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(野村さんへのメモ)
・「筋電情報のメリット」のあたり、言葉が多いので、説明的なイラストが入ると嬉しいです。
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■第4部　マイコンでトライ！ 生体情報の信号処理の基礎■

第1章　生体情報のディジタル信号処理

1-2　筋電信号の特徴と筋電情報処理

●筋電信号の種類

前節で紹介した生体信号の中で「接触計測」さらに「電気的計測」のカテゴリの「脳波」「心電」「筋電」のうち、ここでは次の第2章で具体的なシステムを製作する「筋電信号」について補足します。

筋電　(EMG: ElectroMyoGram)には、さらに
	・針筋電
	・表面筋電
	・誘発筋電
という分類があります。このうち前述のように、神経繊維1本ごとのインパルスを医学的に計測するための「針筋電」は、血が出るし痛いので、扱いません。また「誘発筋電」とは、筋肉の神経に電気刺激を加えて、これに対する反射筋電を分析するもので、おもに医学的に筋肉/神経などの障害を調べるものなので、こちらも扱いません。つまり本稿で扱うのは、もっともポピュラな「表面筋電」だけです。

●筋電信号の特徴

生体電気信号として「脳波」「心電」「筋電」を並べていますが、「脳波」「心電」には、規則的(周期的)な波形成分があり、いわゆるスペクトル分析(周波数成分の解析)がとても有効です。これに対して「筋電」は意志/意図に基づく「随意運動」なので、「脳波」「心電」のような単純なフィルタリングやスペクトル分析がそれほど「効かない」(特定の明確な周波数特性が無い)、というのが、まず筋電の最大の特徴です。

図1-2-1は、第2章で紹介する、筆者の新しい筋電センサ回路で検出した筋電信号の波形例です。ここでは、筋肉がほとんど無い「肘」の部分に基準(アース)電極を、肘より少し手首寄りの部分にチャンネル当たり2枚ペアの検出電極を貼ってベルトで密着させ(詳しくは第2章)、2チャンネル分の筋電信号を30秒間、オーディオ信号として44.1KHzサンプリング・16ビットA/D変換して同時に記録したものです。途中で何度も「腕に力を入れる」「脱力する」を繰り返していて、ノイズ的なパルスのレベルが増減するとともに、何もしない部分でもゼロでなく相当のノイズレベルにある、と判ります。この図1-2-1の筋電信号は、敢えて強力なノイズフィルタを入れていない「生の筋電信号」です。

(図1-2-1　2チャンネル筋電信号の波形例)

●筋電情報処理の基本

上の筋電信号の波形を一見すると、「筋肉に力を入れると大きなパルスが出る」と思われるかもしれませんが、それは違います。腕や指が伸びる、というのは反対側の筋肉を縮めることで関節が伸びるので、基本的に関節の運動制御の原理は、全て「どこかの筋肉か収縮する」という事です。「筋肉よ縮みなさい」という指令の筋電パルスは、実は大きさは全てほぼ一定であり、その筋肉の「力」の強弱というのは、「時間当たりの筋電パルスの総数」で決まります。

つまり、力を入れない、あるいはほぼリラックスの時には少しだけの筋電パルスが出ていて、いざ力を入れる、という時には、同じレベルの筋電パルスが時間あたり、多数、発生するという違いです。すると、ランダムに検出されるパルスの時間密度が上がることで、たまたま時間的に密着したり、ほぼ同時に発生する筋電パルスが多数あるために、上の筋電信号の波形のように、「力を入れている時は平均レベルが上がった」ように見えるのです。生体信号処理の中で「筋電情報処理」の基本原理は、これでほぼ全てです。筋肉の「疲労」については、第2章の2-6で紹介します。

●「筋電情報」のメリット

人間(生体)の振舞いをコンピュータシステムが取り込みたい、というあらゆる状況において、マウスやタブレットやスイッチやレバーなどの操作、画像認識センサや加速度センサなど、よく知られた多種のセンサに対して、「筋電センサ」が優位となる性質として筆者が指摘しておきたいのは、「レイテンシ」です。

もっとも高速で激しい操作として、例えばゲームセンターの「ダンスダンスレボリューション」(フットスイッチの上を踊るシューティング)、「太鼓の達人」(太鼓を叩くシューティング)などを想定してみて下さい。あるいはピアノやギターやマリンバなどを連打する楽器演奏も同じです。人間の「操作」は、かなり高速であり、センサの検出が遅れれば、シューティングや演奏が成立しません。

Kinectなど画像認識センサの最大の弱点はここで、人間の動きをカメラがデジタイズ(デジタル入力)して画像処理をして判定してから反応する、という時間的な遅れ(レイテンシ)はどうしても数十msec〜100msec近いオーダとなり、「太鼓の達人」で言えば音符1個ほど遅れるので、まったく役に立ちません。「指揮に従う自動演奏」などの画像認識は指揮棒が同じパターンを繰り返すので「予測モデル」を先行させてレイテンシを抑えていますが(変動したら予測を修正)、自由なタイミングで叩く動作はどうしても致命的に遅れます。

そこで、太鼓のバチとか人間の手首・足首あたりにスイッチや加速度センサ(衝撃センサ)を仕込むと、このレイテンシは10〜20msecのオーダまで画期的に改善され、実際にWiiなどのゲーム機でもゲームセンターでも、「高速な検出はスイッチまたは加速度センサ」というのが定番の技術的解決法です。

ところで、例えば人間が「叩く」という行為を検出するとすれば、叩かれた瞬間にスイッチまたは加速度センサで検出するより早い方法があります。それが筋電センサなのです。「叩け」「蹴れ」という脳からの指令が、神経繊維を経由して筋肉に伝わり、その電気刺激によって筋肉が収縮して、その結果、腕や脚などが動いて、ようやく外部に「叩く」「蹴る」という現象が発生します。スイッチや加速度センサが検出するのはこの瞬間です。ところが考えてみれば、そのだいぶ前に筋電信号が発生していて、これを検出すれば「今から叩くぞ/蹴るぞ」という情報が得られるのです。もちろん、数十秒〜数分のオーダの「脳波」ではこのような高速の情報を得ることは出来ません。

第2章の筋電システムのところで紹介しますが、筋電情報の信号処理として「移動平均」というステップを経るので、例えばA/Dコンバータのサンプリングが5kHz(0.2msec)で、移動平均を25ステップとすると、筋電信号を検出してから反応データまでに5msecほど遅延します。しかしこれでも相当に早く、慣性質量を持つ筋肉・手足が実際に動き出すまでの遅延を考えると、その後に生体情報処理アルゴリズムが加わっても、「筋電がもっとも早い」という地位は揺るぎません。人間の歩行を筋電計測装置で「記録」して、後で分析して、発達・成長や疲労・老化やスポーツ科学に生かす、というようなオフライン筋電分析にも重要な意義はあります。しかしせっかくリアルタイム性に強い筋電情報こそ、コミュニケーションやインタラクションの可能性を拓くためにも、マイコンなどリアルタイム処理システムの対象として活用したいと筆者は考えています。
