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J-GLOBAL ID：202002236368360649   整理番号：20A2089371

ニューロファジィを用いた種々の静的活動中の胸部/骨盤配向とL5-S1ディスク負荷の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of the thorax/pelvis orientations and L5-S1 disc loads during various static activities using neuro-fuzzy

著者 (3件)： Mousavi Seiyed Hamid (Department of Mechanical Engineering, Faculty of Enghelab, Tehran Branch, Technical and Vocational University, Tehran, Iran) ,  Sayyaadi Hassan (School of Mechanical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran) ,  Arjmand Navid (School of Mechanical Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran)
資料名： Journal of Mechanical Science and Technology  (Journal of Mechanical Science and Technology)
巻： 34  号： 8  ページ： 3481-3485  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1151A  ISSN： 1738-494X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 胸部/骨盤方向および椎間板上の負荷を含む脊髄姿勢は,生体力学モデルおよび人間工学における重大なパラメータであり,腰痛のリスクを評価する。脊椎負荷の推定に対する脊椎姿勢のin vivo測定は,コストと時間がかかる一般的な運動捕捉技術と実験室装置を必要とする。したがって,人工ニューラルネットワーク(ANN)とファジー論理を含む閉ループアルゴリズムをここで提案し,様々な3D到達活動におけるL5-S1セグメント負荷と胸部/骨盤方向を予測した。2つの部分,すなわちファジー論理戦略とこのアルゴリズムからのANN;20名の個人の測定した姿勢に基づいて開発された前者は,種々の活動中の胸部/骨盤の3D方向を決定し,後者は,脊椎の詳細な筋骨格モデルにより予測されたL5-S1負荷に基づいて開発されたが,L5-S1ディスクでの圧縮/せん断力を推定することである。ファジー論理規則をSugeno推論エンジンに基づいて抽出して,ANNをLevenberg Marquardtアルゴリズムによって訓練した。提案した戦略の性能を評価するために,予測値,目標値,および文献における提示された値間の比較をレビューした。比較は,提案したアルゴリズムが有望な性能を有することを示した。すべての予測に対する最大相対誤差は,ΔΨ19%であり,目標値に関して,文献の値に対するこの誤差は,Δλ=37%であった。また,提案した戦略の平均改善は,文献における提示した戦略に関して,~17%であった。Copyright The Korean Society of Mechanical Engineers and Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *円板 ,  人間工学 ,  *骨盤 ,  脊髄 ,  脊柱 ,  捕獲 ,  腰痛 ,  椎間板 ,  三次元 ,  ファジィ論理 ,  推論マシン ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  剪断力
準シソーラス用語： 筋骨格モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 生体力学的モデル ,  負荷 ,  ニューロファジィ ,  姿勢 ,  到達 ,  脊椎

分類 (1件)： 筋骨格系・皮膚モデル  (EL02040R)

タイトルに関連する用語 (7件)： ニューロファジィ ,  活動 ,  胸部 ,  骨盤 ,  配向 ,  ディスク ,  予測