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J-GLOBAL ID：201802290607725578   整理番号：18A0588419

反復促進運動支援システムのための運動コマンド検出【Powered by NICT】

Motor command detection for a repetitive facilitation exercise assistance system

著者 (4件)： Miura Satoshi (Department of Modern Mechanical Engineering, Waseda University, Tokyo, 169-8555, Japan) ,  Takazawa Junichi (Department of Modern Mechanical Engineering, Waseda University, Tokyo, 169-8555, Japan) ,  Kobayashi Yo (Healthcare Robotics Institute, Waseda University, Tokyo, Japan) ,  Fujie Masakatsu G. (Healthcare Robotics Institute, Waseda University, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RCAR  ページ： 267-272  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： 反復促進運動を支援するブレインマシンインタフェイスシステムの実現可能性研究を提示した。反復促進運動は,片麻痺の患者のための効果的なリハビリテーション法である。反復促進運動において,運動指令は,神経経路に沿って走る療法士は患者の麻痺を刺激する。しかし,成功した反復促進運動は達成が困難であり,運動指令は,患者の脳にも存在している場合でも,熟練した開業医が検出できない。運動指令を検出し,患者の麻痺した部分を刺激する自動的にのため,ブレイン-マシンインターフェースシステムを提案した。患者脳波(EEG)データからの運動コマンドを決定するために,サポートベクトルマシン(SVM)システムを構築した。本論文では,SVMを用いたEEGによる運動指令の識別比は療法士による投与反復促進運動の成功率よりも高いことを検証した。実験では,著者らはこれを実施することを促したとき参加者は,肘を曲げられる時,脳波を測定した。交差検証法を用いたEEGデータを分析した。各参加者の識別率は少なくとも69%,療法士による投与反復促進運動の成功率以上であることを見出した。SVM(サポートベクトルマシン)を用いたEEGである運動指令の検出に有用であると結論した。Copyright 2018 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： 交差検証法 ,  リハビリテーション ,  治療法 ,  投与 ,  サポートベクトルマシン ,  脳波 ,  片麻痺 ,  実用化試験 ,  *患者
準シソーラス用語： 認識率 ,  成功率 ,  開業医 ,  *指令 ,  *支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 反復 ,  促進 ,  運動 ,  支援システム ,  コマンド