ガウス過程回帰モデルを用いたリーチング動作の到達位置推定モデルの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PI20039

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 知覚情報研究会

発行日: 2020/03/04

タイトル(英語): Development of a Reaching Position Estimation Model Using Gaussian Regression Model

著者名: 宮 吉兆(公立諏訪東京理科大学),山口 武彦(公立諏訪東京理科大学),坂本 麻衣子(佐賀大学),Tania Giovannetti(Temple University)

著者名(英語): Yoshinobu Miya(Suwa University of Sciencce),Takehiko Yamaguchi(Suwa University of Science),Maiko Sakamoto(Saga University),Giovannetti Tania(Temple University)

キーワード: 認知症|軽度認知障害|Ｍｉｃｒｏ－ｅｒｒｏｒ|手段的日常生活|ガウス過程回帰|機械学習|dementia|Mild Cognitive Impairment|Micro-error|Instrumental activities of Daily Living|Gaussian process regression| Machine learning

要約(日本語): リーチング対象のターゲット刺激周辺にある条件を満たす妨害刺激を表示すると，リーチング動作に僅かな動きの淀みが発生する場合がある．この現象はMicro-Error(ME)と呼ばれ，ME発生時のリーチング軌道は，妨害刺激を経由した後にターゲット刺激の方向に軌道修正される．本研究では，ガウス過程回帰モデルを用いて，動作開始時の運動特徴量からリーチングの到達位置を推定するモデルを開発した．その結果，x，およびz方向の決定係数はそれぞれ0.94，0.97となった．

要約(英語): In this study, a Gaussian process regression model was developed to estimate the reaching position based on the feature pattern at the start point of the movement. As a result, the coefficients of determination in the x and z directions are 0.92 and 0.96, respectively.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,132 Kバイト