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J-GLOBAL ID：202002221259007501   整理番号：20A2347777

MRIおよびsEMG***からの反復手首運動中の筋肉活性化パターン推定【JST・京大機械翻訳】

Muscle Activation Patterns Estimation during Repeated Wrist Movements from MRI and sEMG^*

著者 (6件)： Piovanelli Enrico (The University of Tokyo,Department of Precision Engineering,Bunkyo,Hongo,Japan) ,  Piovesan Davide (Gannon University,Department of Biomedical,Erie,PA,USA) ,  Shirafuji Shouhei (The University of Tokyo,Research Into Artifacts Center for Engineering (RACE), School of Engineering,Tokyo,Japan) ,  Yoshimura Natsue (Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology,Midori-ku,Yokohama,Japan) ,  Ogata Yousuke (Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology,Midori-ku,Yokohama,Japan) ,  Ota Jun (The University of Tokyo,Research Into Artifacts Center for Engineering (RACE), School of Engineering,Tokyo,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： BioRob  ページ： 146-151  発行年： 2020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： 機能的電気刺激(FES)は,脊髄脊索損傷を迂回し,筋肉に神経入力をもたらす広く使用されている方法である。表在筋と深筋の両方の活性化を可能にするFES法を文献中で提案した。しかし,筋肉の活性化の推定のための表面筋電図(sEMG)を用いた多くの研究が提示されたとしても,深い筋肉の情報にアクセスすることは不可能である。著者らのグループは,前腕筋の等尺性筋収縮中の平均筋肉活性化パターンの推定のための磁気共鳴イメージング(MRI)とsEMGの形態学的情報を利用する解決策を提案した。本研究では,3つの単純な手首運動を遂行しながら,活性化パターンがどのように変化するかを研究するために,時間次元を導入した。本研究は,単一の健康な参加者の前腕の周りに包まれた単一列の電極から収集したデータを含んだ。形態学的情報をMRIから抽出して,筋肉の活性化パターンを推定するのに用いるモデルを作成した。結果は,この方法が入力sEMG情報の93%以上を説明し,文献からの解剖学的情報に対応する筋肉の活性化パターンの推定を提供できることを示した。Copyright 2020 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： *脊髄 ,  前腕 ,  解剖学 ,  NMRイメージング ,  機能的電気刺激 ,  モルフォロジー
準シソーラス用語： 脊索 ,  等尺性収縮 ,  表面筋電図 ,  前腕筋 ,  *筋肉活性化 , 【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)： MRI ,  反復 ,  手首 ,  運動 ,  筋肉活性化 ,  推定