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J-GLOBAL ID:202202237149167894   整理番号:22A0569202

低コスト脳コンピュータインタフェイスを用いた上肢外骨格のSSVEPベースアクティブ制御【JST・京大機械翻訳】

SSVEP-based active control of an upper limb exoskeleton using a low-cost brain-computer interface
著者 (4件):
資料名:
巻: 49  号:ページ: 150-159  発行年: 2022年 
JST資料番号: H0275B  ISSN: 0143-991X  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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目的:損傷した神経筋チャンネルおよび片麻痺患者を有する高齢者のロボット支援上肢リハビリテーション訓練プロセスに対し,生体電気信号を加え,従来の受動訓練モードを能動訓練モードに変換した。設計/方法論/アプローチ:本論文は,主に定常状態視覚刺激インタフェイス,脳波(EEG)信号処理プラットフォーム,および外骨格ロボット検証プラットフォームを構築する。ターゲットフラッシュ刺激ブロックは,特定の周波数に従って特定の位置で視覚刺激を提供し,異なる周波数帯のEEG信号を刺激する。本論文で構築したEEG信号処理プラットフォームは,Butterworth帯域通過フィルタリングと得られた信号に関する一般的平均参照フィルタリングを用いてノイズを除去する。さらに,特徴を抽出し,正準相関分析(CCA)法を通してボランティアの能動的運動意図を同定した。分類結果は,ロボットの関節運動を制御するために外骨格ロボットの位置と姿勢と組み合わせた上肢外骨格ロボット制御システムに伝達される。調査結果:多数の実験研究を通して,運動意図認識のオフライン認識の平均精度は86.1%に達することができる。3命令判定法による制御戦略は,全体の制御システムの平均実行誤り率を6.75%に減少させた。オンライン実験により,定常状態視覚誘発電位(SSVEP)ベースリハビリテーションシステムの実現可能性を検証した。独創性/価値:SSVEPに基づくEEG信号解析法を,上肢外骨格ロボットの制御に統合し,従来の受動訓練モードを能動訓練モードに変換した。EEGを記録するために使用される装置は非常に低いコストであり,さらに広く応用するためのリハビリテーションシステムを促進する可能性を有する。Copyright 2022 Emerald Publishing Limited All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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ロボットの運動・制御  ,  ロボットの設計・製造・構造要素 
タイトルに関連する用語 (5件):
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