文献

J-GLOBAL ID：201702224727047415   整理番号：17A1510799

多重時間遅延特徴とランダムフォレストを用いた筋電図からの関節角の連続推定【Powered by NICT】

Continuous estimation of joint angle from electromyography using multiple time-delayed features and random forests

著者 (6件)： Xiao Feiyun (Hefei University of Technology (HFUT), Hefei, PR China) ,  Xiao Feiyun (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology (HIT), Harbin, PR China) ,  Wang Yong (Hefei University of Technology (HFUT), Hefei, PR China) ,  Gao Yongsheng (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology (HIT), Harbin, PR China) ,  Zhu Yanhe (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology (HIT), Harbin, PR China) ,  Zhao Jie (State Key Laboratory of Robotics and System, Harbin Institute of Technology (HIT), Harbin, PR China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 39  ページ： 303-311  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 表面筋電図(sEMG)からの連続的な人間の動きを推定するために,sEMGから隠れた情報を抽出し,推定モデルを一般化するために必要である。本研究では,sEMGの多重時間遅延特徴(MTDF)信号は,肘関節動き推定の性能を改善することを提案した。異なる学習アルゴリズムの中で,著者らは,推定の実行時間と精度の点で最良であることをランダムフォレスト(RF)を見出した。関節運動を記述する最良であったことをsEMGの特徴は以下を含んだ:平均絶対値,波形長さ,零交差,傾き兆候変化と差絶対標準偏差値。関節運動の速度は15°/sから180°/sへ時間遅れ係数とMTDF法を用いたRFの最適時間遅延係数はそれぞれ2と317であった。平均差と実際の角度と推定角間の標準差,Bland-Altman分析を用いて,それぞれ0.08と5.01であった。平均根平均二乗誤差値は0.0543±0.0071であった。添加では,17.57S信号の動き推定の平均実行時間は0.2642秒であった。肘関節運動を推定するための最もロバストな方法としてMTDF特徴を用いたRFアルゴリズムを見出した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロバスト性 ,  *筋電図 ,  標準偏差 ,  肘関節 ,  *多重化 ,  動き推定 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  関節運動 ,  実行時間 ,  推定モデル ,  身体動作 ,  表面筋電図 ,  *ランダムフォレスト ,  *時間遅れ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： キーワードsEMG ,  特徴信号 ,  ランダムフォレスト ,  時間遅延 ,  推定。

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 (6件)： 多重 ,  時間遅延 ,  ランダムフォレスト ,  筋電図 ,  関節角 ,  推定