前腕切断者を対象とした筋電位信号に基づく手の動作識別法に関する基礎的研究
多自由度筋電義手を操作するため,識別器を用いて筋電位信号から手の動作意図を推定する手法(動作識別法)が研究されてきた.しかし,前腕切断者について動作識別法の有効性は十分に調べられていない.そこで,本研究では筋電位に基づいて動作識別を行うための訓練を受けていない,幅広い属性を持つ7名の前腕切断者を対象に,動作識別法の有効性を検討した.決まった順序で提示される5種の動作例に従って筋収縮した時の筋電位を計測し,この筋電位から抽出される筋電位パターンに対して,4種の異なる識別器を用いた動作識別法により動作識別実験を行った.この結果,すべての動作識別法において91%以上の識別率を得た.最も識別率の高かっ...
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Published in | 人間工学 Vol. 46; no. 3; pp. 197 - 207 |
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Main Authors | , , , |
Format | Journal Article |
Language | Japanese |
Published |
一般社団法人 日本人間工学会
2010
日本人間工学会 |
Subjects | |
Online Access | Get full text |
ISSN | 0549-4974 1884-2844 |
DOI | 10.5100/jje.46.197 |
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Abstract | 多自由度筋電義手を操作するため,識別器を用いて筋電位信号から手の動作意図を推定する手法(動作識別法)が研究されてきた.しかし,前腕切断者について動作識別法の有効性は十分に調べられていない.そこで,本研究では筋電位に基づいて動作識別を行うための訓練を受けていない,幅広い属性を持つ7名の前腕切断者を対象に,動作識別法の有効性を検討した.決まった順序で提示される5種の動作例に従って筋収縮した時の筋電位を計測し,この筋電位から抽出される筋電位パターンに対して,4種の異なる識別器を用いた動作識別法により動作識別実験を行った.この結果,すべての動作識別法において91%以上の識別率を得た.最も識別率の高かったサポートベクターマシンを用いた動作識別法では,被験者平均で94.1%を示し,最も高い被験者で98.0%,最も低い被験者でも90.9%であった.この結果より,筋電位に基づいて動作識別を行う訓練経験のない,幅広い属性を持つ前腕切断者に対しても,識別器を用いた動作識別法が有効であることが示された. |
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AbstractList | 多自由度筋電義手を操作するため, 識別器を用いて筋電位信号から手の動作意図を推定する手法(動作識別法)が研究されてきた. しかし, 前腕切断者について動作識別法の有効性は十分に調べられていない. そこで, 本研究では筋電位に基づいて動作識別を行うための訓練を受けていない, 幅広い属性を持つ7名の前腕切断者を対象に, 動作識別法の有効性を検討した. 決まった順序で提示される5種の動作例に従って筋収縮した時の筋電位を計測し, この筋電位から抽出される筋電位パターンに対して, 4種の異なる識別器を用いた動作識別法により動作識別実験を行った. この結果, すべての動作識別法において91%以上の識別率を得た. 最も識別率の高かったサポートベクターマシンを用いた動作識別法では, 被験者平均で94.1%を示し, 最も高い被験者で98.0%, 最も低い被験者でも90.9%であった. この結果より, 筋電位に基づいて動作識別を行う訓練経験のない, 幅広い属性を持つ前腕切断者に対しても, 識別器を用いた動作識別法が有効であることが示された. 多自由度筋電義手を操作するため,識別器を用いて筋電位信号から手の動作意図を推定する手法(動作識別法)が研究されてきた.しかし,前腕切断者について動作識別法の有効性は十分に調べられていない.そこで,本研究では筋電位に基づいて動作識別を行うための訓練を受けていない,幅広い属性を持つ7名の前腕切断者を対象に,動作識別法の有効性を検討した.決まった順序で提示される5種の動作例に従って筋収縮した時の筋電位を計測し,この筋電位から抽出される筋電位パターンに対して,4種の異なる識別器を用いた動作識別法により動作識別実験を行った.この結果,すべての動作識別法において91%以上の識別率を得た.最も識別率の高かったサポートベクターマシンを用いた動作識別法では,被験者平均で94.1%を示し,最も高い被験者で98.0%,最も低い被験者でも90.9%であった.この結果より,筋電位に基づいて動作識別を行う訓練経験のない,幅広い属性を持つ前腕切断者に対しても,識別器を用いた動作識別法が有効であることが示された. |
Author | 田中, 和世 三河, 正彦 三田, 友記 吉川, 雅博 |
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Copyright | 2010 一般社団法人 日本人間工学会 |
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References | 27) L. J. Hargrove, K. Englehart, and B. Hudgins : A comparison of surface and intramuscular myoelectric signal classification, IEEE Trans. Biomed. Eng., 54 (5), 847-853, 2007. 3) 吉川雅博, 三河正彦, 田中和世:筋電位を利用したサポートベクターマシンによる手のリアルタイム動作識別, 信学論 (D), J92-D-II (1), 93-103, 2009. 5) 永田健太郎, 安藤啓一, 山田雅史, 曲谷一成:チャネル選択にモンテカルロ法を用いた多チャネルEMGによる手の動作認識, 生体医工学, 44 (1), 138-147, 2006. 24) M. Zecca, S. Micera, M. C. Carrozza, and P. Dario : Control of multifunctional prosthetic hands by processing the electromyographic signal, Crit. Rev. in Biomed. Eng., 30 (4-6), 459-485, 2002. 1) 大庭潤平, 陳隆明, 中村春基, 柴田八衣子, 溝部二十四, 山下英俊, 深澤喜啓, 松原宏幸, 中川昭夫, 古川宏:片側前腕切断者における筋電義手と能動義手の作業能力の比較-両手を用いたADLと心理的影響について, 総合リハビリテーション, 34 (7), 673-679, 2006. 7) J. U. Chu, I. Moon, and M. S. Mun : A real-time EMG pattern recognition system based on linear-nonlinear feature projection for a multifunction myoelectric hand, IEEE Trans. Biomed. Eng., 53 (11), 2232-2239, 2006. 25) C. C. Chang and C. J. Lin : LIBSVM : a Library for Support Vector Machines, 2001, Software available at http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm 26) 日本整形外科学会, 日本リハビリテーション医学会:義肢装具のチェックポイント第5版, 医学書院, 1998. 10) K. Englehart and B. Hudgins : A robust, real-time control scheme for multifunction myoelectric control, IEEE Trans. Biomed. Eng., 50 (7), 848-854, 2003. 12) 西川大亮, 兪文偉, 横井浩史, 嘉数侑昇:筋電義手制御のためのオンライン学習法, 信学論 (D), J82-DII (9), 1510-1519, 1999. 21) 辻敏夫, 福田修, 大塚彰, 金子真:義手制御を目的とした筋電操作トレーニングシステム, 信学論 (D), J83-D-II (10), 2030-2039, 2000. 8) A. D. C. Chan and K. B. Englehart : Continuous myoelectric control for powered prostheses using hidden markov models, IEEE Trans. Biomed. Eng., 52 (1), 121-124, 2005. 15) A. B. Aiiboye and R. F. Weir : A heuristic fuzzy logic approach to EMG pattern recognition for multifunctional prosthesis control, IEEE Trans. Neural Syst. Rehab. Eng., 13 (3), 280-291, 2005. 16) 福田修, ト楠, 辻敏夫:生EMG信号による電動義手の制御, 計測自動制御学会論文集, 40 (11), 1124-1131, 2004. 19) V. S. Ramachandran and S. Blakeslee : Phantoms in the Brain : Probing the Mysteries of the Human Mind, William Morrow & Co, 1998. 2) 陳隆明, 澤村誠志, 中村春基, 柴田八衣子, 大庭潤平, 溝部二十四, 山下英俊, 深澤喜啓, 大塚博, 中川昭夫:筋電義手の有用性と実用性-実際の症例から-, 日本義手装具学会誌, 17 (4), 243-248, 2001. 23) 河合良訓, 原島広至:肉単, NTS, 2004. 4) P. Shenoy, K. J. Miller, B. Crawford, and R. P. N. Rao : Online electromyographic control of a robotic prosthesis, IEEE Trans. Biomed. Eng., 55 (3), 1128-1135, 2008. 6) 北村徹, 辻内伸好, 小泉孝之:筋電信号による動作推定に基づくロボットハンドのマニピュレーション, 日本機械学会論文集C, 73 (735), 3024-3030, 2006. 9) Y. Huang, K. B. Englehart, B. Hudgins, and A. D. C. Chan : A gaussian mixture model based classification scheme for myoelectric control of powered upper limb prostheses, IEEE Trans. Biomed. Eng., 52 (11), 1801-1811, 2005. 17) O. Fukuda, T. Tsuji, M. Kaneko, and A. Otsuka : A human-assisting manipulator teleoperated by EMG signals and arm motions, IEEE Trans. Robot. Automat., 19 (2), 210-222, 2003. 13) B. Hudgins, P. A. Parker, and R. N. Scott : A new strategy for multifunction myoelectric control, IEEE Trans. Biomed. Eng., 40 (1), 82-94, 1993. 22) A. O. Perotto, 栢森良二訳:筋電図のための解剖ガイド:四肢・体幹, 西村書店, 1997. 14) 加藤龍, 横井浩史:適応機能を有する運動意図推定システム -高機能ロボットハンドと日常生活支援-, 人工知能学会誌, 23 (3), 326-333, 2008. 20) 陳隆明編:筋電義手訓練マニュアル, 全日本病院出版会, 2006. 11) 西川大亮, 兪文偉, 横井浩史, 嘉数侑昇:表面筋電位からの動作識別システムにおけるオンライン型学習データ管理機構, 信学論 (D), J84-DII (12), 2634-2643, 2001. 18) N. Bu, O. Fukuda, and T. Tsuji : EMG-based motion discrimination using a novel recurrent neural network, J. Intelligent Information Systems, 21 (2), 113-126, 2003. |
References_xml | – reference: 4) P. Shenoy, K. J. Miller, B. Crawford, and R. P. N. Rao : Online electromyographic control of a robotic prosthesis, IEEE Trans. Biomed. Eng., 55 (3), 1128-1135, 2008. – reference: 7) J. U. Chu, I. Moon, and M. S. Mun : A real-time EMG pattern recognition system based on linear-nonlinear feature projection for a multifunction myoelectric hand, IEEE Trans. Biomed. Eng., 53 (11), 2232-2239, 2006. – reference: 16) 福田修, ト楠, 辻敏夫:生EMG信号による電動義手の制御, 計測自動制御学会論文集, 40 (11), 1124-1131, 2004. – reference: 27) L. J. Hargrove, K. Englehart, and B. Hudgins : A comparison of surface and intramuscular myoelectric signal classification, IEEE Trans. Biomed. Eng., 54 (5), 847-853, 2007. – reference: 12) 西川大亮, 兪文偉, 横井浩史, 嘉数侑昇:筋電義手制御のためのオンライン学習法, 信学論 (D), J82-DII (9), 1510-1519, 1999. – reference: 3) 吉川雅博, 三河正彦, 田中和世:筋電位を利用したサポートベクターマシンによる手のリアルタイム動作識別, 信学論 (D), J92-D-II (1), 93-103, 2009. – reference: 8) A. D. C. Chan and K. B. Englehart : Continuous myoelectric control for powered prostheses using hidden markov models, IEEE Trans. Biomed. Eng., 52 (1), 121-124, 2005. – reference: 19) V. S. Ramachandran and S. Blakeslee : Phantoms in the Brain : Probing the Mysteries of the Human Mind, William Morrow & Co, 1998. – reference: 24) M. Zecca, S. Micera, M. C. Carrozza, and P. Dario : Control of multifunctional prosthetic hands by processing the electromyographic signal, Crit. Rev. in Biomed. Eng., 30 (4-6), 459-485, 2002. – reference: 11) 西川大亮, 兪文偉, 横井浩史, 嘉数侑昇:表面筋電位からの動作識別システムにおけるオンライン型学習データ管理機構, 信学論 (D), J84-DII (12), 2634-2643, 2001. – reference: 9) Y. Huang, K. B. Englehart, B. Hudgins, and A. D. C. Chan : A gaussian mixture model based classification scheme for myoelectric control of powered upper limb prostheses, IEEE Trans. Biomed. Eng., 52 (11), 1801-1811, 2005. – reference: 21) 辻敏夫, 福田修, 大塚彰, 金子真:義手制御を目的とした筋電操作トレーニングシステム, 信学論 (D), J83-D-II (10), 2030-2039, 2000. – reference: 23) 河合良訓, 原島広至:肉単, NTS, 2004. – reference: 6) 北村徹, 辻内伸好, 小泉孝之:筋電信号による動作推定に基づくロボットハンドのマニピュレーション, 日本機械学会論文集C, 73 (735), 3024-3030, 2006. – reference: 18) N. Bu, O. Fukuda, and T. Tsuji : EMG-based motion discrimination using a novel recurrent neural network, J. Intelligent Information Systems, 21 (2), 113-126, 2003. – reference: 14) 加藤龍, 横井浩史:適応機能を有する運動意図推定システム -高機能ロボットハンドと日常生活支援-, 人工知能学会誌, 23 (3), 326-333, 2008. – reference: 2) 陳隆明, 澤村誠志, 中村春基, 柴田八衣子, 大庭潤平, 溝部二十四, 山下英俊, 深澤喜啓, 大塚博, 中川昭夫:筋電義手の有用性と実用性-実際の症例から-, 日本義手装具学会誌, 17 (4), 243-248, 2001. – reference: 22) A. O. Perotto, 栢森良二訳:筋電図のための解剖ガイド:四肢・体幹, 西村書店, 1997. – reference: 20) 陳隆明編:筋電義手訓練マニュアル, 全日本病院出版会, 2006. – reference: 1) 大庭潤平, 陳隆明, 中村春基, 柴田八衣子, 溝部二十四, 山下英俊, 深澤喜啓, 松原宏幸, 中川昭夫, 古川宏:片側前腕切断者における筋電義手と能動義手の作業能力の比較-両手を用いたADLと心理的影響について, 総合リハビリテーション, 34 (7), 673-679, 2006. – reference: 26) 日本整形外科学会, 日本リハビリテーション医学会:義肢装具のチェックポイント第5版, 医学書院, 1998. – reference: 17) O. Fukuda, T. Tsuji, M. Kaneko, and A. Otsuka : A human-assisting manipulator teleoperated by EMG signals and arm motions, IEEE Trans. Robot. Automat., 19 (2), 210-222, 2003. – reference: 13) B. Hudgins, P. A. Parker, and R. N. Scott : A new strategy for multifunction myoelectric control, IEEE Trans. Biomed. Eng., 40 (1), 82-94, 1993. – reference: 25) C. C. Chang and C. J. Lin : LIBSVM : a Library for Support Vector Machines, 2001, Software available at http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm – reference: 5) 永田健太郎, 安藤啓一, 山田雅史, 曲谷一成:チャネル選択にモンテカルロ法を用いた多チャネルEMGによる手の動作認識, 生体医工学, 44 (1), 138-147, 2006. – reference: 10) K. Englehart and B. Hudgins : A robust, real-time control scheme for multifunction myoelectric control, IEEE Trans. Biomed. Eng., 50 (7), 848-854, 2003. – reference: 15) A. B. Aiiboye and R. F. Weir : A heuristic fuzzy logic approach to EMG pattern recognition for multifunctional prosthesis control, IEEE Trans. Neural Syst. Rehab. Eng., 13 (3), 280-291, 2005. |
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SourceID | medicalonline jstage |
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SubjectTerms | 前腕切断者 動作 筋電位 筋電義手 識別器 |
Title | 前腕切断者を対象とした筋電位信号に基づく手の動作識別法に関する基礎的研究 |
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