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J-GLOBAL ID：202102264181611010   整理番号：21A0810499

関節筋肉モデルに基づく機能的電気刺激の反復学習制御【JST・京大機械翻訳】

Iterative Learning Control of Functional Electrical Stimulation Based on Joint Muscle Model

著者 (6件)： Zhang Jiaming (School of Information Engineering Wuhan University of Technology, China) ,  Zhang Lin (School of Information Engineering Wuhan University of Technology, China) ,  Guo Shaocong (School of Information Engineering Wuhan University of Technology, China) ,  Meng Wei (School of Information Engineering Wuhan University of Technology, China) ,  Ai Qingsong (School of Information Engineering Wuhan University of Technology, China) ,  Liu Quan (School of Information Engineering Wuhan University of Technology, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： CIIS 2020  ページ： 119-123  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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)

抄録/ポイント： 機能的電気刺激(FES)は片麻痺を伴う脳卒中患者のリハビリテーションのための効果的な治療である。現在,電気刺激の様々なパラメータが測定が困難であるので,リハビリテーション時の機能的電気刺激を正確に制御することは困難であり,刺激応答は干渉によって容易に影響を受ける。反復訓練中の軌道追跡のための制御精度を改善し,外部干渉を補償するため,本論文では,適応ネットワークベースファジィ推論システム(ANFIS)と反復学習制御(ILC)に基づく機能的電気刺激システムを設計した例として膝関節を取り上げた。最初に,適応ファジィニューラル推論システムを,関節筋肉モデルを確立するために用いて,PID型反復学習制御装置を用いて,機能的電気刺激パラメータの調整を達成した。ANFISベースの筋肉モデルの最大誤差は1.64Nmであり,二乗平均誤差は0.4327Nmであった。予想角度と比較して実際の膝運動の最大角度誤差は22.76°であり,平方根平均二乗誤差は10回の反復後に6.7413°であった。したがって,このシステムはリハビリテーション訓練における機能的電気刺激のパルス幅の制御を実現し,患者は,脳卒中片麻痺患者のリハビリテーション訓練のための利便性を提供する,期待される軌跡に従ってリハビリテーション訓練を行うことができる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  *電気刺激 ,  リハビリテーション ,  パルス幅 ,  膝関節 ,  脳卒中 ,  片麻痺 ,  *機能的電気刺激
準シソーラス用語： 脳卒中半側麻痺 ,  反復学習制御 ,  軌道追跡 ,  患者リハビリテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ANFIS ,  機能的電気刺激 ,  反復学習制御

分類 (2件)： リハビリテーション  (GB06000Z) ,  医療用機器装置  (GA05020L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 関節 ,  筋肉 ,  モデル ,  機能的電気刺激 ,  反復学習制御