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J-GLOBAL ID：202102218859977198   整理番号：21A0447212

PCAで前処理した高密度表面筋電図を用いた指運動の同定の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the identification of finger movements using high-density surface electromyography pre-processed with PCA

著者 (8件)： Yang Dandan (South-Central University for Nationalities,Key Laboratory of Cognitive Science,Wuhan,China) ,  Wu Xiaoying (Chongqing University,Key Laboratory of Biorheological Science and Technology,Chongqing,China) ,  Li Zhengyi (South-Central University for Nationalities,Key Laboratory of Cognitive Science,Wuhan,China) ,  Zhou Hui (South-Central University for Nationalities,Key Laboratory of Cognitive Science,Wuhan,China) ,  Zhou Dao (South-Central University for Nationalities,Key Laboratory of Cognitive Science,Wuhan,China) ,  Guan Jinan (South-Central University for Nationalities,Key Laboratory of Cognitive Science,Wuhan,China) ,  Xie Shuiqing (South-Central University for Nationalities,Key Laboratory of Cognitive Science,Wuhan,China) ,  Hou Wensheng (Chongqing University,Key Laboratory of Biorheological Science and Technology,Chongqing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISCID  ページ： 249-252  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： 主成分分析(PCA)で前処理された高密度sEMG(HDsEMG)を用いることにより,アゴニストまたはアンタゴニスト伸筋指伸筋(EDC)のみに依存する異なる指作業の同定が改善できるかどうかを検討した。EDC筋肉がそれぞれアゴニストまたはアンタゴニスト筋肉として作用するとき,モノポーラHDsEMGをEDCからそれぞれ記録した。PCAベースアプローチをk-最近傍(KNN)分類器を用いて評価し,古典的空間フィルタと比較した。PCAベースの構成を用いて,タスクと努力レベルの同定においてより良い分類性能を達成し,すべての場合(p<0.05)で空間フィルタリング構成を劇的に凌駕することができた。PCAは,一般的手順前処理HDsEMGとして優勢な空間フィルタを置き換えることができ,個々の指屈曲の機能としてのEDC筋肉の異なる活性化分布パターンと,その対応する収縮レベルを示す。Copyright 2021 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： 空間フィルタリング ,  前処理 ,  空間フィルタ ,  *伸筋 ,  主成分分析
準シソーラス用語： アゴニスト ,  アンタゴニスト ,  表面筋電図 , 【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)： PCA ,  高密度 ,  表面筋電図 ,  指 ,  運動 ,  同定