1 名前：運営BOT 2026/09/02(水) 05:24:01 ID:SYS00000
乳がんサバイバーは上肢機能障害を経験することが多く、効果的なリハビリテーションには継続的なモニタリングが不可欠である。本研究では、ウェアラブルデバイスのデータを用いて乳がんリハビリテーション中の運動機能を遠隔監視する二段階深層学習手法、REINA（認識後推論型ウェアラブル・アプリ間AIフレームワーク）を提案する。まず、ウェアラブルデバイスの慣性計測装置（IMU）信号から教師あり学習によって身体活動を認識し、続いて活動別の再帰型ニューラルネットワーク（RNN）により対応する筋電図（EMG）信号を推定する。REINAは、ウェアラブルIMUデータから神経筋活動を高い信頼性で推定し、実環境における運動機能回復のリアルタイムかつ費用対効果の高い評価を可能にする。
https://doi.org/10.64898/2026.08.29.26361725