JP2710015B2 - 逆解析手法を用いた生体筋力の測定法 - Google Patents
逆解析手法を用いた生体筋力の測定法Info
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- JP2710015B2 JP2710015B2 JP6116647A JP11664794A JP2710015B2 JP 2710015 B2 JP2710015 B2 JP 2710015B2 JP 6116647 A JP6116647 A JP 6116647A JP 11664794 A JP11664794 A JP 11664794A JP 2710015 B2 JP2710015 B2 JP 2710015B2
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- Japan
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- muscle strength
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- muscle
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- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は筋力特性の測定法に関す
るものである。
るものである。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】生体筋
力特性を知ることは、運動障害，リハビリ，スポーツト
レーニングにとって欠かせないことである。
力特性を知ることは、運動障害，リハビリ，スポーツト
レーニングにとって欠かせないことである。
【０００３】従来、この筋力特性の測定法として運動装
置の駆動速度を一定にするような運動制御を行い、一つ
の関節を駆動する筋力の特性を精度良く測定するサイベ
ックスの方法が一般に行われている。しかしながら、こ
のサイベックスの方法では、例えば、この方法で生体筋
力の基本特性である筋力−筋収縮速度の関係を得るため
には、速度を変えた多くの条件で計測する必要があり、
労力がかかる。
置の駆動速度を一定にするような運動制御を行い、一つ
の関節を駆動する筋力の特性を精度良く測定するサイベ
ックスの方法が一般に行われている。しかしながら、こ
のサイベックスの方法では、例えば、この方法で生体筋
力の基本特性である筋力−筋収縮速度の関係を得るため
には、速度を変えた多くの条件で計測する必要があり、
労力がかかる。
【０００４】また、別の筋力測定の方法として、重りを
利用するなどにより負荷値を一定にして、運動速度を計
測し、筋力特性を求めることも行われる。この場合も同
様に多くの負荷条件で計測する必要があり、労力がかか
る。
利用するなどにより負荷値を一定にして、運動速度を計
測し、筋力特性を求めることも行われる。この場合も同
様に多くの負荷条件で計測する必要があり、労力がかか
る。
【０００５】本発明はこのような問題点を見いだし、特
別な運動制御や一定負荷を必要とせず、少ない労力で筋
力特性を測定し得、更に従来手術で摘出する方法によら
ないと得られない特性値も求めることができる逆解析法
を用いた生体筋力特性の測定法を提供することを目的と
している。
別な運動制御や一定負荷を必要とせず、少ない労力で筋
力特性を測定し得、更に従来手術で摘出する方法によら
ないと得られない特性値も求めることができる逆解析法
を用いた生体筋力特性の測定法を提供することを目的と
している。
【０００６】
【課題を解決するための手段】添付図面を参照して本発
明の要旨を説明する。
明の要旨を説明する。
【０００７】被験者が運動装置を駆動し、その時の運動
特性をセンサによって計測し、筋力特性式の未知パラメ
ータ数より多くの異なる実験条件で運動特性を測定し、
この運動装置を駆動する際に発揮する筋または筋群それ
ぞれに対して筋力特性式のパラメータ（特性変数）を設
定し、前記パラメータの組み合わせのうちの一組によっ
て定まる筋力特性を使用した運動解析プログラムを用い
て動解析し、その解析結果と前記計測値を比較してよく
一致するものほど良い評価値を付け、様々なパラメータ
の組み合わせ値の各組毎に繰り返して評価を与えて、こ
の運動解析結果が測定結果に最も近くなるパラメータ値
を筋力特性パラメータ値とすることを特徴とする逆解析
手法を用いた生体筋力特性の測定法に係るものである。
特性をセンサによって計測し、筋力特性式の未知パラメ
ータ数より多くの異なる実験条件で運動特性を測定し、
この運動装置を駆動する際に発揮する筋または筋群それ
ぞれに対して筋力特性式のパラメータ（特性変数）を設
定し、前記パラメータの組み合わせのうちの一組によっ
て定まる筋力特性を使用した運動解析プログラムを用い
て動解析し、その解析結果と前記計測値を比較してよく
一致するものほど良い評価値を付け、様々なパラメータ
の組み合わせ値の各組毎に繰り返して評価を与えて、こ
の運動解析結果が測定結果に最も近くなるパラメータ値
を筋力特性パラメータ値とすることを特徴とする逆解析
手法を用いた生体筋力特性の測定法に係るものである。
【０００８】
【作用】運動解析プログラムに様々な筋力特性パラメー
タ値を与えて運動解析を行い、この解析結果が被倹者が
運動装置を駆動した時の運動特性の計測結果に最も近い
場合のパラメータ値を求める。
タ値を与えて運動解析を行い、この解析結果が被倹者が
運動装置を駆動した時の運動特性の計測結果に最も近い
場合のパラメータ値を求める。
【０００９】
【実施例】本実施例は、本発明の測定法を肘屈曲運動に
適用した場合の一例であって、運動装置を慣性車輪にワ
イヤーロープを設けて構成し、肘の屈曲角と慣性車輪を
引っ張るワイヤーロープの張力及び慣性車輪の回転角度
の時間変化を計測する運動計測用センサと、その計測値
と予め入力された計測値（肘関節からワイヤーロープを
かけている位置までの長さ、腕の質量、慣性車輪の慣性
モーメント）より逆解析手法を利用して生体筋力特性を
算出するコンピュータを設けて構成している。
適用した場合の一例であって、運動装置を慣性車輪にワ
イヤーロープを設けて構成し、肘の屈曲角と慣性車輪を
引っ張るワイヤーロープの張力及び慣性車輪の回転角度
の時間変化を計測する運動計測用センサと、その計測値
と予め入力された計測値（肘関節からワイヤーロープを
かけている位置までの長さ、腕の質量、慣性車輪の慣性
モーメント）より逆解析手法を利用して生体筋力特性を
算出するコンピュータを設けて構成している。
【００１０】運動計測用センサによる計測値はコンピュ
ータに入力され慣性車輪を肘で引っ張る運動について専
用にコンピュータに作成した運動解析プログラムによ
り、遺伝的アルゴリズム（以後ＧＡ法と呼ぶ）に従って
プログラムの中で既に設定されている筋力特性式のパラ
メータの組み合わせ値を決め、前記パラメータの組み合
わせ値のうちの一組によって定まる筋力特性を用いて動
解析し、その解析結果と前記計測値を比較して良く一致
するものほど良い評価値を付け、この処理を前記パラメ
ータの組み合わせ値の各組毎に繰り返して評価値を付
け、最も良いパラメータの組み合わせ値より生体筋力特
性を得る。
ータに入力され慣性車輪を肘で引っ張る運動について専
用にコンピュータに作成した運動解析プログラムによ
り、遺伝的アルゴリズム（以後ＧＡ法と呼ぶ）に従って
プログラムの中で既に設定されている筋力特性式のパラ
メータの組み合わせ値を決め、前記パラメータの組み合
わせ値のうちの一組によって定まる筋力特性を用いて動
解析し、その解析結果と前記計測値を比較して良く一致
するものほど良い評価値を付け、この処理を前記パラメ
ータの組み合わせ値の各組毎に繰り返して評価値を付
け、最も良いパラメータの組み合わせ値より生体筋力特
性を得る。
【００１１】また、パラメータの組み合わせ値は生体筋
力特性を示す関数の各係数値である。
力特性を示す関数の各係数値である。
【００１２】例えば、設定式として筋力−筋長関係を二
次方程式、筋力−筋収縮速度を双曲線関数とするなら
ば、それらの各係数値(パラメータの組合わせ値)より図
１のようにグラフを描いて生体筋力特性を示すことがで
きる。
次方程式、筋力−筋収縮速度を双曲線関数とするなら
ば、それらの各係数値(パラメータの組合わせ値)より図
１のようにグラフを描いて生体筋力特性を示すことがで
きる。
【００１３】上述のように生体筋力特性を測定に逆解析
手法を用いることによって、従来の生体筋力特性測定装
置のように運動装置を制御して条件を変えて何回も測定
を行う必要がなくなるため、制御を必要としない非常に
簡単な運動装置を用いて測定することができ、かつ測定
に労力を必要としない大変秀れた生体筋力の測定法とな
る。
手法を用いることによって、従来の生体筋力特性測定装
置のように運動装置を制御して条件を変えて何回も測定
を行う必要がなくなるため、制御を必要としない非常に
簡単な運動装置を用いて測定することができ、かつ測定
に労力を必要としない大変秀れた生体筋力の測定法とな
る。
【００１４】更に具体的に説明する。
【００１５】(１)解析対象 解析モデル 肘関節屈曲運動の解析モデルを図２に示す。点р0は
肘，р3は肩，р1は手首を示し、上腕二頭筋（р2−
р4）で屈曲筋群を代表させた。肩を固定し、手首でワ
イヤーロープ（р1−р7）を引き、慣性車輪を回転する
運動である。
肘，р3は肩，р1は手首を示し、上腕二頭筋（р2−
р4）で屈曲筋群を代表させた。肩を固定し、手首でワ
イヤーロープ（р1−р7）を引き、慣性車輪を回転する
運動である。
【００１６】運動方程式 肘関節р0を回転中心とした（前腕＋手）の慣性モーメ
ントをＪθ，回転角をθとし、慣性車輪の慣性モーメン
トをＪα，回転角をαとする。また、ワイヤーロープの
バネ定数をＫγ，粘性係数をСγ，伸びをΔχとすると
次の２自由度の運動方程式が得られる。
ントをＪθ，回転角をθとし、慣性車輪の慣性モーメン
トをＪα，回転角をαとする。また、ワイヤーロープの
バネ定数をＫγ，粘性係数をСγ，伸びをΔχとすると
次の２自由度の運動方程式が得られる。
【００１７】
【数１】
【００１８】
【数２】
【００１９】筋モデル 駆動源となる生体筋の力学的モデルとして、収縮要素С
Сを考える。その筋力特性は式（３）のHill式(1)，式
（４）の活動水準Α'(2)，式（５）の筋長の影響(3)に
よって表す。
Сを考える。その筋力特性は式（３）のHill式(1)，式
（４）の活動水準Α'(2)，式（５）の筋長の影響(3)に
よって表す。
【００２０】
【数３】
【００２１】
【数４】
【００２２】
【数５】
【００２３】(２)ＧＡ法による逆解析の手法 ＧＡ法による逆解析では、筋力特性を表す式（３）〜
（５）の５つのパラメータ（Ｆ0,α,ｂ,γ,ｌ0）を遺伝
子にコーディングする。コーディングは、それぞれのパ
ラメータのもつ浮動小数点の値を１つの遺伝子座で表
し、全体で５個の遺伝子座を持つ遺伝子をｎ個生成す
る。各世代において、それぞれの個体のパラメータによ
って定まる筋力特性を用いて動解析シミュレーションを
する。得られた結果を実験値と比較し評価値を決定す
る。そして、遺伝的操作（選択，交叉，突然変異）を加
える。これらの操作をｍ世代繰り返すことで、集団の評
価値を良くしていき、筋力特性の同定をはかる。以下に
詳細を示す。
（５）の５つのパラメータ（Ｆ0,α,ｂ,γ,ｌ0）を遺伝
子にコーディングする。コーディングは、それぞれのパ
ラメータのもつ浮動小数点の値を１つの遺伝子座で表
し、全体で５個の遺伝子座を持つ遺伝子をｎ個生成す
る。各世代において、それぞれの個体のパラメータによ
って定まる筋力特性を用いて動解析シミュレーションを
する。得られた結果を実験値と比較し評価値を決定す
る。そして、遺伝的操作（選択，交叉，突然変異）を加
える。これらの操作をｍ世代繰り返すことで、集団の評
価値を良くしていき、筋力特性の同定をはかる。以下に
詳細を示す。
【００２４】・初期集団の生成 ｎ個の個体からなる初期の集団を設定する。各個体の遺
伝子の値は、以下に示す範囲内の乱数で生成した。
伝子の値は、以下に示す範囲内の乱数で生成した。
【００２５】Ｆ0‥1000〜3000，α‥Ｆ0×0.20〜Ｆ0×
0.50，ｂ‥α/Ｆ0×0.85〜α/Ｆ0×1.60，γ‥0.01〜0.
1，ｌｍ‥0.10〜0.20 ・動解析シミュレーション ｎ個の個体を、式(１)(２)を用いた動解析プログラムに
入力しシミュレーションを行う。この結果、時間ｔiに
おける肘の角速度およびロープの張力がそれぞれの個体
で得られる。
0.50，ｂ‥α/Ｆ0×0.85〜α/Ｆ0×1.60，γ‥0.01〜0.
1，ｌｍ‥0.10〜0.20 ・動解析シミュレーション ｎ個の個体を、式(１)(２)を用いた動解析プログラムに
入力しシミュレーションを行う。この結果、時間ｔiに
おける肘の角速度およびロープの張力がそれぞれの個体
で得られる。
【００２６】・評価値（適応度） 式(６)のように、角速度と張力の時間変化について、シ
ミュレーション結果と実験値の差の二乗和を計算し、各
個体の評価値fitnessを決定する。０に近い値ほど良い
評価となる。
ミュレーション結果と実験値の差の二乗和を計算し、各
個体の評価値fitnessを決定する。０に近い値ほど良い
評価となる。
【００２７】
【数６】
【００２８】・選択（淘汰） 選択では、ｋ世代の遺伝子とｋ−１世代の遺伝子をあわ
せた２ｎ個の個体をｎ個にする操作を行う。ここでは、
適応度順位方式を用い、fitnessの小さい個体が生き残
り易いようにした。
せた２ｎ個の個体をｎ個にする操作を行う。ここでは、
適応度順位方式を用い、fitnessの小さい個体が生き残
り易いようにした。
【００２９】・交叉 集団の中からｎ/２個のペアを選択し、一点交叉を行
う。ペアおよび交叉位置は乱数で決定する。
う。ペアおよび交叉位置は乱数で決定する。
【００３０】・突然変異 ｎ個の個体集団の中から３０〜５０％の割合で突然変異
を行う。突然変異は、選択された個体の１つの遺伝子座
に対してランダムに値を変える。
を行う。突然変異は、選択された個体の１つの遺伝子座
に対してランダムに値を変える。
【００３１】(３)解析条件と同定結果 解析に用いた身体的および幾何学的諸元を表１に示す。
本報告では、表２に示す筋力特性を用いて、シミュレー
ションした結果を実験値の代わりとした。ここでは、γ
＝0.090，γ＝0.047，γ＝0.025の３種類の実験結果を
同時に満足させるようにした。γ＝0.090の時の時間と
肘の角速度,張力の関係を図３に示す。表１，２のパラ
メータ値は小嶋(2)(4)の報告を参考にした。
本報告では、表２に示す筋力特性を用いて、シミュレー
ションした結果を実験値の代わりとした。ここでは、γ
＝0.090，γ＝0.047，γ＝0.025の３種類の実験結果を
同時に満足させるようにした。γ＝0.090の時の時間と
肘の角速度,張力の関係を図３に示す。表１，２のパラ
メータ値は小嶋(2)(4)の報告を参考にした。
【００３２】個体数３０，世代数１００で逆解析を行っ
た結果を図４〜図６に示す。図４はHillの筋力−短縮速
度関係（η＝Ａ'＝１）であり、実線が実験値で他の２
本が逆解析で求まった推定値である。同様に、図５は活
動水準の実験値と推定値を比較し、図６は筋長−筋長係
数の実験値と推定値を比較したものである。
た結果を図４〜図６に示す。図４はHillの筋力−短縮速
度関係（η＝Ａ'＝１）であり、実線が実験値で他の２
本が逆解析で求まった推定値である。同様に、図５は活
動水準の実験値と推定値を比較し、図６は筋長−筋長係
数の実験値と推定値を比較したものである。
【００３３】
【表１】
【００３４】
【表２】
【００３５】肘屈曲運動を対象として、単純ＧＡ法を用
いた逆解析を行った結果以下のことがわかった。
いた逆解析を行った結果以下のことがわかった。
【００３６】１．図４〜図６より、推定値と実験結果が
全般的に良く一致している。
全般的に良く一致している。
【００３７】２．図４において、高負荷に比べると低負
荷の推定値の誤差が大きい。これは、用いた実験データ
が高負荷のものであったためである。より低負荷側の実
験データを加えて評価することにより、全体に精度を向
上させられると思われる。
荷の推定値の誤差が大きい。これは、用いた実験データ
が高負荷のものであったためである。より低負荷側の実
験データを加えて評価することにより、全体に精度を向
上させられると思われる。
【００３８】３．今後は、腱などの直列弾性要素(ＳＥ
Ｃ)を考慮できるようにする。また、種々の誤差を含む
実験の実験データで、精度を確認する。
Ｃ)を考慮できるようにする。また、種々の誤差を含む
実験の実験データで、精度を確認する。
【００３９】
【発明の効果】本発明は上述のように構成したから、特
別な運動制御や一定負荷を必要とせず、安価な装置で、
かつ少ない労力で筋力特性を測定することができ、さら
に解剖をしなければ得られない特性値も求めることがで
きる大変秀れた生体筋力の測定法となる。
別な運動制御や一定負荷を必要とせず、安価な装置で、
かつ少ない労力で筋力特性を測定することができ、さら
に解剖をしなければ得られない特性値も求めることがで
きる大変秀れた生体筋力の測定法となる。
【図１】本実施例の概略説明図である。
【図２】本実施例の解析説明図である。
【図３】角速度,張力の関係を示すグラフである。
【図４】Hillの筋力−短縮速度関係を示すグラフであ
る。
る。
【図５】活動水準の実験値と推定値を比較したグラフで
ある。
ある。
【図６】筋長−筋長係数の実験値と推定値を比較したグ
ラフである。
ラフである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−195542（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】 被験者が運動装置を駆動し、その時の運
動特性をセンサによって計測し、筋力特性式の未知パラ
メータ数より多くの異なる実験条件で運動特性を測定
し、この運動装置を駆動する際に発揮する筋または筋群
それぞれに対して筋力特性式のパラメータ（特性変数）
を設定し、前記パラメータの組み合わせのうちの一組に
よって定まる筋力特性を使用した運動解析プログラムを
用いて動解析し、その解析結果と前記計測値を比較して
よく一致するものほど良い評価値を付け、様々なパラメ
ータの組み合わせ値の各組毎に繰り返して評価を与え
て、この運動解析結果が測定結果に最も近くなるパラメ
ータ値を筋力特性パラメータ値とすることを特徴とする
逆解析手法を用いた生体筋力特性の測定法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6116647A JP2710015B2 (ja) | 1994-05-30 | 1994-05-30 | 逆解析手法を用いた生体筋力の測定法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6116647A JP2710015B2 (ja) | 1994-05-30 | 1994-05-30 | 逆解析手法を用いた生体筋力の測定法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07313495A JPH07313495A (ja) | 1995-12-05 |
| JP2710015B2 true JP2710015B2 (ja) | 1998-02-10 |
Family
ID=14692409
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6116647A Expired - Lifetime JP2710015B2 (ja) | 1994-05-30 | 1994-05-30 | 逆解析手法を用いた生体筋力の測定法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2710015B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7981059B2 (en) | 2005-02-28 | 2011-07-19 | National University Corporation NARA Institute of Science and Technology | Driving force calculating device, driving force calculating method, power assisting device, program, and computer-readable storage medium |
| JP5098114B2 (ja) | 2007-02-08 | 2012-12-12 | 国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 | 駆動力算出装置、駆動力算出方法、筋力補助装置、駆動力算出プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
-
1994
- 1994-05-30 JP JP6116647A patent/JP2710015B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07313495A (ja) | 1995-12-05 |
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