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J-GLOBAL ID：201702254577175208   整理番号：17A0852674

筋電制御の高速キャリブレーションのためのカスケード型適応フレームワーク【Powered by NICT】

Cascaded Adaptation Framework for Fast Calibration of Myoelectric Control

著者 (5件)： Zhu Xiangyang (State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Liu Jianwei (State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Zhang Dingguo (State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Sheng Xinjun (State Key Laboratory of Mechanical System and Vibration, School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Jiang Ning (Systems Design Engineering, Faculty of Engineering, University of Waterloo, Waterloo, ON, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 25  号： 3  ページ： 254-264  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 数十年の集中的な研究開発にもかかわらず,筋電パターン認識(MPR)の既存のアルゴリズムはまだ有意な臨床的及び工業的影響を作製した。研究は,現在のアルゴリズムの制限因子:筋電図(EMG)信号の固有の非定常性に起因するアルゴリズム性能の劣化と頻繁な再訓練と再較正のための当然の必要性の一つに焦点を当てた。セッション間着用/doffingに必要な再キャリブレーション時間を短縮し,試着しながら,与えられたセッション内再較正する必要があることを回避するために,線形判別分析(LDA)に基づくカスケード適応(CA)フレームワーク,電流セッションのためのモデル較正における以前のセッションからのモデルを自動的にを提案した。フレームワークはまた,新しいデータ試料と対応する認識ラベルに従ってモデルパラメータを更新する。9無傷肢被験者とオフライン分析(八無傷肢被験者と三前腕切断者からのデータ)とオンライン試験の両方は,提案した方法を評価するために実施した。結果はCA(LDA CA)を埋め込んだLDAが小さい訓練データセットを用いて,11のタイプの運動を分類,実験の第二セッションから始まることができることを示した。提案LDA-CAはドメイン適応(LDA DA)と他の三つの方法 ベースラインLDA(LDA BL),自己高揚とLDA(LDA SE),LDAと比較して優れた性能を得た。オンライン試験は,最初の1分の訓練セッションを必要とするLDA-CAは再訓練なしで8時間に信頼性を持って利用できることを示した。低キャリブレーション負荷と提案した筋電制御枠組みを学問的な研究から臨床応用までMPRに基づく補綴を移動させる可能性を持っている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 電流 ,  *アルゴリズム ,  信頼性 ,  筋電図 ,  基準線 ,  モデル ,  パターン認識
準シソーラス用語： 訓練データ ,  オンライン ,  被験者 ,  モデルパラメータ ,  モデル較正 ,  線形判別分析 ,  非定常性 ,  *筋電信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 筋電 ,  キャリブレーション ,  カスケード ,  適応 ,  フレームワーク