なぜ、痛みや不調は連鎖するのか(2)

 前回の続きです。

④筋膜、皮下組織の動きによる連鎖
 このところメディアでも注目の筋膜。
 人間の全身には、筋膜という膜状の組織があります。筋肉一本一本を包む個別の筋膜から、全身を包む、全身タイツのような筋膜まで。
 また、皮膚・皮下組織も全身を包んでいます。

 この筋膜や皮膚は、身体の動きに合わせて伸びたり動いたりします。例えば肘を曲げると、腕の外側の皮膚や筋膜は、曲がった分だけ伸びたり動いたりしなくてはなりません。

 そこで、一箇所の動きが悪くなると、その部分とつながっているところは動きにくくなるのです。

⑤神経の走行による連鎖
 前回も書いたとおり、神経は脳から全身の末端までを結んでいます。その途中のどこかで神経に障害が発生すれば、その部分から先の全部が影響を受けます。

 当然ですが、この影響は中枢から末端に向かい、その逆はありません。

⑥自律神経を通した連鎖
 これは、厳密には連鎖とは少し違いますが…。

 前述したとおり、AKA(関節運動学的アプローチ)は、仙腸関節を非常に重視しており、この部分を調整することで、全身の痛みや動きに改善が見られるとしています。

 私自身も見たことがありますが、確かに仙腸関節の調整だけで別個所の痛みが減少し、可動性が改善するケースがあります。

 その一方で、痛みは減少しても、その場所の癒着などは残っていました。構造にまでは作用していないようです。

 とすれば、考えられるのは神経の作用。仙腸関節の痛みや緊張の緩和が自律神経に働き、全身の筋緊張を下げている、または痛みの閾値を上げている(知覚過敏を抑えている)のではないかという推論ができます。

 自律神経の作用なら、キーは仙腸関節だけではないはず。どこの治療であれ、痛みや歪みが消えれば、効果は全身に波及することになります。
 例えば、八起堂では足の調整であちこちの痛みを減らすことをやります。自分では①の「積み木の原理」のつもりですが、この自律神経の問題もいくらかは作用しているのかもしれません。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

 こうして二回にわたって書いてきましたが、関連を追求するにも、いろんな方法があるわけです。

 私がいつも意識しているのは①、②、④。ときどき利用するのが③と⑤で、⑥を意識して使うことはありません。この辺りは、治療する人の感覚や方針、価値観によります。

 治療の選択肢は多彩で、自由度があります。あの手この手を使って、より効果の高い治療を模索するのも、治療家の楽しみの一つですね。

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

奈良市西大寺新池町3-10
電話 080-3112-8738
hakkidou.tam@gmail.com

こちらからの返信メールが、
迷惑メールフィルタに引っかかってしまうケースがあります。(特に、ケータイのメール)

一日待っても返信がない場合は、改めて電話でご連絡下さいますよう、お願い致します。

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。

 

続きを読む

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。