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J-GLOBAL ID：202102226146077858   整理番号：21A3387671

目標指向到達運動中の肘角度のSSVEPゲートEMGベース復号化【JST・京大機械翻訳】

SSVEP-gated EMG-based decoding of elbow angle during goal-directed reaching movement

著者 (2件)： Davarinia Fatemeh (Biomedical Engineering Department, Semnan University, Semnan, Iran) ,  Maleki Ali (Biomedical Engineering Department, Semnan University, Semnan, Iran)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 71  号： PB  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： 補綴またはロボット支援デバイスのような筋電図(EMG)信号に基づく人間-機械インタフェイス(HMI)の制御に対する運動コマンド到達の推定は,健康および相乗的筋肉活性化の欠如のため,困難である。本研究では,目標指向到達運動中のEMGベース復号器の運動学推定を改善するために,定常状態視覚誘発電位(SSVEP)を運動標的を同定するために考慮した。肩と腕筋のEMG信号を,ディスプレイ上のフラッシュターゲットへの到達運動中にSSVEP信号により選択したモデルを用いて肘角度にマッピングした。EMGとEEGの組み合わせに基づく復号化の精度は,対照EMGに基づく復号器(RMSE=4.26°とR2=91.02%)から有意に異なった(RMSE=3.7°とR2=92.13%)。実際に,EMG信号が,脊髄損傷やストロークのような永久条件で変化するとき,提案した二重モダリティ構造は,単峰性構造を上回った。特に,信号対ノイズ比が減少する模擬筋脱力状況において,二重モダリティフレームワークは単一モダリティよりロバストであり,復号器の決定因子係数は80%以上安定であった。到達の目標を認識するための付加的EEG情報のために,EMGベースの復号化の性能は改善し,EMG信号変化の間,よりロバストであった。本研究の結果は,特に重症運動障害患者に対して,HMIを制御またはリアルタイムリハビリテーション試験を評価するために応用可能である。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： SN比 ,  ロボット ,  復号器 ,  *復号化 ,  筋電図 ,  表示装置 ,  運動障害 ,  マンマシンインタフェイス ,  ロバスト性 ,  脊髄損傷 ,  筋力低下
準シソーラス用語： モダリティ ,  *到達運動 ,  筋肉活性化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： EMG ,  SSVEP ,  目標直接到達 ,  ハイブリッドヒューマンマシンインタフェイス

分類 (3件)： 生体計測  (EL03020C) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  生体計測・解析一般  (EL03010R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 目標 ,  到達運動 ,  肘 ,  SSVEP ,  ゲート ,  EMG ,  復号化