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J-GLOBAL ID：202102242796268896   整理番号：21A2529234

機械学習を用いた下背上の単一IMUによる歩行中の下肢運動学と運動学の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Lower Limb Kinetics and Kinematics during Walking by a Single IMU on the Lower Back Using Machine Learning

著者 (3件)： Lim Hyerim ,  Kim Bumjoon ,  Park Sukyung
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 1  ページ： 130  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近の研究では,スポーツ性能またはリハビリテーションの定量的指標として役立つ地上反力(GRFs)を予測するための慣性測定ユニット(IMU)のデータに関する人工ニューラルネットワーク(ANN)技術の適用を報告した。IMUの数とそれらの測定位置はしばしば発見的に決定され,これらのパラメータ値の選択の基礎となる根拠は議論されていない。質量中心(CoM),GRFおよび関節動力学間の動的関係を用いて,ANNを用いて下肢の動的データを予測する単一測定位置としてCoMを提案した。種々の速度でトレッドミルを歩行する7人の被験者からのデータを,仙骨の近くの単一IMUから採取した。データをステップによってセグメント化して,統合のために数値的に処理した。単一IMUセンサから測定したCoMの運動学から,姿勢とスイング脚の6つのセグメント角度,3つの関節トルク,および2つのGRFsを,公正な精度で推定した。これらの結果は,歩行中のマルチセグメント動力学の動的決定因子としてのCoMの重要性を示す。データ量とウェアラブル利便性の間のトレードオフは,人間歩行の動特性に基づく機械学習アルゴリズムを利用することによって解決することができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計測器 ,  スポーツ ,  セグメンテーション ,  ニューラルネットワーク ,  リハビリテーション ,  重心 ,  反力 ,  センサ ,  仙骨 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  生体力学
準シソーラス用語： 被験者 ,  関節トルク ,  ウェアラブル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： バイオメカニクス ,  機械学習 ,  歩行 ,  地盤反力 ,  関節トルク ,  ばね力学 ,  ウェアラブル

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

引用文献 (56件)：

• Crossley, K.; Bennell, K.; Wrigley, T.; Oakes, B.W. Ground reaction forces, bone characteristics, and tibial stress fracture in male runners. Med. Sci. Sports Exerc. 1999, 31, 1088-1093.
• Van der Worp, H.; Vrielink, J.W.; Bredeweg, S.W. Do runners who suffer injuries have higher vertical ground reaction forces than those who remain injury-free? A systematic review and meta-analysis. Br. J. Sports Med. 2016, 50, 450-457.
• Zadpoor, A.A.; Nikooyan, A.A. The relationship between lower-extremity stress fractures and the ground reaction force: A systematic review. Clin. Biomech. 2011, 26, 23-28.
• Messier, S.P.; Legault, C.; Schoenlank, C.R.; Newman, J.J.; Martin, D.F.; DeVita, P. Risk factors and mechanisms of knee injury in runners. Med. Sci. Sports Exerc. 2008, 40, 1873-1879.
• Stefanyshyn, D.J.; Stergiou, P.; Lun, V.M.; Meeuwisse, W.H.; Worobets, J.T. Knee angular impulse as a predictor of patellofemoral pain in runners. Am. J. Sports Med. 2006, 34, 1844-1851.

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  背 ,  IMU ,  歩行 ,  下肢運動 ,  運動学 ,  予測