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J-GLOBAL ID：202102219881933496   整理番号：21A3174767

Mモード超音波信号による手首と指の動きの認識:実現可能性研究【JST・京大機械翻訳】

Wrist and finger motion recognition via M-mode ultrasound signal: A feasibility study

著者 (3件)： Li Jianmin (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin 300350, China) ,  Zhu Kun (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin 300350, China) ,  Pan Lizhi (Key Laboratory of Mechanism Theory and Equipment Design of Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Tianjin University, Tianjin 300350, China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 71  号： PA  ページ： Null  発行年： 2022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： 筋肉変形を正確に検出する能力により,超音波センシングは,人間機械インタフェイス(HMI)の分野における運動意図を解釈するための有望な技術として広く採用されている。系統的に調査されたBモードおよびAモード超音波と比較して,一種の超音波としてのMモード超音波は,これまで研究されていない。予備的探索として,本研究では,手首と指の動きの認識のためのMモード超音波の実現可能性を検討した。8名の被験者を13名の運動に対して試験した。MモードとBモード超音波信号を前腕から同時に取得し,公正な比較を保証した。サポートベクターマシン(SVM)とバックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークを,手首と手の動きを分類するために採用した。SVM分類器に関して,8人の被験者にわたる13の運動の平均分類精度(CA)は,MモードおよびBモードに対して,それぞれ98.83%±1.03%および98.77%±1.02%であった。BP分類装置に関して,MモードとBモードの平均CAは,それぞれ98.70%±0.99%と98.76%±0.91%であった。MモードとBモードの間に,CAに関して有意差はなかった(p>0.05)。さらに,Mモードは特徴空間解析において潜在的優位性を示した。これらの結果は,手首と指の動き認識のためのMモード超音波の能力を実証した。結果は,HMIにおけるその応用のためのMモード超音波の可能性を示した。Copyright 2021 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： *超音波 ,  パターン認識 ,  分類装置 ,  ニューラルネットワーク ,  実用化試験 ,  前腕 ,  インタフェイス ,  マンマシンインタフェイス ,  逆伝搬法 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 被験者 ,  *Mモード法 ,  Bモード法 ,  分類精度 ,  SVM分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Mモード超音波 ,  Bモード超音波 ,  パターン認識 ,  人間-機械インタフェイス

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： Mモード ,  超音波信号 ,  手首 ,  指 ,  動き ,  実現可能性 ,  研究