リカレントニューラルネットワークを用いたヒト骨格筋の力学モデル
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概要
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筋の力学特性は, 筋の活動度に依存する. またヒトを対象とする場合, 中枢からの指令による力と伸張反射による力が観測される. これらの理由のために, 伸展実験から筋の粘弾性を推定することは容易ではない. そこで, 伸張反射を発現している筋の応答からリカレントニューラルネットワークを用いて筋のダイナミクスをモデル化する方法を提案する. まず, 筋の2要素モデルの模擬応答を用いてシミュレーションを行なったところ, 伸張反射が発現していない場合の模擬応答を良好に推定することができた. 次に長母指屈筋を対象にした実測値に適用した. その結果, 非線形最小2乗法によって推定した応答とよく一致し, 提案法が有用であることが分かった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-18
著者
-
吉田 正樹
神戸大学工学部
-
赤澤 堅造
神戸大学工学部情報知能工学科
-
内山 孝憲
慶應義塾大学理工学部
-
楠本 秀忠
大阪経済大学
-
楠本 秀忠
大阪経済大学人間科学部
-
楠本 秀忠
大阪大学 工
-
内山 孝憲
神戸大学工学部
-
前野 純彦
神戸大学工学部
-
吉田 正樹
神戸大学自然科学研究科
-
赤澤 堅造
大阪工業大学 工学部
-
赤澤 堅造
神戸大学工学部
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