腕の4つの筋電波形を用いた機械学習分類による現代版メジャーリーガー養成ギプスの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIC21049

グループ名: 【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日: 2021/11/27

タイトル(英語): Development of Modern Version of Major Leaguer Training Gypsum based on Machine Learning using 4 Myoelectric Waves of Human Arm

著者名: 髙橋 慶壮(芝浦工業大学),清水 創太(芝浦工業大学),佐藤 俊平(芝浦工業大学),島田 明(芝浦工業大学)

著者名(英語): Yoshimasa Takahashi(Shibaura Institute of Technology),Sota Shimizu(Shibaura Institute of Technology),Shumpei Sato(Shibaura Institute of Technology),Akira Shimada(Shibaura Institute of Technology)

要約(日本語): 本研究では，野球のピッチャーの投球時の腕の4つの筋肉の筋電位波形から機械学習によって生成したボールリリース地点予測器により，UCL損傷を引き起こす危険領域を通過するかどうかを判定し，必要に応じてFESを用いて投球者の腕の軌道を矯正したり，危険を伝えることで未然にUCL損傷を防ぎ投手を故障から守るトレーニング装置の開発を目指している．

要約(英語): This paper presents a unique training system for baseball pitchers. From a statistical analysis of many baseball pitchers in the major league, the UCL (Ulnar Collateral Ligament) damage is one of the main reasons of their elbow injures. The authors inspired the following system, i.e., a possibility of the UCL damage is predicted using RNN classifier from 4 myoelectric waves of a pitcher’s arm, and a functional electrical stimulation (FES) is applied to some of the 4 muscles.

本誌: 2021年11月30日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ: 75-76 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 951 Kバイト