講演名 2014-03-18
筋電図と手形状情報を統合した把持タスクにおけるシナジー抽出(力触覚,手,一般)
益崎 克成, 福村 直博,
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抄録(和) ヒトは多数の筋肉を有しており,その膨大な自由度を制御することは一見困難であると考えられているが,ヒトは巧みに運動を実現している.しかし,どのようにしてこの膨大な自由度を有する運動系を支配し,協調・制御させているかはわかっていない.この問題を解決する仮説として,中枢神経では筋シナジーという仕組みを使っているといわれている.本研究では,把持タスクに注目し,主成分分析による筋電からのシナジー抽出を検証したのち,異種情報間の相関情報を抽出する神経回路モデルを用いて,筋電信号と実際の把持形状より相関情報を抽出することで,把持に関する筋シナジーの抽出を試みた.
抄録(英) Since a human has a large number of muscles, it is thought that controlling the enormous degrees of freedom is difficult. However, the human achieves the movement skillfully and it is not known how the central nervous system controls and coordinates many degrees of freedom. One of the major hypothesis to solve this problem is the mechanism of muscle synergies. In this study, we focused on the extraction of the muscle synergies in a grasping task. At first, we confirmed the feature extraction from EMG using principal component analysis. After that, we examined a neural network model for extracting the correlated information between different kinds of information. As a result, we confiremed that the neural network model could extract the muscle synergies in the grasping task from the hand shape and EMG signal.
キーワード(和) 筋電図 / 把持 / 筋シナジー / 神経回路モデル / 砂時計モデル
キーワード(英) Electromyogram / Grasping / Muscle synergy / Neural network model / Auto-encoder
資料番号 HIP2013-82
発行日

研究会情報
研究会 HIP
開催期間 2014/3/10(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Human Information Processing (HIP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 筋電図と手形状情報を統合した把持タスクにおけるシナジー抽出(力触覚,手,一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) An Extraction of Muscle Synergies in the Grasping Task by the Integration of Hand Shape Information and EMG Signal
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 筋電図 / Electromyogram
キーワード(2)(和/英) 把持 / Grasping
キーワード(3)(和/英) 筋シナジー / Muscle synergy
キーワード(4)(和/英) 神経回路モデル / Neural network model
キーワード(5)(和/英) 砂時計モデル / Auto-encoder
第 1 著者 氏名(和/英) 益崎 克成 / Katsunari MASUZAKI
第 1 著者 所属(和/英) 豊橋技術科学大学大学院情報・知能工学専攻
Toyohashi University of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 福村 直博 / Naohiro FUKUMURA
第 2 著者 所属(和/英) 豊橋技術科学大学大学院情報・知能工学専攻
Toyohashi University of Technology
発表年月日 2014-03-18
資料番号 HIP2013-82
巻番号(vol) vol.113
号番号(no) 501
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日