文献

J-GLOBAL ID：201702282652046595   整理番号：17A1885970

ARATと視覚の融合に基づくE手袋のリハビリテーション評価と訓練システム【JST・京大機械翻訳】

E Glove Evaluation & Training System Based on ARAT and Fusion of Visual and Tactile Information

著者 (4件)： Li Yu (上海大学机電工程与自動化学院 上海市智能制造及机器人重点実験室,上海市,200072) ,  Zhao Cuilian (上海大学机電工程与自動化学院 上海市智能制造及机器人重点実験室,上海市,200072) ,  Fei Senjie (上海大学机電工程与自動化学院 上海市智能制造及机器人重点実験室,上海市,200072) ,  Luo Linhui (上海大学机電工程与自動化学院 上海市智能制造及机器人重点実験室,上海市,200072)
資料名： Zhongguo Yiliao Qixie Zazhi  (Zhongguo Yiliao Qixie Zazhi)
巻： 41  号： 4  ページ： 244-247  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3894A  ISSN： 1671-7104  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： 手の機能評価システムに用いられるウェアラブルセンサデータ構造の複雑さ、柔軟性と実用性低下問題に対して、本論文では、患者の能動運動機能を励起するために、視認融合に基づくウェアラブル圧力センサデータセットグローブ装置(EGETシステム)を提案した。まず、手の機能を評価するための上肢動作研究のテスト理論を紹介し、その基本的なテストフローと採点基準を紹介した。次に、視覚情報と触覚情報の処理過程、及び視覚融合の手機能評価テスト方法をそれぞれ述べ、患者の訓練過程に対するデジタル化採点と評価を実現した。最後に,10人の脳卒中患者を選択し,EGETシステムを用いて手の機能テストと評価を行い,医師スコアとの比較分析を行い,EGETシステムの自動採点による相対的な医師の採点の最大相対誤差率は8%,平均相対誤差率は4%であった。これはEGETシステムが期待される目標を達成できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 圧力センサ ,  *リハビリテーション ,  医師 ,  動作分析 ,  *視覚 ,  柔軟性 ,  *手袋 ,  患者 ,  上肢
準シソーラス用語： 視覚情報 ,  採点 ,  ウェアラブル ,  ウェアラブルセンサ ,  評価システム ,  手の機能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： upper limb action research test theory ,  hand function ,  evaluation ,  visual ,  tactile ,  data glove

分類 (3件)： 人間機械系  (IB03000G) ,  視覚モデル  (EL02060N) ,  視覚  (EJ13020B)

タイトルに関連する用語 (7件)： araT ,  視覚 ,  融合 ,  手袋 ,  リハビリテーション ,  評価 ,  訓練システム