文献

J-GLOBAL ID：201702269027557811   整理番号：17A0214598

表面筋電図認識に基づくスマート義手のための肩関節制御法【Powered by NICT】

Shoulder joint control method for smart prosthetic arm based on surface EMG recognition

著者 (6件)： Bai Dianchun (School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning Province, China) ,  Xia Chunyu (School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning Province, China) ,  Yang Junyou (School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning Province, China) ,  Zhang Shouxian (School of Electrical Engineering, Shenyang University of Technology, Shenyang, Liaoning Province, China) ,  Jiang Yinlai (Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, The University of Electro-communications, Chofu, Tokyo, Japan) ,  Yokoi Hiroshi (Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems, The University of Electro-communications, Chofu, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 1267-1272  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： 本稿は,限られた運動機能特性を持つ上肢切断者,皮膚表面から検出可能な患者は運動制御義手の自律性を残すことができるように上肢肩運動角認識は肩運動意図を判断する研究した表面筋電図(sEMG)信号に基づくことを目的とする。sEMG特徴抽出とパターン認識では,被験者のpectoralsと三角筋sEMG二標的筋肉は表面電極により収集した。フィルタリングプロセスに基づいて,sEMGの二乗平均平方根(RMS)値を抽出した。肩運動の位置におけるsEMGの関連性によると,sEMG特性値は出力としてBPニューラルネットワークと肩角度信号の入力として選択した。関節角度とsEMG信号の間の関係を確立した。運動制御実験を実験室スマート義手で実現した。結果は実験を神経回路網モデルはEMGと肩角度の間の関係を良く反映できることを示した。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： 実効値 ,  *義手 ,  固有値 ,  上肢 ,  *肩関節 ,  患者 ,  特徴抽出 ,  運動制御
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  関節角度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  表面電極 ,  三角筋 ,  上肢切断術 ,  *表面筋電図 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  筋骨格系・皮膚モデル  (EL02040R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 表面筋電図 ,  義手 ,  肩関節 ,  制御法