脳波と筋硬度計を用いたトレーニング怪我防止システム

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：IIC25010

グループ名：【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日：2025/8/19

タイトル(英語)：Injury Prevention System for Muscle Training Using EEG and Muscle Hardness Tester

著者名：中村 孔星(徳島大学),伊藤 伸一(徳島大学),伊藤 桃代(徳島大学),福見 稔(徳島大学)

著者名(英語)： Kosei Nakamura(Tokushima University),Siniti Ito(Tokushima University),Momoyo Ito(Tokushima University),Minoru Hukumi(Tokushima University)

キーワード：脳波解析,筋硬度計,機械学習,Brain Wave Analysis,Muscle Hardness Tester,Machine Learning

要約(日本語)：本稿では，脳波計および筋硬度計を用いて，筋疲労の評価およびトレーニング中のけが予防システムを提案する．提案システムでは，健常成人被験者を対象に，一定の筋収縮課題を課し，課題前後の脳波信号および筋硬度の変化を測定する．実験的検証を行った結果，筋疲労の進行に伴い，脳波信号の変化および筋硬度の上昇が観察され，両者に有意な相関が認められた．また，測定データを基に機械学習モデルを構築し，筋疲労状態の分類精度を評価したところ，識別精度は平均61％を示した．特にβ波の増加傾向が識別の主な特徴量として寄与していたことが確認された．これらの結果は，現場でのリアルタイムモニタリングシステムの実現可能性を示唆しており，トレーニングやリハビリテーション現場における応用が期待される．

要約(英語)：Our proposed system evaluates muscle fatigue and prevents injuries using EEG and muscle hardness. We confirmed a correlation between brainwaves and muscle hardness, achieving 61% average accuracy in classifying fatigue states. Increased beta waves were a key feature, suggesting real-time monitoring feasibility for training and rehabilitation.

本誌：2025年8月22日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ：13-18p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,222Kバイト