医用生体工学の機械翻訳サンプル

 

予防ケアやその他の医療活動を継続的に実行することによって肯定的な効果を達成することができますが、毎日同じ活動を行うことは精神的緊張の原因となる可能性があります。従って、使用者のやる気を維持し、使用者が自発的に活動可能なゲームを組み込むことで、運動システムの使用を促すための研究が行われています。マイクロソフトが開発したKinectシステムは、人の姿勢やその関節の3次元座標を認識することができ、そして、Kinectを使用して手足の動きをリハビリ目的に計測するシステムの研究開発が行われています。Kinect は現実世界の人間の姿勢を検出できるため、拮抗運動を認識するためにも使用できます。最近では、いくつかのKinectに準じた商用リハビリテーションシステムが開発されています。我々は、以前に、深度画像センサーを用いた下肢椅子運動支援システムの試作を設計開発し、性能と使いやすさを評価しました。このシステムは、Kinectセンサーから取得した骨格およびRGBデータにおける3D位置データと関節角度に基づいて、運動を認識し、評価します。本研究では、深度センサーを用いた拮抗運動を補助するシステムの設計、実装、評価を行いました。このシステムは、深度センサーから取得した使用者の関節に関する骨格データを用いて運動を認識し、即時のフィードバックを提供するために、使用者の運動を評価します。加えて、使用者に運動手順を説明し、即時の映像を再生して運動を促すために、視聴覚ディスプレイを使用します。また、リズムゲーム機能も備えており、ユーザーは音楽に調子を合わせて運動できます。このシステムは、上肢/下肢拮抗運動、上肢左/右拮抗運動、両腕と両脚を用いたじゃんけん、二拍子/三拍子運動の4種類の運動を含みます。

Positive effects can be achieved by continuously performing preventive care and other medical activities , but performing the same activities every day can be a cause of mental strain . Therefore , research has been conducted to encourage the use of the motor system by maintaining the motivation of users and incorporating games that users can voluntarily engage in . The Kinect system developed by Microsoft is capable of recognizing the posture of a person and the three-dimensional coordinates of his or her joints , and research and development of a system that uses Kinect to measure limb movements for rehabilitation purposes is underway . Kinect can detect real-world human postures and can therefore also be used to recognize antagonistic movements . Recently , several Kinect-compliant commercial rehabilitation systems have been developed . We previously designed and developed a prototype lower limb chair motion support system using depth image sensors to evaluate performance and ease of use . The system recognizes and evaluates motion based on 3D positional data and joint angles in skeletal and RGB data acquired from Kinect sensors . In this study , we designed , implemented , and evaluated a system that aids antagonistic movement using depth sensors . The system uses skeletal data on the user 's joints acquired from depth sensors to recognize movement and assess user movement to provide immediate feedback . In addition , we use an audiovisual display to explain the exercise procedure to the user and to play the immediate video to encourage movement . It also has a rhythm game function that allows users to adjust their movements to music . The system includes four types of exercises : upper/lower limb antagonism , upper left/right antagonism , soaking with both arms and legs , and biceps/tripple exercise .

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