標多変量歩容データ生成手法を実装した多変量歩容フィードバック訓練システムを構築し,このシステムを用いた一回の歩容訓練による「つまずき」に対する即時訓練効果を,拇指床間距離および多変量歩容データへの影響から確認した.
本学位論文の成果により,歩容に含まれる「つまずき」に関する特徴を参考にすることによる,身体的個人差を考慮した歩容調整内容の提示が可能であり,この手法を実装した歩容フィードバック訓練システムの即時訓練効果および個人に対する適用性を確認した.これらの手法によって,理学療法士の専門的な知識と経験を必要とせず,訓練者の身体的個人差を考慮した歩容訓練が可能であると結論付ける.

この論文で使われている画像

参考文献

[1] 内閣府,令和 2 年版高齢社会白書(全体版),https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w2020/html/zenbun/s1_2_2.html(最終閲覧日 2021 年 6 月 4 日).

[2] 中村隆一,齋藤宏,長崎浩,基礎運動学第 6 版補訂,医歯薬出版株式会社,2003.

[3] 中村隆一,齋藤宏,長崎浩,臨床運動学第 3 版,医歯薬出版株式会社,2002.

[4] Kirsten Götz-Neumann

著,月城慶一,山本澄子,江原義弘,盆子原秀三

訳,観察に

よる歩行分析,医学書院,2005.

[5] L. Cohen, J. Morgan, R. Babbs Jr, T. G. Karrison and M. Giacomoni, Fast walking velocity in

health and Duchenne muscular dystrophy: a statistical analysis, Arch Phys Med Rehabil, Vol.65,

No.10, pp.573-578, 1984.

[6] R. Nakamura, T. Hosokawa and I. Tsuji, Relationship of muscle strength for knee extension to

walking capacity in patients with spastic hemiparesis, The Tohoku Journal of Experimental

Medicine, Vol.145, Issue 3, pp.335-340, 1985.

[7] M. Schenkman, T. M. Cutson, M. Kuchibhatia, J. Chandler and C. Pieper, Reliability of

impairment and physical performance measures for persons with Parkinson's disease, Physical

Therapy, Vol. 77, Issue 1, pp.19-27, 1997.

[8] J. M. Simpson, J. Valentine and C. Worsfold, The Standardized Three-metre Walking Test for

elderly people (WALK3m): repeatability and real change, Clinical Rehabilitation, Vol.16, Issue

8, pp.843-850, 2002.

[9] 相馬正之,吉村茂和,寺沢泉,歩行時における最小拇趾・床間距離の加齢の影響につい

て,理学療法学,Vol.31,No.2,pp.119-223,2004.

[10] H. Elftman, The function of the arms in walking, Human Biology, Vol.11, pp.529-535, 1939.

[11] H. J. Ralston, Effects of immobilization of various body segments on the energy cost of human

locomotion, Ergonomics, Vol.12, pp.53-60, 1965.

[12] J. Perry and J. M. Burnfield, Gait analysis: Normal and pathological function (2nd), Slack Inc,

2010.

[13] M. L. Ballesteros, F. Buchthal and P. Rosenfalk, The pattern of muscular activity during the arm

swing of natural walking, Acta physiol scand, Vol.63, Issue 3, pp.296-310, 1965.

[14] C. K. Battye and J. Joseph, An investigation by telementering of the activity of some muscles

in walking, Medical and biological engineering, Vol.4, pp.125-135, 1966.

[15] A. Zijlstra, M. Mancini, L. Chiari and W. Zijlstra, Biofeedback for training balance and mobility

tasks in older populations: a systematic review, Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation

volume, Vol.7, No.58, 2010.

99

[16] R. Stanton, L. Ada, C. M. Dean, and E. Preston, Biofeedback improves activities of the lower

limb after stroke: A systematic review, Journal of Physiotherapy Vol. 57, Issue 3, pp. 145–155,

2011.

[17] 林祐一郎,辻内伸好,小泉孝之,牧野裕太,中村匠汰,土屋陽太郎,井上喜雄,ウェ

アラブルセンサとバイオフィードバック機構を統合した歩行訓練システムの評価,日

本機械学会シンポジウム:スポーツ・アンド・ヒューマン・ダイナミクス講演論文集

2013,2013.

[18] 安藤健,大木英一,中島康貴,秋田浩,田中理,藤江正克,左右分離型トレッドミル

を用いた歩行相フィードバックシステム,日本機械学会論文集 C 編,Vol.77,No.783,

pp.4189-4203,2011.

[19] F. Casamassima, A. Ferrari, B. Milosevic, P. Ginis, E. Farella and L. Rocchi, A wearable system

for gait training in subjects with Parkinson’s disease, Sensors 2014, Vol.14, Issue 4, pp.62296246, 2014.

[20] R. Richards, J. C. van den Noort, M. van der Esch, M. J. Booij and J. Harlaar, Gait retraining

using real-time feedback in patients with medial knee osteoarthritis: Feasibility and effects of a

six-week gait training program, The knee, Vol.25, Issue 5, pp.814-824, 2018.

[21] 広川俊二,松村公志,今岡薫,椿本博久,バイオフィードバックによる歩行訓練シス

テム,バイオメカニズム,Vol.9,pp.197-206,1988.

[22] 嶌田聡,杉山圭介,大塚作一,澤田義則,新井雅信,リハビリテーションにおける荷

重調節歩行の訓練支援システム,映像情報メディア学会技術報告 Vol.24.51,pp.17-24,

2000.

[23] A. Ledebt, J. Becher, J. Kapper, R. M. Rozendaalr, R. Bakker, I. C. Leenders and G. J. P.

Savelsbergh, Balance training with visual feedback in children with hemiplegic cerebral palsy:

effect on stance and gait, Motor control, Vol.9, Issue 4, pp.459-468, 2005.

[24] 岩田浩康,駒形亮吉,相子文孝,菅野重樹,触覚バイオフィードバックに基づく歩行

リハビリ支援システム : 第 4 報 : 支持有り歩行リハビリプログラムの開発,日本機械

学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2007,2007.

[25] R. Banz, M. Bolliger, G. Colombo, V. Dietz and L. Lünenburger, Computerized visual feedback:

An adjunct to robotic-assisted gait training, Physical therapy & Rehabilitation journal, Vol.88,

Issue 10, pp.1135-1145, 2008.

[26] V. Krishnamoorthy, W. Hsu, T. M. Kesar, D. L. Benoit, S. K. Banala, R. Perumal, V. Sangwan,

S. A. Binder-Macleod, S. K. Agrawal and J. P. Scholz, Gait training after stroke: A pilot study

combing a gravity-balances orthosis, functional electrical stimulation, and visual feedback,

Journal of neurologic physical therapy, Vol.32, Issue 4, pp.192-202, 2008.

[27] 太田玲央,三好扶,米田隆志,ゆらぎ実装型健側フィードバック歩行補助装具の開発,

日本機械学会第 23 回バイオエンジニアリング講演会講演論文集,pp.199-200,2011.

100

[28] 冨川繭,伊藤勇飛,上杉慎,紀埜将,長島拓也,小林洋平,武藤剛,視聴覚情報の提

示を用いた歩容フィードバック装置の提案,情報処理学会第 78 回全国大会講演論文集,

pp.345-346,2016.

[29] 福山慧,池内秀隆,足荷重のリアルタイム呈示による視聴覚フィードバック機構を有

した歩行訓練システムの構築~歩行路における荷重値の出力特性について~, LIFE2016

講演予稿集,2016.

[30] 木村和樹,圧力センサのフットスイッチを用いた聴覚フィードバック装置の開発と信

頼性,日本義肢装具学会誌,Vol.32,No.1,pp.45-49,2016.

[31] 金森敬文,Python で学ぶ統計的機械学習,オーム社,2018.

[32] 平井有三,はじめてのパターン認識,森北出版株式会社,2012.

[33] 加藤公一,機械学習のエッセンス

実装しながら学ぶ Python,数学,アルゴリズム,

SB クリエイティブ,2018.

[34] 斎藤康毅,ゼロから作る Deep Learning

Python で学ぶぢーぷラーニングの理論と実

装,オライリー・ジャパン,2016.

[35] Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Fridman

田多喜夫,前田英作

監訳,統計的学習の基礎

著,杉山将,井手剛,神嶌 敏弘,栗

データマイニング・推論・予測,共立

出版,2014.

[36] 小高知宏,機械学習と深層学習

[37] C. M. Bishop

著,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松本裕治,村田昇

ン認識と機械学習

[38] C. M. Bishop

C 言語によるシミュレーション,オーム社,2016.

ベイズ理論による統計的学習,丸善出版,2012.

著,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松本裕治,村田昇

ン認識と機械学習

監訳,パター

監訳,パター

ベイズ理論による統計的学習,丸善出版,2012.

[39] V. Mnih, K. Kavukcuoglu, D. Silver, A. A. Rusu, J. Veness, M. G. Bellemare, A. Graves, M.

Riedmiller, A. K. Fidjeland, G. Ostrovski, S. Petersen, C. Beattie, A. Sadik, I. Antonoglou, H.

King, D. Kumaran, D. Wierstra, S. Legg and D. Hassabis, Human-level control through deep

reinforcement learning, Nature, Vol.518, pp.529-533, 2015.

[40] H. Sakoe and S. Chiba, Dynamic programming algorithm optimization for spoken word

recognition, IEEE Transactions on acoustics, speech, and signal processing, Vol. 26, pp. 43–49,

1978.

[41] J. Paparrizos and L. Gravano, k-shape: Efficient and accurate clustering of time series,

Proceedings of the 2015 ACM SIGMOD International conference on management of data, pp.

1855–1870, 2015.

[42] P. Bholowalia and A. Kumar, EBK-means: A clustering technique based on elbow method and

k-means in WSN, International journal of computer applications, Vol. 105, No. 9, pp. 17–24,

2014.

101

[43] S. Ji, W. Xu, M. Yang and K. Yu, 3D convolutional neural networks for human action recognition,

IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, Vol.35, Issue 1, pp.221-231,

2013.

[44] 蛭田興明,梁木俊冴,高屋英知,伊藤千輝,荒牧大樹,稲垣隆雄,山岸典生,栗原聡,

多変量時系列変数マルチチャネル変換画像分類における深層学習の適用,人工知能学

会第 33 回全国大会論文集,2019.

[45] Y. Zheng, Q. Liu, E. Chen, Y. Ge, and J. L. Zhao, Time series classification using multi-channels

deep convolutional neural networks, International conference on web-age information

management, pp. 298–310, 2014.

[46] U. Martinez-Hernandez, A. Rubio-Soils and A. A. Dehghani-Sanji, Recognition of walking

activity and prediction of gait periods with a CNN and first-order MC strategy, 2018 7th IEEE

International conference on biomedical robotics and biomechatronics, pp. 897–902, 2018.

[47] H. Lau, K. Tong and H. Zhu, Support vector machine for classification of walking conditions

using miniature kinematic sensors, Medical & Biological Engineering & Computing, Vol. 46, pp.

563–573,

[48] R. Begg and J. Kamruzzaman, A machine learning approach for automated recognition of

movement patterns using basic kinetic and kinematic gait data, Journal of biomechanics, Vol. 38,

pp.401–408, 2005.

[49] A. J. Blake, K. Morgan, M. J. Bendall, H. Dallosso, S. B. J. Ebrahim,T. H. D. Arie, P. H.

Fentem, and E. J. Bassey, Falls by elderly people at home: Prevalence and associated factors,

Age and Ageing, Vol. 17, Issue 6, pp. 365–372, 1988.

[50] 西澤哲,長崎浩,古名丈人,奥住秀之,杉浦美穂,伊東元,藤田祐樹,地域高齢者を

対象にした歩行時のフットクリアランスに関する研究,バイオメカニズム,Vol.14,

pp.69-79,1998.

[51] D. Smilkov, N. Thorat, B. Kim, F. Viegas and M. Wattenberg, SmoothGrad: removing noise by

adding noise, arXiv:1706.03825, 2017.

[52] K. Simonyan, A. Vedaldi. and A. Zisserman, Deep inside convolutional networks: Visualising

image classification models and saliency maps, arXiv:1312.6034, 2014.

[53] A. Mahendran and A. Vedaldi, Visualizing deep convolutional neural networks using natural

pre-images, International journal of computer vision, Vol. 120, pp. 233-255, 2015.

[54] A. Nguyen, A. Dosovitskiy, J. Yosinski, T. Brox, and J. Clune, Synthesizing the preferred inputs

for neurons in neural networks via deep generator networks, Advances in neural

information processing systems 29, 29th Conference on neural information processing systems,

pp. 3395–3403, 2016.

[55] C. Pan, Y. Xu, Y. Yan, K. Gu and X. Yang, Exploiting neural models for no-reference image

quality assessment, IEEE 2016 Visual communications and image processing, 2016.

102

[56] R. R. Selvaraju, M. Cogswell, A. Das, R. Vedantam, D. Parikh and D. Batra, Grad-CAM: Visual

explanations from deep networks via gradient-based localization, The IEEE international

conference on computer vision, pp. 618–626, 2017.

[57] 大澤優輔,綿貫啓一,楓和憲,下肢歩行軌道の評価によるつまずきの要因解析,年次

大会 2017,2017 年度日本機械学会年次大会,2017.

103

...

参考文献をもっと見る

全国の大学の
卒論・修論・学位論文

一発検索!

この論文の関連論文を見る