神経ロボットプラットフォームにおけるEMGデータと物理シミュレーションによる筋肉シナジーの評価【JST・京大機械翻訳】

Feldotto Benedikt; Soare Cristian; Knoll Alois; Sriya Piyanee; Astill Sarah; de Kamps Marc; Chakrabarty Samit

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219609001816 整理番号：22P0027733

神経ロボットプラットフォームにおけるEMGデータと物理シミュレーションによる筋肉シナジーの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating Muscle Synergies with EMG Data and Physics Simulation in the Neurorobotics Platform

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発行年： 2022年01月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

筋肉活動を測定し,それらの活性化パターンを分析することができるが,個々の筋肉がどのように発生する関節トルクに影響するかについてはほとんど理解されていない。脊髄の回路により制御され,皮質より十分に理解されていない系であることが知られている。関節トルクに対する筋肉の寄与を知ることは,ヒト肢制御の理解を改善する。筋電図(EMG)データによって情報化された物理シミュレーションを用いて生体力学の制御を調べる新しいフレームワークを提示した。これらの信号は,Neurobodys Platform(NRP)で仮想筋骨格モデルを駆動するが,次に,得られた関節トルクを評価するために使用する。本フレームワークを用いて,筋骨格下肢モデルを駆動する相乗効果を同定するために,等尺性膝伸展研究中に収集した生EMGデータを分析した。得られた膝トルクを遺伝的アルゴリズム(GA)の参照として用いて,新しい模擬活性化パターンを生成した。プラットフォーム上で,GAは,観察されたトルクをマッチングするトルクを生成する解を見つける。可能な解決策は,ヒト研究から抽出したものと類似の相乗効果を含む。さらに,GAは生物学的ものとは異なる活性化パターンを見出し,一方,同じ膝トルクを生成した。NRPは,これらのin silico実験を可能にする高モジュール統合シミュレーションプラットフォームを形成する。このフレームワークは,タスク中の筋肉の神経生体力学制御の研究を可能にし,そうでなければ不可能であった。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

生体計測 , 筋骨格系・皮膚モデル

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