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J-GLOBAL ID:202102256464406411   整理番号:21A0540848

上肢ロボット支援リハビリテーション中の脳卒中後患者の代償姿勢の視覚ベース自動検出:到達運動におけるパイロット研究【JST・京大機械翻訳】

Vision-based Automatic Detection of Compensatory Postures of after-Stroke Patients During Upper-extremity Robot-assisted Rehabilitation: A Pilot Study in Reaching Movement
著者 (7件):
資料名:
巻: 2020  号: iCareTech  ページ: 62-66  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)
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目的:補償は,ロボット支援リハビリテーション中の脳卒中患者により一般的に採用され,最適以下の回復結果をもたらす。本研究では,運動学データと機械学習アルゴリズムを用いて脳卒中患者の代償姿勢に関する視覚ベース検出の実現可能性を検討した。【方法】10名の脳卒中生存者は,エンドエフェクタロボット支援で患側を用いて運動に到達し,一方,上体関節位置の3次元(3D)軌跡を視覚ベースの追跡システムに基づいて記録した。アルゴリズム:様々な補償姿勢と相関する識別特徴の集合を運動学データに基づいて抽出した。2つのマルチラベル分類器を訓練して,参加者の姿勢を同定し,分類した。結果:記述到達運動における最も明らかな代償姿勢は,前方体幹変位と体幹回転であり,続いて肩挙上と不十分な肘伸展であった。訓練された2つのマルチラベル分類器は,公平な補償検出性能を達成した:マルチラベルk-最近傍(ML-KNN)分類器(Hamming損失:0.16,Macro-平均:0.642,Micro-平均:0.85),Multi-Label決定ツリー(ML-DT)分類器(Hamming損失:0.15,Macro-平均:0.654,Micro-平均:0.85)。結論:低コストビジョンシステムに基づく上肢ロボット支援リハビリテーション中の代償性姿勢の自動検出を実現できる。脳卒中患者の補償を減らすために,臨床教授のリアルタイム補償姿勢認識を補完し,リハビリテーションロボットシステムに統合することが期待される。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】
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分類 (5件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
音声処理  ,  符号理論  ,  図形・画像処理一般  ,  専用演算制御装置  ,  パターン認識 

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