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J-GLOBAL ID：201702227856107112   整理番号：17A0533522

大腿切断患者における残肢肌の電気的運動認識【JST・京大機械翻訳】

Motion recognition based on EMG signals of residual limb in transfemoral amputee

著者 (2件)： Zhang Tengyu (School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Key Laboratory of Human Motion Analysis and Rehabilitation Technology of the Ministry of Civil Affairs) ,  Fan Yubo (School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing Key Laboratory of Rehabilitation Technical Aids for Old-Age Disability, Key Laboratory of Human Motion Analysis and Rehabilitation Technology of the Ministry of Civil Affairs)
資料名： Yiyong Shengwu Lixue  (Yiyong Shengwu Lixue)
巻： 31  号： 6  ページ： 478-482,494  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2740A  ISSN： 1004-7220  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】下肢の運動パターン認識のための大腿の残肢肌電信号を使用する方法を研究して,下肢の義肢を制御するための筋電図信号の可能性を調査する。【方法】15の大腿の切断,筋,,,,,半腱様筋,および大の6つの筋肉の表面筋電図信号を採取して,6つの時間領域と周波数領域の特徴を抽出した。サポートベクトルマシン(SVM)を用いて,平地の歩行,上の階段,下の階段,着座,起立の5つの下肢の運動パターンを識別した。結果:残肢肌電信号を利用して5種類の下肢運動パターンのオンライン識別を実現でき、同じ受験者の同じテストデータに対する認識率は94%であり、同一被験者の複数回の混合データの認識率は85%特徴の最適化により、3つの筋肉の2つの特徴を利用して、同じ被験者の同じテストデータに対する認識率は依然として92%に達することができる。平地歩行、階段降段、階段降段の3種類の動作の識別に対して、同じ受験者の同じテストデータの認識率は100%であり、同一被験者の複数回の混合データの識別率は%%であり結論:残肢肌電信号のみを利用して、運動意図のオンライン識別を実現でき、同一患者の使用前の複数回のデータ訓練により、高い認識率を達成することが期待できる。本研究の結果は,下肢運動制御のための基礎を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： サポートベクトルマシン ,  電信 ,  最適化 ,  人工四肢 ,  下肢 ,  筋電図 ,  *患者 ,  運動制御 ,  立位
準シソーラス用語： 被験者 ,  認識率 ,  試験データ ,  表面筋電図 ,  運動パターン ,  *動作認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Electromyographic (EMG) signal ,  Motion recognition ,  Residual thigh ,  Support vector machine

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大腿 ,  切断患者 ,  肢 ,  肌 ,  運動認識