石塚 裕己

本発表では，人間の皮膚，末梢神経，中枢神経を模倣した触覚センシングシステム及び，人間の触知覚のメカニズム解明に関する取り組みについて発表する．人間の触覚知覚のメカニズムは生理学実験の結果から徐々に解明されつつあるものの，それを生体のメカニズムに基づいて完全再現するような取り組みは行われていない．そこで，皮膚の特性を模した柔軟な材料の中に受容器サイズのセンシング素子を埋め込んだ触覚センサを実現する．次に，触覚受容器の応答や中枢神経での情報処理を再現可能な数理モデルを構築し，計算機に実装する．最後に，このセンシングシステムが人間と同じ触覚を有することができるかを，例として材料識別能を評価することで明らかにする．また，このようなセンシングシステムを高度化するためには触覚だけでなく，他の感覚情報がどのようにセンシングシステムに活用されるのかを明らかにする必要もある．その一例として，触覚情報と視覚情報の脳における処理に関する研究を行っており，それについても発表する．

冒険心を持続させることは、人生の機会の可能性を向上させるために重要である。本研究では、個人の冒険心を高める感情状態を醸成することを目的として、感情喚起を促すウェアラブル触覚提示デバイスを提案する。そして、デバイスが発生する触覚リズムの種類によって、ユーザーの感情状態がどの程度影響されるかを調査した。その結果、提案デバイスによる触覚の提示は、一貫して感情価を変化させることはなかったが、覚醒度は触覚提示リズムによって変化することがわかった。さらに、「楽観的な態度」や「気楽さ」といった冒険的な態度に関連する認知状態を高めるリズムパターンの存在が示唆される結果が得られた。今回の結果は、リズムを伴った触覚の提示が、人間の感情を、冒険を促すように変化させることができる可能性を示唆している。

顔認証や指紋認証をはじめとする生体認証手法は，PCやスマートフォンなどの端末にも搭載されており，幅広く普及している．しかし，各手法における脆弱性を利用した攻撃例が報告されている．特に，偽造した生体情報を提示するなりすまし攻撃により，各手法を突破できる可能性が示されている．一方で，血流を光学計測して得られる光電容積脈波(PPG: Photoplethysmogram)を利用した認証手法(PPG認証)が研究されている．PPGは他の生体情報と比較すると計測部位や姿勢などの制約が少ないことや，PPG計測機能を搭載したスマートウォッチが普及していることから，PPG認証も今後普及する可能性がある．したがって，PPG認証に関しても事前に脆弱性を調査して，起こり得る攻撃を予測するとともに，同攻撃への対策を検討することが求められる．対策を備えたPPG認証を実現するため，我々は現在までPPG認証の脆弱性を調査し，様々な部位で計測可能なPPGの利点に着目した攻撃を提案した．同攻撃は，PPG認証に使われる本来の計測部位とは別の部位において，対象者に気づかれないように不正計測したPPGを利用して認証を突破する．我々は被験者実験を行い，既存のPPG認証が同攻撃により突破される可能性を示した．本発表では，同攻撃への対策として，計測部位特有の情報を利用する手法を提案し，被験者実験により同対策の有効性を検証した結果を報告する．

物体接触時の皮膚にかかる力を計測するためにロードセルなどの力センサが用いられているが，これらのセンサでは皮膚内部にかかる応力を分布的に計測することは非常に困難である．この解決のため，皮膚に圧力がかかった際の色変化を利用して皮膚内部応力を計測する手法を提案する．本手法は物体接触時の皮膚色変化をカメラによって撮影することで皮膚内部応力を分布的に計測することを可能とする．本手法が有効であることを調査するため，指先で円柱形状の凸を押下した際の皮膚色変化と有限要素法を用いた皮膚内部応力分布をそれぞれ計測し，色変化量と皮膚内部応力の対応関係を求めた．本手法を用いることによって体圧計測を非接触にかつ内部応力を含めた計測が可能となることが期待される．

軽度な筋断裂を早期に発見するため，筋骨格組織の電気インピーダンス分布に基づいた計測手法を提案する．提案手法では，対象に取り付けた複数の電極により様々な電圧印加条件で電圧データを時分割で取得し，機械学習により断裂の有無を判別する．特に，あらかじめ電位分布シミュレーションを行い断裂前後の電位データの相関を調べることで検知に有効な印加条件のみを選択的に使用し，計測時間の効率化を図る．また，シミュレーションにより生成した電位データを利用することで，実測が困難な断裂時のデータを用いることなく判別器のパラメータを最適化する．さらに，実測環境で生じる電極設置の誤差をシミュレーションのモデルに加え，実測環境に依存しない頑健な検知を実現する．実験では筋断裂を表現した骨格筋ファントムを作製し，検知に有効な印加条件と判別率を調べた．その結果，総数120個のうち7個の印加条件のみを用いても100 %の判別率を有しており，総計測時間は38.4 s から224 ms にまで短縮可能であることが明らかとなった．

簡便かつ高精度な筋内脂肪量推定方法の確立を目指し，筋伸縮による電気インピーダンス変化を利用したセンシング方法を提案する．提案手法では，いくつかの伸縮状態において筋組織の電気的なゲイン特性を取得し，等価回路モデルの伝達関数を当てはめることでパラメータ同定を行う．さらに，同定されたパラメータを用いて重回帰分析を行い脂肪量の推定を行う．脂肪量推定の可能性を確認するため，筋と脂肪の電気機械特性を模擬したファントムを用いて推定誤差を調べた．その結果，脂肪量の割合で2.7%の誤差以内で推定が可能であることが明らかとなった．一方，伸縮を与えずに推定を行った場合は5.6%の誤差であったことから，電気インピーダンス計測において筋収縮を考慮することで，組成推定の誤差を軽減できる可能性が示唆された．