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J-GLOBAL ID：202002229661520419   整理番号：20A1957897

パターンベース移動分類精度に及ぼすHD-EMG電極数と特徴選択の影響【JST・京大機械翻訳】

HD-EMG Electrode Count and Feature Selection Influence on Pattern-based Movement Classification Accuracy

著者 (3件)： Lara J. (University of Auckland,Auckland Bioengineering Institute,New Zealand) ,  Paskaranandavadivel N. (University of Auckland,Auckland Bioengineering Institute,New Zealand) ,  Cheng L. K. (University of Auckland,Auckland Bioengineering Institute,New Zealand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： EMBC  ページ： 4787-4790  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： 筋電図(EMG)パターン分類に依存する制御スキームは,電極数の増加と結合するとき,それらの精度を改善することを示した。本研究では,一連の運動を行うボランティアの手と前腕からのHD-EMG信号を記録した。異なる量の入力EMGチャネルを選択し,時間領域特徴を抽出し,いくつかのSVM分類器を訓練した。詳細な比較を行い,17の異なる運動の全分類精度に対する電極数と特徴選択の影響を評価した。高い電極数から達成された分解能の増加は分類精度の顕著な改善をもたらした。しかし,これらの改善は,チャネルの数が100電極を超えるとき,限界であった。臨床的関連性 Tukey Pattern-based EMG分類は,広範囲の補綴装置およびロボットインタフェイスのための広く使用されている制御法である。本研究では,同時HD-EMGチャネルの最適数と,この方法を用いた正確な筋電制御のために考慮されなければならない特徴を研究した。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： ロボット ,  分解能 ,  パターン分類 ,  *特徴選択 ,  制御方式 ,  筋電図 ,  前腕 ,  インタフェイス ,  制御手順 ,  チャネル ,  補綴 ,  ボランティア
準シソーラス用語： 筋電信号 ,  分類精度 ,  時間領域 , 【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 (4件)： 分類精度 ,  HD ,  EMG ,  特徴選択