Motion Primitive Segmentation Based on Cognitive Model in VR-IADL
Motion Primitive Segmentation Based on Cognitive Model in VR-IADL
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VR-IADL中基于认知模型的运动基元分割
DOI：
10.1007/978-3-030-90963-5_17
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Harada Tetsuya
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ando Taisei;Yamaguchi Takehiko;Kohama Norito;Sakamoto Maiko;Giovannetti Tania;Harada Tetsuya
近年来，在医疗领域中使用虚拟现实（VR）技术进行了许多研究。我们的研究小组一直在开发虚拟厨房挑战（VKC），这是一个使用VR技术评估工具性日常生活活动（IADL）的系统。在之前的研究中，我们主要关注VKC中最小的运动单元--运动基元。在这项研究中，我们专注于运动的VKC任务时，没有接触屏幕，并开发了一个模型，可以分割的运动原语。此外，使用一个两步的过程中的受试者的指尖速度的时间序列数据的基础上的VKC任务，我们开发了一个模型，可以分割的运动原语。因此，分割的准确率为83.4%，而假阳性率高达28%。在未来，我们计划修改的特征集。
Recently, many studies have been conducted using virtual reality (VR) technology in the medical field. Our research group has been developing a virtual kitchen challenge (VKC), which is a system to evaluate instrumental activities of daily living (IADL) using VR technology. In the previous study, we focused on motion primitives, which are the smallest unit of motion in VKC. In this study, we focused on the motion of the VKC task when there is no contact with the screen and developed a model that can be segmented by motion primitives. Furthermore, using a two-step process based on time-series data of the subject's fingertip velocity during the VKC task, we developed a model that can be segmented in terms of motion primitives. Therefore, the segmentation accuracy was 83.4%, and the percentage of false positives was as high as 28%.In the future, we plan to revise the feature set.
DOI：
10.1590/1806-9282.63.07.590
发表时间：
2017-07-01
期刊：
Revista da Associação Médica Brasileira
影响因子：
--
作者：
Cintra, Fabiana Carla Matos da Cunha;Cintra, Marco Túlio Gualberto;Bicalho, Maria Aparecida Camargos
通讯作者：
Bicalho, Maria Aparecida Camargos
基于虚拟现实IADL的运动原语识别判别模型
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
Interacción
影响因子：
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作者：
Yasuhiro Iwashita;Takehiko Yamaguchi;T. Giovannetti;Maiko Sakamoto;H. Ohwada
通讯作者：
H. Ohwada