深層学習を用いた歩行時膝関節面の力学的負荷に関する動作因子の検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-104

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): A Study of Motion Factors on Mechanical Stress on Knee Joint During Walking Using Deep Learning

著者名: 諏訪聡（北九州市立大学）,松岡諒（北九州市立大学）,三谷拓也（香川大学）,井上恒（香川大学）

著者名(英語): Satoshi Suwa (The University of Kitakyushu),Ryo Matsuoka (The University of Kitakyushu),Takuya Mitani (Kagawa University),Koh Inoue (Kagawa University)

キーワード: 膝関節接触力|筋骨格モデル|モーションキャプチャ|Grad-CAM|畳み込みニューラルネットワーク|Knee joint contact force|Musculoskeletal model|Motion capture|Grad-CAM|Convolutional Neural Network

要約(日本語): 超高齢社会が進む現代社会では，歩行などの生涯にわたって持続可能な身体活動の重要度が増している．歩行において膝関節への負荷はそのような身体活動に障害をもたらし得る要因である．これまで膝関節の負荷は順動力学シミュレーションによって歩行動作の影響が検討されている．しかしながら，膝関節周りの動作しか考慮されておらず，腕や体幹の動きなど全身の動作を考慮した解析手法は確立されていない．本稿では，機械学習を用いて歩行時膝関節面の力学的負荷における関連因子の解析手法の検討を行った．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 441 Kバイト