論文の概要: Estimating Continuous Muscle Fatigue For Multi-Muscle Coordinated
Exercise: A Pilot Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17614v1
- Date: Thu, 30 Mar 2023 02:54:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 16:22:19.775203
- Title: Estimating Continuous Muscle Fatigue For Multi-Muscle Coordinated
Exercise: A Pilot Study
- Title(参考訳): 多筋協調運動における連続筋疲労の推定 : パイロット研究
- Authors: Chunzhi Yi, Baichun Wei, Wei Jin, Jianfei Zhu, Seungmin Rho, Zhiyuan
Chen and Feng Jiang
- Abstract要約: 多筋協調時間運動の疲労を評価するには、複数の筋肉の適応の疲労によって引き起こされる特性を表す神経筋の特徴が必要である。
そこで本研究では,筋肉補償と脊髄モジュール活性化の特徴による疲労の描写と,生理的合理的モデルによる連続疲労の推定を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.431134370031877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Assessing the progression of muscle fatigue for daily exercises provides
vital indicators for precise rehabilitation, personalized training dose,
especially under the context of Metaverse. Assessing fatigue of multi-muscle
coordination-involved daily exercises requires the neuromuscular features that
represent the fatigue-induced characteristics of spatiotemporal adaptions of
multiple muscles and the estimator that captures the time-evolving progression
of fatigue. In this paper, we propose to depict fatigue by the features of
muscle compensation and spinal module activation changes and estimate
continuous fatigue by a physiological rationale model. First, we extract muscle
synergy fractionation and the variance of spinal module spikings as features
inspired by the prior of fatigue-induced neuromuscular adaptations. Second, we
treat the features as observations and develop a Bayesian Gaussian process to
capture the time-evolving progression. Third, we solve the issue of lacking
supervision information by mathematically formulating the time-evolving
characteristics of fatigue as the loss function. Finally, we adapt the metrics
that follow the physiological principles of fatigue to quantitatively evaluate
the performance. Our extensive experiments present a 0.99 similarity between
days, a over 0.7 similarity with other views of fatigue and a nearly 1 weak
monotonicity, which outperform other methods. This study would aim the
objective assessment of muscle fatigue.
- Abstract(参考訳): 日常運動における筋疲労の進行を評価することは、特にメタバースの文脈下で、正確なリハビリテーション、パーソナライズされた訓練用量にとって重要な指標となる。
多筋協調運動の疲労評価には, 筋の時空間的適応の疲労を表わす神経筋的特徴と, 経時的疲労進行を捉える推定因子が必要である。
本稿では,筋補償と脊髄モジュール活性化の特徴による疲労の描写と,生理的合理的モデルによる連続疲労の推定を提案する。
まず,疲労により引き起こされる神経筋適応の先行に触発された特徴として,筋シナジー分画と脊髄モジュールスパイキングの変動を抽出する。
第2に,特徴を観察として扱い,ベイズ・ガウス過程を発達させ,時間発展の進行を捉える。
第3に,疲労の時間発展特性を損失関数として数学的に定式化することにより,監督情報の欠如を解消する。
最後に,疲労の生理的原理に従う指標を適用し,パフォーマンスを定量的に評価する。
我々の広範な実験では、日数0.99の類似性、疲労の他の見解と0.7以上の類似性、および他の方法に匹敵する1に近い弱単調性を示す。
本研究は筋疲労の客観的評価を目的とした。
関連論文リスト
- Muscles in Time: Learning to Understand Human Motion by Simulating Muscle Activations [64.98299559470503]
マッスル・イン・タイム (MinT) は、大規模な人工筋肉活性化データセットである。
227名の被験者と402名の模擬筋骨格をカバーする9時間以上のシミュレーションデータを含んでいる。
ヒトのポーズ配列からニューラルネットワークを用いた筋活動量推定の結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T18:28:53Z) - EEG for fatigue monitoring [0.0]
脳波検査(EEG)は、生理的疲労を客観的に評価するための有望なツールとして登場した。
本稿では,脳波を用いた生理疲労のモニタリングの現状を包括的に分析することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T21:01:45Z) - Estimating exercise-induced fatigue from thermal facial images [0.0]
本研究では,熱画像と顔分析技術を用いて運動負荷による疲労度を自動推定する手法を提案する。
その結果, 運動負荷による疲労レベルは, 平均誤差が15%未満の1つの静熱フレームで予測できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T10:00:23Z) - Vision-based Estimation of Fatigue and Engagement in Cognitive Training
Sessions [9.018775341716305]
本研究では,リアルタイムな心的疲労をモニタリングするための新しいリカレントビデオトランス (RVT) 手法を開発し,検証する。
RVTモデルは最先端のバイナリモデルと比較して高いバランスの取れた精度(78%)と精度(0.82)を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-24T21:58:14Z) - Heterogeneous Hidden Markov Models for Sleep Activity Recognition from
Multi-Source Passively Sensed Data [67.60224656603823]
精神科患者の受動的活動監視は、リアルタイムでの行動変化を検出するために不可欠である。
睡眠行動認識は、患者の活動サイクルを表現する行動マーカーである。
スマートフォンから受動的に検出されたデータは、患者の生体リズムに優れた代替手段である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-08T17:29:40Z) - Shape Analysis for Pediatric Upper Body Motor Function Assessment [1.7434874566844876]
脊髄筋萎縮症(SMA)やデュシェンヌ筋ジストロフィー(DMD)などの神経筋疾患は進行性筋変性と運動機能の喪失を引き起こす。
従来の上肢運動機能評価は、患者の運動を定量的に測定するものではない。
本稿では,曲線登録と形状解析を用いて,平均基準形状を抽出しながら時間的に軌道を整列する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-10T17:02:31Z) - Continual learning benefits from multiple sleep mechanisms: NREM, REM,
and Synaptic Downscaling [51.316408685035526]
先行学習を失うことなく、新しいタスクやスキルを連続して学習することは、人工ニューラルネットワークと生物学的ニューラルネットワークの両方にとって、計算上の課題である。
本稿では,3つの異なる睡眠成分のモデル化が,人工ニューラルネットワークの連続学習にどのように影響するかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-09T13:45:27Z) - Learning Human Cognitive Appraisal Through Reinforcement Memory Unit [63.83306892013521]
逐次評価タスクにおける人間の認知評価の効果を生かしたリカレントニューラルネットワークのためのメモリ強調機構を提案する。
記憶増強機構を2つの正および負の強化記憶とともに評価状態を含む強化記憶ユニット(RMU)として概念化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-06T08:56:55Z) - On the Handwriting Tasks' Analysis to Detect Fatigue [0.0]
本稿では,20名の健常者を対象とした新しいオンライン手書きデータベースを提案する。
主な目的は、様々な手書き作業における身体運動刺激の影響について研究することであった。
実験結果から, 乳酸濃度と機械的疲労により, 高速な機械的回復が得られ, 測定できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-28T14:15:07Z) - Universal Loss Reweighting to Balance Lesion Size Inequality in 3D
Medical Image Segmentation [50.63623720394348]
ネットワークの小さな病変の検出能力を高めるために,損失再重み付け手法を提案する。
Dice Loss, Focal Loss, Asymmetric similarity Lossなど,よく知られた損失関数に対する本手法の利点を報告する。
実験の結果, 逆重み付けは検出品質を著しく向上させる一方で, 最先端のデライン化品質を保っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-20T12:08:22Z) - Microvascular Dynamics from 4D Microscopy Using Temporal Segmentation [81.30750944868142]
経時的に脳血流量の変化を追跡でき, ピアル表面に向かって伝播する自発性動脈拡張を同定できる。
この新たなイメージング機能は、機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)を基盤とした血行動態応答関数を特徴付けるための有望なステップである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-14T22:55:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。