フィードバック介入を行う予備段階として、健常人を対象に静止および動的立位時の重心動揺と下肢筋活動計測を実施した。特に、動的立位課題においては、前傾姿勢保持課題により最大前傾位の35%と75%を40秒間保持する際の筋活動を、大腿および下腿から片足８筋ずつ測定し、各筋間コヒーレンスおよびシナジー解析をオフラインで実施した。結果、前傾姿勢が安定して保持できる高い運動技能を有する被験者においては、下腿後面筋間の連結性が良好である傾向が見られた。今後、高齢者および脳卒中患者における立位動作時の下肢筋活動制御機構について、ネットワーク解析により捉えていくことで、立位における下肢筋活動パターンのベースラインデータの収集および疾患による立位不安定性の生理学的なメカニズムの解明を行っていく。
一方、フィードバック制御システムの開発に関しては、教師なし学習の一つである無限関係モデルをベースに、両下肢１６筋の関係性を視覚化する解析フォーマットのプロトタイプがほぼ完成している。また、筋活動パターン成分ごとに分類するNNMF解析に基づいた解析手法を使い、筋活動パターンの経時的変化の評価をミリ秒単位で実施可能なプラットフォームの作成も進んでいる。今後はこれらのアルゴリズムからリアルタイムに近い形で対象者に表示できるシステムの構築を今後早急に行っていく。その後、まずは健常者を対象とした予備検討でシステムの効果を検証し、速やかに脳卒中患者における介入へと移行していく。