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筋電と筋音を用いた皮膚インピーダンス変化の影響を受けない動作意図分類モデルの開発

Research Project

Project/Area Number 24KJ2014
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeMulti-year Fund
Section国内
Review Section Basic Section 90150:Medical assistive technology-related
Research InstitutionTokyo Denki University

Principal Investigator

浅沼 雄飛  東京電機大学, 先端科学技術研究科, 特別研究員(DC1)

Project Period (FY) 2024-04-23 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
Fiscal Year 2026: ¥500,000 (Direct Cost: ¥500,000)
Fiscal Year 2025: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
Outline of Research at the Start

筋電義手は応答速度が速い反面、その問題の1つとして長時間使用した際、汗や蒸れなどによる皮膚インピーダンスの変化により識別率が低下してしまう問題が挙げられる。
本研究ではこの問題の解決のため、皮膚上で測定できる振動データで、皮膚インピーダンスの影響を受けない筋音を筋電と併用して動作分類を行う。
筋音を用いて分類モデルの評価を行い、筋電の分類モデルの調整を繰り返すことで皮膚インピーダンスの変化による識別率の低下を補償し、識別率を高精度に保つ分類モデルの開発を行う。

URL: 

Published: 2024-04-24   Modified: 2024-07-03  

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