文献

J-GLOBAL ID：202202213167728804   整理番号：22A0443341

座位姿勢認識のための深層学習ベース2次元股関節圧力信号解析法【JST・京大機械翻訳】

A deep learning based 2-dimensional hip pressure signals analysis method for sitting posture recognition

著者 (5件)： Fan Zhe (School of Optical-electrical Information and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, 516, JunGong Road, Shanghai, PR China) ,  Hu Xing (School of Optical-electrical Information and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, 516, JunGong Road, Shanghai, PR China) ,  Chen Wen-Ming (Academy for Engineering & Technology, Fudan University, 220 Handan Road, Shanghai, PR China) ,  Zhang Da-Wei (School of Optical-electrical Information and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, 516, JunGong Road, Shanghai, PR China) ,  Ma Xin (Department of Orthopaedics, Huashan Hospital, Fudan University, 12 Middle Wulumuqi Road, Shanghai, PR China)
資料名： Biomedical Signal Processing and Control  (Biomedical Signal Processing and Control)
巻： 73  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3347A  ISSN： 1746-8094  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 異常な座位姿勢は,通常,青年の近視,脊柱側弯症および変性疾患を生じる。したがって,不規則な座位姿勢を迅速かつ正確に同定できる知的モニタリング技術に関する研究は,青年の健康な発達にとって極めて重要である。既存の方法は,座位姿勢を認識するためにコンピュータビジョンを使用するが,モデルは複雑だが,オクルージョンや光のような問題によって容易に妨害される。本論文では,座位姿勢を同定するために,股関節界面上の圧力の解析に基づく方法を提案した。クッションに配置されたアレイ圧力センサは,テスターの股関節圧力を収集し,圧力熱マップを得る。本論文では,従来の特徴抽出と浅い分類器法,および一般的なエンドツーエンド深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)法を用いて,異なるタイプの座位姿勢を同定した。本論文における方法を,種々の体型の多重試験機のデータに関して検証した。実験結果は,CNNに基づく分類精度が99.82%に達することを示して,それは座位姿勢認識における方法の有効性を証明した。研究は,股関節圧力分布が座位姿勢に密接に関連し,コンピュータビジョンと比較して,それはより妨害され,認識が容易であることを示した。CNNを用いた特徴抽出の時間効率は従来法より30%高かった。したがって,実情景の実用化において,データ量の増加とともに,CNNによってもたらされる時間利益は,より顕著であり,そして,著者らのシステムを,クッションに埋め込むことができ,そして,リアルタイム検出を行うことができた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 圧力分布 ,  界面 ,  *信号解析 ,  特徴抽出 ,  回路試験器 ,  多重化 ,  エンドツーエンド方式 ,  *二次元 ,  *股関節 ,  近視 ,  脊柱側弯症 ,  *座位 ,  コンピュータビジョン ,  オクルージョン
準シソーラス用語： *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 座位姿勢 ,  股関節圧 ,  2D圧力センサアレイ ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 座位姿勢 ,  深層学習 ,  2次元 ,  股関節 ,  解析法