なぜ、痛みや不調は連鎖するのか?

どこかが痛い時、痛い部分だけを治療しても、なかなか治りません。身体の各部にはつながりがあり、痛い部分と原因が別の場所にあることが少なくないからです。
 こうした現象が起こる理由は、いくつか考えられます。

①「積み木の原理」
 下においてある積み木が傾いていたら、どんなに注意して重ねても、上の積み木は傾きますね。同じように、足などに歪みがあると、上にある部分も歪みます。

 例えば、足関節の癒着で足裏が傾いてしまっている場合、内外の膝関節の一方に偏った荷重がかかって、膝を痛めることが多いのです。
 また、つま先の上がりが悪い人は体重が後ろに偏り、バランスをとるために上体を前に移動、猫背になって腰痛を起こす、というような関連もあります。
 こうした膝痛、腰痛の治療には、足関節の調整が欠かせません。

②筋肉を通した連鎖
 筋肉は、骨を引っ張ることで関節を動かしています。ところが筋肉は、単一の動きだけをするわけではありません。

 例えば母指を動かす長母指伸筋は、尺骨と母指をつないでいます。母指を背屈する時には、親指を尺骨側に引っ張る…手首を外旋させる力も発生しているわけですね。
 母指の根元が不調でこの筋肉が強く緊張すると、前腕外旋の力が連続して発生します。それを打ち消すためには、前腕を内旋する筋肉を緊張させてバランスを取らなければなりません。

 つまり、一つの場所の不調は筋肉の緊張を作り出し、その筋肉とバランスをとる筋肉、さらにその筋肉とバランスをとる筋肉と、連鎖して不調が伝わると考えられます。

 この連鎖は、末節から体幹部に向かうことが多いです。
 理由の一つは、体幹部に近い筋肉の方が微妙な調節が不得意で、歪みに適応しきれないからではないかと考えています。
 もう一つ。筋肉の末端側は骨と一点で接していますが、体幹側は幅広く、あるいは二頭筋、三頭筋のように複数の骨にまたがっていることが多いです。その骨の間で不均衡が起こっている可能性もあります。

③神経の混線による連鎖
 私達の身体は、神経を通して脳とつながり、感覚を伝えたり、運動の司令を受け取ったりしています。ところがこの神経、混線することもあります。

 ある場所に不調があったとして、感覚神経の伝えてくる場所と、運動神経の向かう場所がズレていれば、当然おかしな位置が緊張したりしますね。混線の起こりやすい、神経の枝が近いところで不調が連鎖することになります。

 人間の感覚は場所によって精度が違います。指先ではミリ単位かそれ以下の精度でわかりますが、肩や背中は鈍く、5,6センチのズレがわからないことも。肩こりや腰痛が発生する理由の一つは、こうした感覚の鈍さが、感覚・運動神経のズレを多発させるからではないかとも考えられます。

 太極拳やヨガなどが健康に良いのは、動作を通してこうした感覚のズレを修正してくれるからではないかと思うのですが、どうでしょうか?

お知らせ

今年はお盆休みを取らず、カレンダー通りの営業をします。

院長 池浦誠

1969年生まれ。
2003年に鍼灸師・マッサージ師の国家資格取得。
2005年に開業。同年関節リリース技法、TAM手技療法を発表。
2017年に技術指導DVD、「関節リリース5テクニック」を上梓、指導にあたっている。

八起堂連絡先

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ブログ最新記事

2018年

7月

25日

AIから見る上達論

 少し前、NHKで「人間って何だ?」というAI(人工知能)関連の番組をやっていました。その中で出てきた「過学習」の概念が面白かったんですよ。

 AIに学習させるときにはディープラーニングという方法が用いられます。これは、AIに大量のデータを読み込ませ、分析させることで、学習をさせる方法。複雑な状況から結論を引き出すのが得意で、ものによっては人間以上の能力を発揮することもあります。

 例えばAIに「イヌとは何か」を認識させるためには、たくさんの犬の写真を読み込ませ、判断させます。それに対して正解・間違いのフィードバック(結果を見ての修正)を何百万回も繰り返すうち、AIは自分で必要な条件を覚え、犬の画像を見分けられるようになります。

・過学習…丸覚えは使えない
 AIに学習させる上で問題になるのが「過学習」です。わかりやすく言うと、データを丸暗記しすぎて、応用力がなくなること。

 例えば、データの中に黒い柴犬の画像があったとします。AIはその画像を分析し、「毛が生えている」とか「牙がある」といった犬の判断に重要な特徴を読み込みます。しかし同時に「色が黒い」とか「耳が立っている」というような、重要でない特徴をも読み込むでしょう。

 もしAIが、重要でない情報まですべて使って判断したら、ゴールデンレトリバーは、黒くない、耳が立っていない、という理由で「犬ではない」と判断されてしまいます。

 ディープラーニングを成功させるには、どの情報が重要で、どの情報が重要でないか、AIがわかるようにプログラムすることが必要。研究者は、その対策に頭を絞るのだそうです。

・正解率を高める試行錯誤
 では、どうやって重要性を認識させるか。代表的な方法の一つが「ドロップアウト」です。大まかに言うと、判断に使っている特徴のうち、いくつかをわざと使わなくすること。

 たとえばA、B、C、Dという4つの特徴を判定に使っているとします。Aを使うのをやめて、B、C、Dだけで判断を行い、それでも正解率が高ければ、Aは重要ではないとわかります。逆にAを使わずに判断を行って正解率が下がれば、Aが重要だとわかりますね。

 こうして使う情報、使わない情報をランダムに入れ替えながら試行錯誤することで、より正確な判断ができるようになってくるというわけです。

・上達のための試行錯誤とフィードバック
 ディープラーニングは人間の学習をもとにしたものですから、こうした原則は人間でも同じです。丸覚えルーチンワークでは、何年繰り返しても上達しませんし、試行錯誤していても、結果が出るまでの間隔が長ければ、学びは遅くなります。
 これは技術側の問題でもあって、技術を要素分解しやすい技術ほど、またフィードバックが早い技術ほど、学びやすいことを示しています。

 ちなみに、TAM関節リリースは、要素の分解が明確で、結果がすぐ出る技術です。…と最後に我田引水(笑)

2018年

7月

08日

オスグッド病の発生・再発予防のコツは…尻で跳ぶ!

オスグッド病を起こしやすい膝関節の構造

 

 オスグッド病の正式名称は、オスグッド・シュラッター病。スポーツをする十代の少年少女に多く発生する、軟骨の炎症です。

 ちょっと膝の構造を見てみましょう。長い骨を動かすのは、端についた一本の腱だけ。この腱を引っ張って、骨を動かすところを想像してみてください。すごく大きな力が必要な感じがしませんか? 長い棒の一番端っこを持って動かしている感じ。かなり大きな力が必要です。

 その大きな力が、腱と骨の接続部に繰り返しかかることで、成長期の軟骨が損傷し、炎症を起こすのがオスグッド病なのです。

 

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2018年

4月

06日

肩甲骨を上手につかうには、鎖骨を意識するといい

先日、水泳をしている方が、足の治療でいらっしゃいました。
足の方は関節リリースで治療したのですが、その際、水泳で肩甲骨をうまく使えないとおっしゃいます。

■肩甲骨の動きは、鎖骨で意識する。

肩甲骨は肩にある平たく大きな骨です。
上下左右、回転運動を行って、腕の動きを補助しますので、上手に使えるかどうかで腕の可動範囲は大きく変わってきます。とはいえ、見えにくい場所にあるため動きを意識しにくい骨でもあります。

そこで、鎖骨。肩甲骨は鎖骨によって胴体につながっているので、鎖骨を意識すれば、肩甲骨の動きをイメージしやすいのです。

例えば、右の肩甲骨を動かすとしましょうか。
首のすぐ下にある骨のへこみ。これが鎖骨の始まりです。その部分に左手の親指を当て、人差し指で右側の鎖骨に触れます。これで、指先で鎖骨の動きを感じることができます。
そのまま、右肩を上下や前後に動かしてみましょう。鎖骨が動いているのがわかると思います。

■鎖骨から先が、腕だと考えてみる

鎖骨の動きがわかったら、次は腕を動かします。ただし、腕と一緒に鎖骨が動くように意識してみてください。腕と鎖骨が一緒にうごくことで、腕の動く範囲が大きく広がっているのがわかると思います。
もっと言えば、鎖骨から先が腕だと思ってください。始まりの場所が首の下だ、と思うだけで腕の動きが変わってくるはずです。

 …というようなことを、お客様に語って、動かしていただくと
「そうですね、ほんとに大きく動きますよ!」
 と喜んでいただけました。

「そうでしょう、そうでしょう」
 と言いながら、自分でもやってみたら、私の腕も、いつもより大きく動きます。偉そうに言っていながら、私も肩甲骨が使えていなかったようです。
 思ったより使えていないのが、肩甲骨。一度試してみてください。