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顔面筋電図とは何か？その仕組みは？（2023年版）

Dr. Jessica Wilson

顔面筋電図（fEMG）が、顔の筋肉の電気的活動を測定することで、微細な感情反応をどのように捉えるのかをご紹介します。ウェブカメラによる分析よりも感度が高く、抑えられた表情さえも検出でき、モバイル環境やVR環境でも機能します。感情の価値（ヴァレンス）を評価するために広く用いられているfEMGは、目に見える顔面データが限られている心理学、医療、人間行動の研究を支援します。

顔面筋電図（facial EMG／fEMG）は、感情表現を識別するために学術研究および商業研究の両分野で30年以上にわたり活用されており、この手法はウェブカメラを用いた表情分析に代わる最適な手段である。

表情分析は、感情の価値を測定する重要なツールとしてよく取り上げられます。しかし、ウェブカメラによる表情データを収集できない状況は数多く存在します。

実生活の中で回答者が動き回っていると、その顔を安定して撮影するのは難しいかもしれません。あるいは、回答者がバーチャルリアリティ（VR）を利用している場合、VRヘッドセットの向こう側の表情を捉えることができないかもしれません。また、ウェブカメラでは視覚的に捉えられないほど微細な表情を探している場合もあるでしょう。

fEMGとは何か、またどのような場合に最も適しているかを理解していただくために、ここではfEMGの背景やその機能について解説し、研究における役割の概要をご紹介します。

顔面筋電図とは何ですか？

まず、筋電図（EMG）について説明しましょう。簡単に言えば、EMGとは、筋肉が収縮する際に生じる電気的活動を測定するものです（お時間があれば、当サイトにある「筋電図入門」という素晴らしい解説記事もぜひお読みください）。

私たちが動きを生み出すと、電気的な活動電位が脳から脊髄を伝わり、特定の運動ニューロンへと到達します。これらの運動ニューロンは、神経筋接合部へアセチルコリンを放出し、それによって筋肉内でカルシウムイオンが放出されます。このカルシウムの流入により、アクチンとミオシンという運動フィラメントが滑動し、筋細胞が短縮して、筋肉全体が収縮します。

顔面筋の筋電図

心電図（ECG）や脳波（EEG）といった他の受動的な記録装置と同様に、筋線維の上にある皮膚の表面に電極を配置することで、この複雑な電気的活動を観察することができます。この電気的活動を測定することで、筋肉がいつ活動しているか、またその収縮の強さを把握することができます。

具体的には、顔面筋電図（Facial EMG）とは、顔の筋肉に特化した筋電図検査を指します。これまでウェブカメラを用いた表情分析に携わったことがある方ならご存じでしょうが、Affectivaのようなウェブカメラベースのエンジンは、エクマンとフリーゼンによる「顔面動作コーディングシステム（FACS）」[1]に基づいており、そこでは表情が、顔の個々の動きを表す「アクションユニット」に分類されています。

顔面筋電図（facial EMG）もFACSの枠組みの中で捉えることができる。なぜなら、FACSで記述されているアクションユニットのほとんどは、単一の顔面筋の活動に起因するものであるからだ。実際、iMotionsを用いたごく最近の論文では、Affectiva社のウェブカメラベースの表情認識エンジンの出力と、顔面筋電図によって特徴づけられる筋活動との間に高い相関関係があることが示されている[2]。

女性用筋肉図

fEMGからはどのような情報が得られるのでしょうか？

原子価の示唆

顔には43の筋肉があります[3, 4]。そのほとんどは顔面神経によって制御されており、研究の目的や注目したい変数によっては、その多くを筋電図（EMG）で記録することが可能です。 しかし、一度に複数の筋肉を記録することには侵襲性や実務上の困難が伴うため、最もよく研究されているのは2つの筋肉である。すなわち、笑顔を作る役割を担う大頬筋と、眉をひそめる役割を担う眉間筋である。

これら2つの筋肉は、それぞれ肯定的および否定的な感情を表すことができるため、多くの研究の対象となってきました。顔面筋電図の研究によると、皺眉筋の活動は、否定的な感情を伴う状況や自己報告による否定的な気分と強く関連していることが分かっています。一方、頬骨筋は、肯定的な感情的刺激や肯定的な気分状態と正の相関を示しています [5, 6, 7, 8, 9]。

顔の筋肉

比類なき感度

顔面筋電図は、ウェブカメラによる分析よりも筋肉の活性化をより高感度で測定できる。なぜなら、ウェブカメラでは捉えられない深部の電流を検出できるからである [10]。

ある研究では、被験者に表情を抑えるよう明示的に指示した場合でも、意識的に抑制しようとしても、筋電図（EMG）によって筋肉の活動における微細な変化を検出できることが示唆されている[11]。

柔軟性

EMG用のさまざまなハードウェアオプションを利用することで、研究者はウェブカメラによる測定が不可能な状況でも、顔の表情データを記録することができます。Shimmer社やBIOPAC社のBluetooth対応またはワイヤレス機器を使用すれば、実生活環境での移動中のデータ収集が可能です。また、EMG用電極はVRヘッドセットの下にも簡単に装着できます。

これらのハードウェアの唯一の欠点は、記録できる筋肉の数に制限があることです。例えば、Shimmer EXGは一度に2つの筋肉を記録できます。BIOPACのワイヤレス型Bionomadixも2つの筋肉を同時に記録できますが、有線型のEMG100Cモジュールは1つの筋肉しか記録できません。

fEMG 2023 の更新情報

2018年にこの記事を公開して以来、EMGおよびfEMGの研究と技術の分野では多くの進展がありました。ここ5年間で実現した進歩の一部を以下に紹介します：

  • 高解像度表面筋電図（HR-sEMG）：最近の研究により、HR-sEMGはさまざまな顔の動きや感情を区別するのに極めて有効であることが示されている。この手法は多チャンネル方式による記録を採用しており、より詳細かつ正確な筋活動パターンを提供できる。ある研究では、HR-sEMGが6つの基本感情を、個人間の変動を極めて低く抑えながら確実に区別できることが実証された。 ランドマークを基準とした電極配置である「倉本法」は、「フリッドランド法」よりも、特に顔の下部において有効であることが判明した。これは、心理実験において従来上顔面に焦点が当てられてきた慣行に異を唱えるものである。さらに、本研究では、自然発生的な表情が表れる状況下におけるHR-sEMGの限界が指摘され、顔全体をカバーできるワイヤレスソリューションの必要性が強調された。[12]
  • 表面筋電図（sEMG）用フレキシブル非侵襲電極（FNE）：FNEの開発は、sEMG信号の品質向上において重要な役割を果たしてきました。これらの電極は、信号対雑音比、柔軟性、生体適合性、および皮膚への密着性に優れており、これらは長期記録において極めて重要です。 FNEは、人間の皮膚の機械的特性に適合するように設計されており、測定中の不快感や刺激を最小限に抑えます。また、通気性を考慮して開発されており、汗の蓄積による皮膚刺激や動きによるアーチファクトなどの問題を防止します。[13]
  • ワイヤレスEMG技術：最近の研究では、EMG信号を多チャンネルで取得するための携帯型ワイヤレス伝送システムが提案された。このシステムは、顔面筋の動きによる干渉を低減するため、顔の周辺部に電極を配置している。柔軟性を高めるためにWi-Fi技術を採用しており、さまざまな顔の動きを効果的に認識できることが実証されている

顔面筋電図は一般的にどのような場面で使用されますか？

顔面筋電図は医療分野において幅広い用途があり、特にALS、パーキンソン病、脳卒中などの神経筋疾患に関する運動機能やリハビリテーションの研究で活用されています。また、自閉症のある人を対象とした感情の研究においても、顔面筋電図が用いられています。

最近では、顔面筋電図が市場調査、ゲーム、VRの分野でますます活用されるようになっています。また、顔面筋電図は、ウェブユーザビリティ調査、市場調査、人間工学の研究においても広く用いられています。これは、ウェブカメラを用いた手法では捉えきれないような、感情の価値（ヴァレンス）に関する繊細な測定値を提供するためです。

fEMGを研究や業務に取り入れることの有用性は、具体的な研究課題によって異なりますが、感情表現について他に類を見ない洞察を得る可能性を秘めています。表情分析全般についてさらに詳しく知りたい方は、以下の無料ガイドをダウンロードしてください。

参考文献

  1.  Ekman, P. and Friesen, W. (1978). 『顔面動作コーディングシステム：顔面運動の測定法』. Consulting Psychologists Press, パロアルト.
  2. Kulke, L., Feyerabend, D., および Schacht, A. (2018). Affectiva iMotions 顔面表情解析ソフトウェアとEMGの比較。https://doi.org/10.31234/osf.io/6c58y
  3. Marur T., Tuna Y., Demirci S. (2014). 顔面解剖学. Clin. Dermatol. 32, 14–23. 10.1016/j.clindermatol.2013.05.022
  4. von Arx, T., Nakashima, M. J., Lozanoff, S. (2018). 「顔――筋骨格学的視点」. 文献レビュー. Swiss Dent J. 128, 678–688.
  5. Cacioppo, J. T., Petty, R. E., Kao, C. E, & Rodriguez, R. (1986). 説得への中枢経路と末梢経路：個人差の視点から. Journal of Personality and Social Psychology, 51, 1032-1043.
  6. Dimberg U. (1990). 聴覚刺激に対する不快感の知覚と顔面反応. Scand. J. Psychol. 31:70–75.
  7. Lang P. J., Greenwald M. K., Bradley M. M., Hamm A. O. (1993). 画像の鑑賞：感情的、顔面、内臓、および行動的反応. Psychophysiology, 30, 261–273. 10.1111/j.1469-8986.1993.tb03352.x
  8. Schwartz, G. E., Ahern, G. L., and Brown, S. (1979). 肯定的および否定的な感情刺激に対する顔面筋の左右差反応. Psychophysiology, 16: 561-571.
  9. Sirota, A. D., & Schwartz, G. E. ~1982!. 高揚感および抑うつ感を想像した際の顔面筋の活動パターンと側性化. Journal of Abnormal Psychology, 91, 25–34.
  10. Cacioppo J. T., Petty R. E., Losch M. E., Kim H. S. (1986). 顔面筋領域の筋電図活動は、感情反応の極性と強度を区別することができる。J. Pers. Soc. Psychol. 50 260–268. 10.1037/0022-3514.50.2.260.
  11. Cacioppo, J. T., Bush, L. K., & Tassinary, L. G. (1992). 感情的刺激に起因する微細な表情動作：再現と拡張。Personality and Social Psychology Bulletin, 18, 515-526.
  12. Guntinas-Lichius, O., Trentzsch, V., Mueller, N. et al. 健常成人における6つの基本的な感情表現時の顔面筋の高解像度表面筋電図活動：前向き観察研究. Sci Rep 13, 19214 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-45779-9
  13. Cheng, L., Li, J., Guo, A. et al. 表面筋電図取得のためのフレキシブル非侵襲電極に関する最近の進展. npj Flex Electron 7, 39 (2023). https://doi.org/10.1038/s41528-023-00273-0