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J-GLOBAL ID：201702261836362435   整理番号：17A1358369

脳損傷患者の筋肉相乗作用を用いた等張前腕運動の同定【Powered by NICT】

Identification of isotonic forearm motions using muscle synergies for brain injured patients

著者 (8件)： Geng Yanjuan (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Guangdong 518055 China) ,  Ouyang Yatao (Guangdong Provincial Industrial Injury Rehabilitation Center, Guangzhou, 510440, China) ,  Samuel Oluwarotimi Williams (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Guangdong 518055 China) ,  Yu Wenlong (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Guangdong 518055 China) ,  Wei Yue (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Guangdong 518055 China) ,  Bi Sheng (National Research Center for Rehabilitation Technical Aids, Beijing, 100721, China) ,  Lu Xiaoqiang (Xian Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese academy of Sciences, Xian, 710119, China) ,  Li Guanglin (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Guangdong 518055 China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： NER  ページ： 633-636  発行年： 2017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： 外傷性脳損傷(TBI)を有する脳卒中生存者と患者の前腕と手の微細運動機能を効果的に回復するために,最近の研究は,患者の運動意図を解読するために筋電図(EMG)信号のパターン認識に基づくアクティブリハビリテーション概念を提案した。これらの研究の結果は,肢運動に伴うEMG信号のパターン認識は活性リハビリテーションロボットの開発を助ける可能性があることを示唆した。多チャネルEMG記録からの神経情報のより充実した集合を得るために,本研究は八TBI被験者から記録された高密度EMG信号から運動意図同定のための筋シナジーに基づく方法を提案した。ベースライン比較のために,線形判別分析(LDA)に基づくパターン認識法についても検討した。結果は,提案した筋シナジーに基づく方法は,すべてのTBI被験者を横切る運動分類精度のより集中分布を持つ普通に使われるLDAより優れていることを示した。またこのような増加精度はTBI患者のためのアクティブリハビリテーションにおける神経制御のための筋シナジーを使用することの実現可能性を示唆した。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： *相乗作用 ,  パターン認識 ,  *前腕 ,  *脳損傷 ,  *患者 ,  脳卒中 ,  筋電図
準シソーラス用語： 神経制御 ,  分類精度 ,  線形判別分析 ,  被験者 ,  神経 ,  リハビリテーションロボット ,  運動機能 ,  外傷性脳損傷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： 脳損傷 ,  患者 ,  筋肉 ,  相乗作用 ,  等張 ,  腕運動 ,  同定