@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214605,
 author = {鈴木, 賢人 and Luciano, H O Santos and 劉, 暢 and 植嶋, 大晃 and 杉山, 治 and 山本, 豪志朗 and 岡橋, さやか and 黒田, 知宏},
 issue = {27},
 month = {Jan},
 note = {脳卒中に伴う身体機能障害を有する患者に対し行われるリハビリテーションにおいて，医療機関への移動による身体的負荷や感染リスクを軽減するために，任意の場所でリハビリテーションを行えるシステムが望まれる．そのため動作を定量的に表す指標や患者に説明する評価理由の分析が必要である．そこで本研究では，人物の姿勢推定技術により各関節位置や可動角度の時系列情報を抽出し，定量的評価指標や評価理由の推定を試みる．具体的には，姿勢推定情報から体幹の傾斜や双肩の傾斜の二つの代償動作の度合いや肩や肘の関節の角度を算出する．また，Multi-Head Attention 層を含むニューラルネットワークを用いた評価モデルを構築し，時系列上での重要度を算出することで評価理由の推定を試みる．検証実験では，作業療法士が脳卒中後遺症の患者を模擬した動作に対し上肢機能の評価を行った．その結果，サンプル動作に対して療法士と同様の観察評価を得た．また，得られた観察評価を療法士に適切に提示する可視化方法について検討した．},
 title = {リハビリテーション支援のための動作推定を用いた上肢機能評価及び可視化},
 year = {2022}
}