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J-GLOBAL ID：202002254166299838   整理番号：20A0503819

複雑な運動を模倣するための修正自己組織化マップに基づく視覚フィードバック訓練のためのフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Framework for visual-feedback training based on a modified self-organizing map to imitate complex motion

著者 (4件)： Yokota Hiroki (Department of Anatomy, Aichi Medical University, Nagakute, Japan) ,  Naito Munekazu (Department of Anatomy, Aichi Medical University, Nagakute, Japan) ,  Mizuno Naoki (Department of Mechanical Engineering, Nagoya Institute of Technology, Nagoya, Japan) ,  Ohshima Shigemichi (Department of Mechanical Engineering, Meijo University, Nagoya, Japan)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part P. Journal of Sports Engineering and Technology  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part P. Journal of Sports Engineering and Technology)
巻： 234  号： 1  ページ： 49-58  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2235A  ISSN： 1754-3371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究の目的は,運動センシングとコンピュータ技術に基づく視覚フィードバックシステムを開発し,スポーツマンと患者が望ましい運動スキルを模倣することを助けることである。この目的を達成するために,自己組織化マップを用いて高次元,時系列運動データを可視化した。1人の専門家と5人の非専門家の周期的運動を,自転車エルゴメーターを教育したときに捉えた。自己組織化マップアルゴリズムを用いて,二次元運動スキルマップ上の対応する円形運動軌跡を表示した。非専門家はそれらの運動を修正して,それらのリアルタイム運動軌跡をエキスパートのものにして,それによって,エキスパート運動を模倣するためにそれ自身を訓練した。提案した視覚フィードバックシステムを用いて,非エキスパート運動とエキスパート運動の間の差を表す二乗平均二乗誤差を大幅に低減した。これは,非専門家被験者が,エキスパートのそれとの運動スキルマップ上でのそれらの軌跡の反復比較により,エキスパート運動をうまく近似することを示した。結果は,自己組織化マップアルゴリズムが人間の動きを可視化するためのユニークな方法を提供し,望ましい運動を模倣するタスクを大いに容易にすることを示した。視覚フィードバックシステムにおけるディスプレイのための適切な動きを捕捉することによって,提案したフレームワークはスポーツ訓練または臨床実践のために採用される可能性がある。Copyright IMechE 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *自己組織化特徴マップ ,  アルゴリズム ,  表示装置 ,  高次元 ,  可視化 ,  スポーツ ,  二次元
準シソーラス用語： 身体動作 ,  被験者 ,  平均二乗誤差 ,  運動軌道 ,  実時間 ,  自転車エルゴメータ ,  運動技能 ,  *視覚フィードバック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 視覚フィードバック訓練 ,  自己組織化マップ ,  運動センサ ,  周期運動 ,  運動技能

分類 (1件)： スポーツ医学  (GC11000Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 運動 ,  模倣 ,  自己組織化マップ ,  視覚フィードバック ,  訓練 ,  フレームワーク