Factor Extraction of Bioelectrical Signals Correlated with Subjective Values Containing Ambiguity

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疲労を伴う運動タスクにおいて，客観的価値である筋活動電位(EMG)から主観的価値である疲労感という感覚を推定することを目的とし，昨年度に取得した15名のデータに加え，今年度は新たに6名のデータ収集を行った.これで当初予定していた20名を1名上回る21名のデータ収集が完了し，本格的にデータ分析および客観的疲労と主観的疲労の関係モデルの構築を試みることが可能となった．つぎに，昨年度取得の15名のデータセットで実施していた身体的特徴に基づくクラス分類について，21名を対象に同様に実施を行った．結果として，15名のときと同様に3つのクラスに分類され，第1クラスは痩せ型高身長タイプ，第2クラスは中肉中背タイプ，第3クラスはそれ以外のタイプとなった．なお，第1クラスは3名，第2クラスは8名，第3クラスは10名が分類された．以後の解析は各クラス毎に行うが，中でも各クラス内相関が高い第2クラスを対象とした．つぎに，主観的データを目的変数，客観的データを説明変数としたモデル構築を行った．主観的データは被験者に課した運動タスクの際に取得した疲労度(VAS法により取得)の値を0から1までの実数として正規化したものとした．客観的データはEMGに基づくものであるため，EMGから幾つかの説明変数を得るため，RMS，中央周波数，筋線維使用割合(遅筋と速筋の使用割合を周波数パワーで比率化したもの)の3つを導出して説明変数とした．なお，説明変数は被験者群の平均値より基準を設け，基準値を満たすか否かによって1もしくは0として二値化した．ファジィ線形回帰モデルを構築し，推測値と真値との一致性について確認を行った．疲労という特徴上，真値を上回るのはフェイルセーフの観点から許容すると考えた．0から1の実数値スケールを2から10の分解能で表現し，真値と推測値が同じ量子化エリアに含まれ数は期待値を上回る結果となった．