筋電信号と身体的特性に基づく疲労動作の識別

カテゴリ：部門大会

論文No：OS4-1-7

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)：Identification of fatigue movements based on Electromyographic signal and physical characteristics

著者名：北條 凌光（徳島大学）,伊藤 桃代（徳島大学）,伊藤 伸一（徳島大学）,福見 稔（徳島大学）

著者名(英語)： Ryoki Hojo (Tokushima University),Momoyo Ito (Tokushima University),Shinichi Ito (Tokushima University),Minoru Fukumi (Tokushima University)

キーワード：機械学習,電気信号,身体的特性身体的特性,Machine Learning,Electromyographic signal,Physical characteristics

要約(日本語)：スポーツ選手のスキル向上には適切なトレーニングが不可欠だが，過度な負荷は筋肉疲労や損傷を引き起こす可能性がある．従来の疲労評価は主観的手法に依存しており，客観的かつ定量的な基準が求められている．本研究では，筋電信号を用い，専門知識がなくても使用可能で，被験者に負担をかけずに疲労を評価できるシステムの構築を目指す．手首へのセンサ装着により実用性を高め，筋電データに身体的特徴量を組み合わせて個人差に対応することで，汎用的かつ信頼性の高い疲労評価を行う．また，疲労データの取得が容易ではないことから，One-Class SVMによる教師なし学習を導入して疲労判定の実験を行った．

本誌掲載ページ：935-939p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：707Kバイト