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J-GLOBAL ID：202202222363330941   整理番号：22A0630742

完全教師なし適応アプローチと布筋電アームバンドによる多日運動認識のためのゼロリトレーニングに向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Zero Retraining for Multiday Motion Recognition via a Fully Unsupervised Adaptive Approach and Fabric Myoelectric Armband

著者 (5件)： Wang Hui (Department of Orthopaedics and Traumatology, Shenzhen Key Laboratory for Innovative Technology in Orthopaedic Trauma, The University of Hong Kong-Shenzhen Hospital, Shenzhen, China) ,  Huang Pingao (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Shenzhen, China) ,  Xu Tinghan (Department of Orthopaedics and Traumatology, Shenzhen Key Laboratory for Innovative Technology in Orthopaedic Trauma, The University of Hong Kong-Shenzhen Hospital, Shenzhen, China) ,  Li Guanglin (CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institutes of Advanced Technology (SIAT), Shenzhen, China) ,  Hu Yong (Department of Orthopaedics and Traumatology, Shenzhen Key Laboratory for Innovative Technology in Orthopaedic Trauma, The University of Hong Kong-Shenzhen Hospital, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering  (IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering)
巻： 30  ページ： 217-225  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0560A  ISSN： 1534-4320  CODEN： ITNSB3  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： 表面筋電図パターン認識(EMG-PR)は,長期使用のための時間のかかる訓練と再訓練手順を必要とし,筋電制御の有用性を妨げる。本論文では,電極シフトを低減するために,織物筋電アームバンドを設計した。さらに,多重日にわたる再訓練の負荷を除去するために,ハイブリッドシリアル分類器(HSC)と呼ばれる完全教師なし適応アプローチを提案した。10名の男性被験者から8週間にわたる10種類の前腕運動(合計10日間)のデータセットを用いて著者らのアプローチの性能を調べた。1日目から7日目まで,14日目,28日目,56日目。新しい再訓練データのないHSCの平均日間分類精度は,第1日のEMGデータで訓練されたときは86.61%であり,他の9日間のデータで訓練されたときは94.77%であった。提案したHSCアルゴリズムを,新しい再訓練データのただ一つの試行で再キャリブレーション(BLDA)と教師つき適応LDA(ALDA)なしで線形判別分析(LDA)と比較した。HSCの日間分類精度は,BLDAおよびALDAのそれより有意に高かった。これらの結果は,著者らの新しいアームバンドsEMGデバイスが,提案したHSCアルゴリズムと組み合わせた長期使用に対して実行可能であることを示した。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： *アルゴリズム ,  パターン認識 ,  キャリブレーション ,  精度 ,  適応 ,  男性 ,  多重化 ,  判別分析
準シソーラス用語： 被験者 ,  訓練データ ,  *筋電信号 ,  表面筋電図 ,  分類精度 ,  *動作認識 ,  線形判別分析 ,  アーム運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  適応 ,  布 ,  筋電 ,  バンド