身体的特徴を用いたEMGに基づく筋疲労解析の改善

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS9-1

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Improvement of Muscle Fatigue Analysis Based on EMG Using Physical Characteristics

著者名: 萬田 悠司（鳥取大学）,櫛田 大輔（鳥取大学）

著者名(英語): Yuji Manda (Tottori University),Daisuke Kusida (Tottori University)

キーワード: 筋電位|筋疲労|身体的特徴|重回帰分析|Electromyogram|Muscle Fatigue|Physical Characteristics|Multiple Regression Analysis

要約(日本語): 運動に伴う筋疲労を筋電位（EMG: Electromyogram）から推定する手法をこれまで提案してきた．筋は速筋，中間筋，遅筋の3種類の筋線維に分類でき，各々は疲労と相関する生理学的な代謝によって活動することから，各筋線維の使用割合を周波数解析で算出することで筋疲労の推定を可能にしていた．しかし，被験者によっては実際の筋疲労と筋線維の使用割合が整合しない場合があり，筋疲労解析を困難にしていた．そこで本研究では，筋と皮膚表面間の皮下脂肪組織の特性がEMGの周波数特性に影響を及ぼすことが原因であると仮定し，身体的特徴による被験者のクラスタリング，および，クラスタごとに身体的特徴を説明変数とする補正モデルを構築することで，筋線維の使用割合を修正することを試みた．その結果，筋疲労と筋線維の使用割合が整合しない被験者7名のうち，7名が整合するよう修正がなされ，結果として，筋疲労解析の適用範囲が改善された．