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J-GLOBAL ID：201802239548262102   整理番号：18A0783424

後処理戦略による補綴制御のための筋電図パターン認識のロバスト性の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Robustness of Electromyogram-Pattern Recognition for Prosthetic Control by a Postprocessing Strategy

著者 (10件)： Zhang Xu (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Zhang Xu (Department of Biomedical Engineering, Southern University of Science and Technology) ,  Zhang Xu (Department of Biomedical Engineering, University of Connecticut) ,  Li Xiangxin (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Li Xiangxin (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Samuel Oluwarotimi Williams (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Samuel Oluwarotimi Williams (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Huang Zhen (Department of Rehabilitation Medicine, Panyu Center Hospital) ,  Fang Peng (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences) ,  Li Guanglin (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Frontiers in Neurorobotics (Web)  (Frontiers in Neurorobotics (Web))
巻： 11  ページ： 51  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7086A  ISSN： 1662-5218  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： 筋電図(EMG)は運動解読のための豊富な情報を含む。その主要な応用の一つとして,補綴物のEMGパターン認識(PR)ベースの制御が提案され,何十年もの間,リハビリテーションロボットの分野で研究されている。これらの補綴は,市販のものと比較して,より高いレベルの器用さを提供することができる。しかし,日常使用中の種々の干渉に対するそれらの不満足なロバスト性のために,EMG-PRに基づく補綴の臨床応用に向けての進歩は限られている。これらの干渉は,EMG-PRに基づく補綴の制御性能を損なう運動意図の誤分類をもたらす可能性がある。多くの研究は,従来の出力または他の情報に基づいて,現在の運動出力を決定するために後処理段階を行う方法を適用した。これは誤った出力を低減するのに効果的であることを証明している。本研究では,しきい値を用いて運動開始を検出することにより,一定の収縮時に出力をロックする後処理戦略を提案した。この戦略を,3つの異なる運動開始検出器,すなわち,平均絶対値,Teager-Kaiserエネルギー演算子,または,mechanミオグラム(MMG)を用いて研究した。著者らの結果は,提案した戦略が,特に静止および一定の収縮の間,誤った出力を抑制することができることを示した。さらに,運動開始検出器としてのMMGにより,この戦略は,オンライン試験における元の分類出力と比較して,最大50%(22.9から11.5%)までの全誤差を低減し,閾値変化に対して最もロバストであることが分かった。著者らは,滑らかで応答性のある運動開始検出器が,提案した後処理戦略の有効性をさらに強化することを推測する。それは,EMG-PRベースの補綴制御の臨床応用を容易にする。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 補綴物 ,  可制御性 ,  *筋電図 ,  *後処理 ,  絶対値 ,  *パターン認識 ,  *ロバスト性 ,  *補綴 ,  応答特性 ,  検出器
準シソーラス用語： オンライン ,  臨床応用 ,  リハビリテーションロボット ,  解読 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： パターン認識 ,  筋電図 ,  筋電義手 ,  運動開始検出 ,  後処理 ,  ロバスト性 ,  amputee ,  リハビリテーションロボット

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 後処理 ,  戦略 ,  補綴 ,  筋電図 ,  パターン認識 ,  ロバスト性