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J-GLOBAL ID：202102290697435242   整理番号：21A2569702

スライディングウィンドウラベル重複を伴う畳込みニューラルネットワークを用いた高速ウェアラブルセンサベース足地接触位相分類【JST・京大機械翻訳】

Fast Wearable Sensor-Based Foot-Ground Contact Phase Classification Using a Convolutional Neural Network with Sliding-Window Label Overlapping

著者 (4件)： Jeon Haneul ,  Kim Sang Lae ,  Kim Soyeon ,  Lee Donghun
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 17  ページ： 4996  発行年： 2020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： 下肢運動解析が必要とされる生体力学ドメインでは,足接地接触相の分類とスイング相が必須である。この解析は下肢リハビリテーション,歩行解析,改善,外骨格運動捕捉に用いられる。本研究では,訓練データセット取得における時系列ウェアラブル運動データのスライディングウィンドウラベル重複を,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを有する100Hzの周波数において,3つのサブ相およびスイング位相から成る足接地接触相を正確に検出するために提案した。著者らは,99.8%以上の試験精度を学習し求めるためのリアルタイムCNNモデルの開発に成功しただけでなく,その検証精度が85%に近いことを確認した。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： 接地 ,  リハビリテーション ,  捕獲 ,  *位相 ,  外骨格 ,  計算機アーキテクチャ ,  生体力学
準シソーラス用語： 訓練データ ,  *スライディングウィンドウ ,  ウェアラブルセンサ ,  ウェアラブル ,  実時間 ,  歩行解析 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 時系列データ ,  バイオメカニクス ,  歩行 ,  CNN ,  スライディングウィンドウ ,  ウェアラブルセンサ

分類 (2件)： 生物物理的研究法  (EA03020V) ,  生体計測  (EL03020C)

引用文献 (34件)：

• Shin, S.; Cha, J. Human activity recognition system using multimodal sensor and deep learning based on LSTM. Trans. Korean Soc. Mech. Eng. 2018, 42, 111-121.
• Horst, F.; Lapuschkin, S.; Samek, W.; Müller, K.-R.; Schöllhorn, W.I. What is Unique in Individual Gait Patterns? Understanding and Interpreting Deep Learning in Gait Analysis. arXiv 2018, arXiv:1808.04308.
• Zügner, R.; Tranberg, R.; Lisovskaja, V.; Kärrholm, J. Different reliability of instrumented gait analysis between patients with unilateral hip osteoarthritis, unilateral hip prosthesis and healthy controls. BMC Musculoskelet. Disord. 2018, 19, 224.
• Hsu, W.-C.; Sugiarto, T.; Lin, Y.-J.; Yang, F.-C.; Lin, Z.-Y.; Sun, C.-T.; Hsu, C.-L.; Chou, K.-N. Multiple-Wearable-Sensor-Based Gait Classification and Analysis in Patients with Neurological Disorders. Sensors 2018, 18, 3397.
• Caramia, C.; Torricelli, D.; Schmid, M.; Munoz-Gonzalez, A.; Gonzalez-Vargas, J.; Grandas, F.; Pons, J.L. IMU-Based Classification of Parkinson’s Disease from Gait: A Sensitivity Analysis on Sensor Location and Feature Selection. IEEE J. Biomed. Health Inform. 2018, 22, 1765-1774.

タイトルに関連する用語 (5件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  ウェアラブルセンサ ,  足 ,  位相 ,  分類