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J-GLOBAL ID：202002268344527748   整理番号：20A1328673

アームバンドsEMGデバイスは長期使用に十分か?-センサ配置シフトは認識精度における顕著な低減を引き起こす【JST・京大機械翻訳】

Are armband sEMG devices dense enough for long-term use?-Sensor placement shifts cause significant reduction in recognition accuracy

著者 (4件)： Kanoga Suguru (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tokyo 135-0064, Japan) ,  Kanemura Atsunori (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tokyo 135-0064, Japan) ,  Kanemura Atsunori (LeapMind Inc., Tokyo 150-0044, Japan) ,  Asoh Hideki (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Tokyo 135-0064, Japan)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 60  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 表面筋電図(sEMGs)を通して運動を認識する筋電制御システム(MCS)は,臨床,レクリエーションおよび運動支援目的のための潜在的適用性を示す。アームバンドデバイスベースのMCSの採用を増すために,運動認識アルゴリズムの性能を長期間とセンサ配置シフトで決定しなければならない。sEMGデータセットを作成し,様々なセンサ配置で長期間にわたる実際の使用のための運動認識アルゴリズムを評価した。データセットは,センサが3つの異なる配置に置かれた40~42日の30記録セッションから成る。5人の健康な男性被験者から22種類の前腕運動を捕捉するため,腕帯8チャンネルsEMGデバイスを用いた。分類器を学習する運動期間のみを考慮するため,マルチスケールサンプルエントロピーにより関連する1.5sセグメントを抽出した。従来の動き認識アルゴリズムに関するデータセットを評価し,ロバストな日内性能を見つけるが,様々なセンサ配置の下で日間性能を著しく劣化させた。したがって,アームバンドsEMG装置は,短期使用のために十分に高密度であるが,従来の認識アルゴリズムに関する長期使用には適していない。アダプテーション技術は,長期使用のためのアームバンドデバイスベースのMCSの開発に必要である。この研究からのデータセットとサンプルコードは,GitHubで公的に利用できる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制御系 ,  男性 ,  適応性 ,  レクリエーション ,  筋電図 ,  *アーム ,  センサ ,  チャネル ,  ロバスト性 ,  被験者 ,  筋電信号 ,  表面筋電図
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  認識精度 ,  アーム運動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 筋電制御システム ,  筋電図(EMG) ,  ウェアラブルセンサ ,  長期使用 ,  動き認識

分類 (2件)： 生体計測  (EL03020C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： バンド ,  長期使用 ,  センサ配置 ,  シフト ,  認識精度