文献

J-GLOBAL ID：202102255955507544   整理番号：21A0178408

多情報融合を用いた上肢外骨格ロボットのリハビリテーション訓練のための新しい疲労検出法【JST・京大機械翻訳】

A novel fatigue detection method for rehabilitation training of upper limb exoskeleton robot using multi-information fusion

著者 (5件)： Wang Wendong (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Beilin District, Xi’an, China) ,  Li Hanhao (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Beilin District, Xi’an, China) ,  Kong Dezhi (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Beilin District, Xi’an, China) ,  Xiao Menghan (School of Mechanical Engineering, Northwestern Polytechnical University, Beilin District, Xi’an, China) ,  Zhang Peng (Training Center for Engineering Practices, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 17  号： 6  ページ： 1729881420974295  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7018A  ISSN： 1729-8814  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 上肢外骨格ロボットの利用はリハビリテーション訓練のための科学的に効果的なアプローチであることが証明されている。リハビリテーション訓練の過程において,合理的な訓練計画を策定し,より良い訓練効率を達成するために,リハビリテーション訓練中の疲労度を検出する必要がある。表面筋電図(sEMG),心拍数変動,および瞬時心拍数の積分値に基づいて,本論文はマルチ情報融合のための疲労判断法を提案した。積分値データに基づいて,生体電気信号の特徴抽出を別々に実行して,次に,疲労認識を,決定レベルデータ融合法を用いて実行した。筋電図信号と心電図信号の生体電気信号取得システムを上肢外骨格リハビリテーションロボットのために開発し,筋電図信号と心電図信号の取得と処理を完了した。最後に,瞬間心拍数,心拍変動,および表面筋電図信号を有するファジー論理制御装置を設計して,ファジィ装置,ファジィルールセレクタ,およびデフューザを含む疲労度を判断した。適度な疲労状態データを試験のために選択して,実験結果は疲労判断の誤差が4.3%であり,それは疲労判断の要求を満たすことを示した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロボット ,  心電図 ,  特徴抽出 ,  心拍 ,  *リハビリテーション ,  *検出法 ,  生物電気 ,  筋電図 ,  *外骨格 ,  *上肢 ,  データ融合 ,  訓練プログラム
準シソーラス用語： 表面筋電図 ,  リハビリテーションロボット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： sEMG ,  ECG ,  マルチ情報融合 ,  疲労判断 ,  上肢外骨格ロボット ,  ファジィ論理コントローラ

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  リハビリテーション  (GB06000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 情報融合 ,  上肢 ,  外骨格 ,  ロボット ,  リハビリテーション ,  訓練 ,  疲労 ,  検出法