ウェアラブル筋電センサデータの機械学習による舌運動診断システムの開発

カテゴリ: 部門大会

論文No: 27P3-SSP-43

グループ名: 【E】第37回「センサ・マイクロマシンと応用システム」シンポジウム

発行日: 2020/10/19

タイトル(英語): Development of tongue movement diagnosis system by machine learning of wearable EMG sensor data

著者名: 牧本 なつみ(産業技術総合研究所), 竹井 裕介(産業技術総合研究所), 小林 健(産業技術総合研究所)

要約(日本語): 本研究では、咀嚼嚥下能力の定量化として非侵襲かつ長時間計測可能なワイヤレス筋電センサを装着し、計測された筋電データにより喫食時の舌の動きを診断することを目的としている。本論文では、口内に物がない状態の舌の動きの計測と機械学習による舌運動診断システムの開発について述べた。

要約(英語): The myoelectric data was measured by attaching a wireless myoelectric sensor of non-invasive attached with gel electrodes under the chin, and it is simple and safe. In this experiment, we developed a highly accurate tongue movement diagnosis system by machine learning using personal myoelectric data collected by a certain period.

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