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J-GLOBAL ID：201902215133585947   整理番号：19A1961032

ニューラルネットワークによるロボット支援訓練における努力推定【JST・京大機械翻訳】

Effort Estimation in Robot-aided Training with a Neural Network

著者 (4件)： Oliveira Ana C. de (Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA) ,  Warburton Kevin (Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA) ,  Sulzer James S. (Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA) ,  Deshpande Ashish D. (Department of Mechanical Engineering, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICRA  ページ： 563-569  発行年： 2019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： ロボット外骨格は,完全な治療課題に対する感覚運動障害を有する個人を支援することにより脳卒中後リハビリテーションの間に有望な介入を開く。これらのデバイスは,個々の特定のニーズに合わせた可変支援を提供する能力を有し,さらに,移動実行に関連するいくつかのパラメータを測定することができる。運動品質を代表する計量は,個別化処理を導くために重要である。ロボットは,高分解能,ロバスト性,および一貫性を有するデータを提供することができるが,ロボット支援によって導入された運動学的誘導の存在における人間の寄与の描写は,重要な課題である。本論文では,Harmonyと呼ばれる上部体外骨格に適合した個人からの随意努力を評価するための方法を提案した。この方法は,モデル化されていない動力学および受動的な神経筋特性および不随意力によって引き起こされる効果から,より良く生成されたアクティブトルクを分離する。予備的結果は,提案した方法を用いて推定した努力が筋肉活動に関連する努力と一致し,異なるレベルにも敏感であり,それが運動に対するユーザの寄与を確実に評価できることを示した。この方法は,治療中の運動品質の進展を監視し,運動回復を評価するための高分解能評価ツールとして役立つ可能性を有する。Copyright 2019 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： リハビリテーション ,  高分解能 ,  治療法 ,  *ニューラルネットワーク ,  *ロボット ,  ヒト ,  モデリング ,  脳卒中 ,  品質 ,  ロバスト性 ,  トルク ,  外骨格
準シソーラス用語： 評価ツール ,  運動機能回復 ,  神経筋 ,  個性化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  ロボット ,  支援 ,  訓練 ,  推定