1330 機能的電気刺激による麻痺上肢の学習制御の基礎研究
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概要
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Automatic generation of stimulus parameters was clinically examined with machine learning control system using a neural network. The nonlinear relationship between hand posture and stimulus intensities were quantified by applying electrical stimulation to the supinator, wrist extensor and wrist flexor through percutaneous electrodes and measuring the supination and wrist extension angle in a hemiplegic subject. The measured relationship was modeled with a backpropagation neural network. The stimulus parameters generated by the trained network from the desired trajectory was applied to the subject. The result showed the feasibility to control the hand posture with the stimulus pattern generated automatically using a machine learning system.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2000-07-31
著者
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