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J-GLOBAL ID：201602216844403932   整理番号：16A0460666

ゴルフスイング中の筋電計パターン:ショット有効性の活性化シーケンスプロファイリングと予測

Electromyographic Patterns during Golf Swing: Activation Sequence Profiling and Prediction of Shot Effectiveness

著者 (6件)： VERIKAS Antanas (Halmstad Univ., Halmstad, SWE) ,  VERIKAS Antanas (Kaunas Univ. Technol., Kaunas, LTU) ,  VAICIUKYNAS Evaldas (Kaunas Univ. Technol., Kaunas, LTU) ,  GELZINIS Adas (Kaunas Univ. Technol., Kaunas, LTU) ,  PARKER James (Halmstad Univ., Halmstad, SWE) ,  OLSSON M. Charlotte (Halmstad Univ., Halmstad, SWE)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 16  号： 4  ページ： WEB ONLY  発行年： 2016年04月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,7アイアンクラブを用いてゴルフスイング中の8チャネルの筋電計(EMG)信号ストリームに記録された筋肉活動を解析し,EMG動力学から抽出した情報を活用して,結果として得られるショットの成功を予測した。右と左側両方の腕と肩の筋肉を15人のゴルフプレイヤ(~各5ショット)で検討した。各プレイヤのショットは,筋肉活性化の持続性パターンを明らかにした。プロファイルをプロットし,プレイヤの有効性の洞察を提供した。EMG動力学の点検により,ゴルフスイングの特徴として各チャネルの最高ピークのペアが明らかになり,スイングセグメントの自動抽出用のピーク検出のカスタム応用を紹介した。22の特性セットを含む,各種EMG特性を作った。特性セットを個々に,またショットの有効性の予測のための判定レベルで使用した。クラブヘッド速度あるいはボール飛距離のようなターゲット属性の予測を,検出と回帰タスクの学習者としてランダム森を用いて調査した。予測器としてEMG特性を用い,回帰がターゲット属性の値を推定するのに対し,検出はプレイヤ独特の平均に関するショットの個人有効性を評価した。判定最適化後の融合は最良の結果を示し,検出の等しい誤り率は速度で24.3%そして距離で31.7%であった。回帰の平均絶対パーセント誤りは速度で3.2%そして距離で6.4%であった。提案したEMG特性セットは,特に組合せで用いた時,役立つことが解った。特性セットのランキングは,左と右身体側両方の筋肉活動,EMG動力学の相関ベースの解析,および個人ショットの有効性の重要な予測器として2つの最高ピークの特性から誘導した特性の統計を示した。活性化シーケンスプロファイルはゴルフショット時の筋肉調和の取れた統合の解析を助けたが,より多くのプレイヤからのデータがより強い結論には必要だった。結果は,EMG信号流れから生じる情報は,受け入れ可能精度でクラブヘッド速度とボール飛距離に関し,ゴルフショットの成功を予測するため役立った。ゴルフプレイヤの性能を自動的に評価するための目的で集めた表面EMGデータは周囲環境知能のフィールドでウェアラブルコンピューティングを可能にし,長い飛距離ドライブの訓練を強化する可能性がある。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *動作 ,  *筋電計 ,  屈筋 ,  上肢筋 ,  融合 ,  計算機アルゴリズム ,  距離
準シソーラス用語： *ゴルフスイング ,  ピーク検出 ,  ランダム森 ,  決定融合 ,  飛距離 ,  橈側手根屈筋

分類 (1件)： 生体機能強度解析  (EL03040Y)

タイトルに関連する用語 (9件)： ゴルフ ,  スイング ,  筋電計 ,  ショット ,  有効性 ,  活性化 ,  シーケンス ,  プロファイリング ,  予測