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J-GLOBAL ID：201802244001356691   整理番号：18A0812974

不確実情報の筋肉相乗性ベース調節を用いた筋電図精密化【JST・京大機械翻訳】

Electromyogram refinement using muscle synergy based regulation of uncertain information

著者 (4件)： Min Kyuengbo (Tokyo Metropolitan Institute of Medical Science, Japan) ,  Shin Duk (Tokyo Polytechnic University, Japan) ,  Lee Jongho (Tokyo Metropolitan Institute of Medical Science, Japan) ,  Kakei Shinji (Tokyo Metropolitan Institute of Medical Science, Japan)
資料名： Journal of Biomechanics  (Journal of Biomechanics)
巻： 72  ページ： 125-133  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0632A  ISSN： 0021-9290  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： 筋電図信号(EMG)測定はしばしばクロストークや最大随意収縮などの技術的制約に起因する問題に起因する不確実性を経験する。これらの問題のために,個々のEMGsは,それらの対応する筋肉活性化を表現する際に不確実性を示す。この不確実性を調整するために,著者らはEMG精密化を提案した。それは,EMGからの信号の寄与冗長性を,筋肉骨格フォワード動的モデルを用いてEMG駆動トルク推定(EDTE)を通して近似する。この冗長性を調節するために,著者らは「非測定」筋肉を含む筋肉の相乗的寄与冗長性を考慮し,トルクを近似し,それは主にEDTEの冗長性を引き起こす。この冗長性を抑制するために,筋肉の運動トルクに対する寄与冗長性の神経生理学的調節を解析する重要な概念である筋肉相乗効果の概念を用い,筋の推定における筋の寄与の増強に起因する過大評価のような大きな変化を抑制することを目的とした。したがって,EMGsの変化を最小化することによって,EMGsを精製することは合理的である。このモデルを評価するために,著者らはBland-Altmanプロットを使用し,それはEMGに対する精密化された信号の比例バイアスを定量的に評価する。この評価により,提案したEDTEは,トルクを近似しながらバイアスを最小化することを示した。したがって,この最小化はEMGの不確実性を最適に制御し,それにより最適EMG精密化をもたらす。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： バイアス ,  クロストーク ,  相乗作用 ,  ダイナミックモデル ,  *不確実性 ,  モデル ,  *筋電図 ,  冗長性 ,  *精密化 ,  トルク
準シソーラス用語： 神経生理学 ,  駆動トルク ,  筋肉活性化 ,  最大随意収縮 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： EMG精密化 ,  筋相乗作用 ,  EMG駆動トルク推定モデル ,  筋骨格前方動的モデル ,  比例バイアス ,  Bland-Altmanプロット

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  筋肉  (EJ10020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 不確実 ,  筋肉 ,  調節 ,  筋電図 ,  精密化