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J-GLOBAL ID：201802298863510139   整理番号：18A1895503

歩行分析データを用いた人工神経回路網に基づくアクティブ足首補綴アルゴリズムの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of Artificial Neural Network Based Active Ankle Prosthesis Algorithm Using Gait Analysis Data

著者 (2件)： Keles Ahmet Dogukan ,  Yuecesoy Can
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIYOMUT  ページ： i-iv  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： 切断は,疾患,事故または外傷による一部またはすべての肢の除去である。米国において,平均500人の人々は毎日少なくとも1つの肢を失い,その約65%は下肢切断によるものである。エネルギー的に活性な補綴物は費用がかかるので,通常は車椅子または受動的人工器官を用いて日常生活を続けている。本研究の目的は,アクティブ足首補綴の最適センサ必要性を決定し,このセンサインフラストラクチャに適したアルゴリズムを開発することである。従って,使用が容易で,誰でも容易にアクセスできる装置を構築できる。この文脈において,異なる入力を持つ3つのニューラルネットワーク構造を開発し,それらの性能を評価した。結果として,EMG信号のみがネットワーク入力として使用される場合,股関節,膝および手首運動に関与する筋肉から合計5つの信号が収集されるべきであると決定される。より少ないEMGセンサで作業することが望まれるとき,システムに力またはトルクフィードバックを実行することが必要であることが分かった。足首の背屈および足底屈筋から収集した3つのEMG信号は,そのようなシステムに対して十分であることが分かった。これらの知見は,患者の切断レベルと機械的設計柔軟性に従って,その必要条件を可変にすることができる能動的足首補綴によって必要とされるセンサの量を決定するために重要である。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： 人工臓器 ,  柔軟性 ,  患者 ,  *補綴 ,  *ニューラルネットワーク ,  トルク ,  フィードバック ,  股関節 ,  ネットワーク ,  必要条件 ,  *アルゴリズム ,  車椅子 ,  *足首 ,  センサ
準シソーラス用語： 日常生活 , 【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 (6件)： 歩行分析 ,  人工神経回路網 ,  足首 ,  補綴 ,  アルゴリズム ,  開発