ベイジアンネットワークによる生理学的背景を考慮した筋疲労推定モデルの構築

カテゴリ：部門大会

論文No：GS10-2

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Construction of a Muscle Fatigue Estimation Model Considering Physiological Background Using Bayesian Networks

著者名：蓮見 紘一郎（鳥取大学）,清水 総一郎（鳥取大学）,櫛田 大輔（鳥取大学）

著者名(英語)： Koichiro Hasumi (Tottori University),Soichiro Shimizu (Tottori University),Daisuke Kushida (Tottori University)

キーワード：生体信号,筋活動電位（EMG）,筋疲労,ベイジアンネットワーク,確率モデル,Biological signals,Electromyogram,Muscle fatigue,Bayesian networks,Stochastic models

要約(日本語)：本研究では，運動によって想起する筋疲労感，筋活動電位（EMG：Electromyogram），体内で生じる代謝活動，呼吸や心拍といったバイタルサインが相互に関係する確率的遷移によるものと捉え，ベイジアンネットワーク（以下，BN）を用いて関係付けることを試みた． 20代男性4名を対象とし，4kg, 5kg, 6kgの各負荷を用いたアームカール運動を各々3セット実施して，EMG，心拍，呼吸，主観的筋疲労の測定を行い BNを構築した．その結果，BNの各ノードに既知のエビデンスを与えることで筋疲労感の事後確率が妥当な変化を示すことが確認され，BNによる筋疲労感の表現および推定が可能であることを示唆した．EMGに基づく筋疲労解析には専門的知識が必要であるが，本モデルを用いることで，EMGを解釈する必要なく，定量的な筋疲労の推定が期待できる．

本誌掲載ページ：1502-1508p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：687Kバイト