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J-GLOBAL ID：202202211807878558   整理番号：22A0780148

マルチタスクリカレントニューラルネットワークを用いたジェスチャ認識と運動評価のためのFPGAベースの上肢リハビリテーション装置【JST・京大機械翻訳】

An FPGA-Based Upper-Limb Rehabilitation Device for Gesture Recognition and Motion Evaluation Using Multi-Task Recurrent Neural Networks

著者 (4件)： Liu Haoyan (Department of Computer Science and Computer Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR, USA) ,  Panahi Atiyehsadat (Department of Computer Science and Computer Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR, USA) ,  Andrews David (Department of Computer Science and Computer Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR, USA) ,  Nelson Alexander (Department of Computer Science and Computer Engineering, University of Arkansas, Fayetteville, AR, USA)
資料名： IEEE Sensors Journal  (IEEE Sensors Journal)
巻： 22  号： 4  ページ： 3605-3615  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1318A  ISSN： 1530-437X  CODEN： ISJEAZ  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： 上肢運動障害は,脳血管障害,脊髄損傷,または脳外傷のため,何百万のアメリカ人に影響を及ぼす。運動機能を回復させる際にこれらの個人を支援するための現在の治療実践は,潜在的に禁止的な旅行または財政的コストを有するリハビリテーション施設で,しばしば広範な時間を必要とする。本研究は,家庭環境において使用できるモバイル低コストフィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)-スマートリハビリテーションシステムを提示した。プロトタイプは,近接または接触を通してユーザの上肢運動を追跡するために,容量センサアレイ(CSA)を備えたリハビリテーションテーブルである。さらに,慣性測定ユニット(IMU)を,影響を受けた上肢に置いて,著者らのセンサ融合信号処理アーキテクチャでCSAデータと結合した。運動を,各患者の特定の運動スキルに基づく認識を個人化するために,3つの付加的運動品質出力クラスを有するマルチタスク畳込み再帰ニューラルネットワークを用いて分類し,評価した。プロトタイプは,動的運動を認識し,センサ値に基づく上肢運動における非自然特性(すなわち,振戦または制限屈曲および伸展)を同定するために,32ビット固定点フォーマット実装で99%以上の精度を達成した。コンボリューションリカレントニューラルネットワーク(C-RNN)融合分類ネットワークを,パイプライン化および並列技術により最適化したHLSベース設計を用いて,200MHz Zynq ZCU104FPGA上に実装し,1.3GHzの動作周波数で動作するARM(R)Cortex-A53実装と比較して5.4x高速化を達成した。また,プロトタイプはリアルタイムで機械学習分類を実行することを実証した。Copyright 2022 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】

シソーラス用語： 最適化 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  慣性 ,  *ニューラルネットワーク ,  信号処理 ,  振戦 ,  *リハビリテーション ,  *上肢 ,  計算機アーキテクチャ ,  *FPGA ,  携帯電話 ,  機械学習
準シソーラス用語： *リカレントニューラルネットワーク ,  *マルチタスク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 生体計測  (EL03020C) ,  力,仕事量,圧力,摩擦の計測法・機器  (AD05050V) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  計測機器一般  (AD02000X)

タイトルに関連する用語 (8件)： マルチタスク ,  リカレントニューラルネットワーク ,  ジェスチャ認識 ,  運動 ,  評価 ,  FPGA ,  上肢 ,  リハビリテーション