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J-GLOBAL ID：201802211530990217   整理番号：18A1769827

力変動と被験者移動度の複合影響に対するEMG-PRベースシステムのロバスト性の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancing the Robustness of EMG-PR Based System against the Combined Influence of Force Variation and Subject Mobility

著者 (8件)： Asogbon Samuel Mojisola G. (Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shenzhen, 518055, China) ,  Williams Samuel Oluwarotimi (Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shenzhen, 518055, China) ,  Geng Yanjuan (Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shenzhen, 518055, China) ,  Idowu Paul Oluwagbenga (Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shenzhen, 518055, China) ,  Chen Shixiong (Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shenzhen, 518055, China) ,  Ganesh R Naik (MARCS Institute for Brain, Behaviour and Development, Western Sydney University, Penrith, Sydney, 2747, Australia) ,  Feng Pang (Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shenzhen, 518055, China) ,  Li Guanglin (Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), Shenzhen, 518055, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ACIRS  ページ： 12-17  発行年： 2018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： 筋収縮力における必然的な変化は,標的四肢運動を実行することにより,筋電図パターン認識(EMG-PR)に基づく補綴の性能に実質的な影響を及ぼすことが報告されている。また,被験者の移動性は,移動シナリオにおいて同一の四肢運動を誘発するとき,EMG信号パターンの変化を引き起こすことが示され,従って,EMG-PRベースの補綴の全体的性能における劣化をもたらす。筋肉収縮力と被験者移動度(VMCF-SM)における変化の影響は個々に研究されてきたが,EMG-PR運動分類器の性能に及ぼすそれらの複合効果は未知のままである。最初に,低い(20%MVC),中等度(50%MVC)および高い(80%MVC)筋収縮力レベルにわたり,2つのシナリオ(座位および歩行)において,EMG信号を記録することにより,EMG-PR運動分類器の性能に対するVMCF-SMの併用効果を検討した。次に,VMCF-SMに対してロバストな新しい時間領域特徴集合(invTDF)を提案し,その性能を3つの異なる広く適用されている特徴抽出法と比較した。提案した投資TDFは,他の特徴集合に関して6.74%13.52%の範囲で分類誤差の有意な減少をもたらした。これらの予備的結果は,提案された投資TDFを使用することが,VMCF-SMの併用効果に対するEMGベースの筋電気制御のロバスト性を増加させる可能性があることを示している。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *移動度 ,  パターン認識 ,  投資 ,  特徴抽出 ,  併用効果 ,  筋収縮 ,  筋電図 ,  歩行 ,  座位 ,  *ロバスト性 ,  筋力
準シソーラス用語： *被験者 ,  移動性 ,  時間領域 ,  複合作用 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 力 ,  被験者 ,  移動度 ,  EMG ,  Pr ,  ロバスト性 ,  強化