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J-GLOBAL ID：201702274134149151   整理番号：17A0380781

上肢電力支援システムにおける肩関節トルクの推定のための脳波頭皮分布の研究【Powered by NICT】

Investigation of the EEG scalp distribution for estimation of shoulder joint torque in the upper-limb power assistant system

著者 (9件)： Liang Hongbo (Department of Systems Life Engineering, Maebashi Institute of Technology, 460-1, Kamisadori, Gunma, Japan) ,  Zhu Chi (Department of Systems Life Engineering, Maebashi Institute of Technology, 460-1, Kamisadori, Gunma, Japan) ,  Yoshioka Masataka (Department of Systems Life Engineering, Maebashi Institute of Technology, 460-1, Kamisadori, Gunma, Japan) ,  Ueda Naoya (Department of Systems Life Engineering, Maebashi Institute of Technology, 460-1, Kamisadori, Gunma, Japan) ,  Tian Ye (Department of Systems Life Engineering, Maebashi Institute of Technology, 460-1, Kamisadori, Gunma, Japan) ,  Iwata Yu (Department of Systems Life Engineering, Maebashi Institute of Technology, 460-1, Kamisadori, Gunma, Japan) ,  Yu Haoyong (Department of Bioengineering, Faculty of Engineering, National University of Singapore, 9, Engineering Drive 1, 117576, Singapore) ,  Yan Yuling (Department of Bioengineering, School of Engineering, Santa Clara University, 500, El Camino Real, CA 95053, USA) ,  Duan Feng (Department of Automation, College of Information Technical Science, Nankai University, No.94, Weijin Road, Tianjin, 300071, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ROBIO  ページ： 1912-1917  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 脳-マシンインタフェイス(BMI)は,身体の代わりに脳活動情報を使用する障害者の日常生活やリハビリテーションを支援し,支援するための効果的な方法と考えられている。拡張として,健常者のための利用が期待される。本研究では,外部力センサとEMGセンサを用いない上肢のパワーアシストを行うために外骨格ロボットを用いた場合に彼/彼女のEEG信号からの被験者に対して必要な力/トルク情報を推定することを試みた。システムの実時間測定と制御のためには,電極と信号処理負荷の数を減らすために必要である。,頭皮上脳波分布を知ると,多重測定位置からの運動関連情報を抽出し,効果的かつ正確にすることが重要である。本論文では,まず,各電極の寄与は,PCA(主成分分析)により分析した。,ICA(独立成分分析)を用いて,神経成分の源情報を抽出する測定位置は運動に関連した効果的な信号を得るために測定すべきかを決める頭皮で成分をプロットすることにより各発生源情報の位置を得ることである。最後に,時間を用いたEEG信号の遷移を解析し,結果をグラフでプロットした。結果は,肩関節の運動に関連したEEG信号の変化は脳皮質の中のいたるところに分布し,C_3,C_4,C_z,P_3,P_4で電極の位置は運動意識の有用で効果的な情報を得るための最良のものであることを示した。この発見は,ブレインマシンインタフェイスを制御することにより健康と障害両方の個体の活動を支援するためのEEG信号の使用に多大な恩恵をもたらす。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： 主成分分析 ,  *肩関節 ,  独立成分分析 ,  外骨格 ,  *上肢 ,  *トルク ,  *脳波
準シソーラス用語： ブレインマシンインタフェイス ,  被験者 ,  脳波信号 ,  パワーアシスト ,  健常者 ,  脳活動 ,  *頭皮 ,  *関節トルク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  生体代行装置  (EL04000N)

タイトルに関連する用語 (9件)： 上肢 ,  支援システム ,  肩 ,  関節トルク ,  推定 ,  脳波 ,  頭皮 ,  分布 ,  研究