JP7023210B2 - 多次元データ可視化装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Description
[一実施形態]
(構成例)
図1は、この発明に係る多次元データ可視化装置の一実施形態である運動状態可視化装置の機能構成を示すブロック図である。
運動状態可視化装置1は、信号ケーブル、LAN(Local Area Network)または無線LANやBluetooth(登録商標)等の無線ネットワークを介して、筋電信号計測装置2および表示装置3に接続される。
次に、以上のように構成された運動状態可視化装置1の動作例を説明する。
(1)射影変換モデル構築フェーズ
射影変換モデルの構築フェーズが設定されると、運動状態可視化装置1は以下のように射影変換モデルを構築するための学習処理を実行する。
図2は、運動状態可視化装置1の制御ユニット11による射影変換モデル構築フェーズの処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。
筋電信号計測装置2では、被験者の監視対象となる筋活動系に対応する複数の筋部位に電極が装着され、これらの電極により連続的な筋電信号が検出される。このとき、被験者の理想的な運動状態において検出された各筋電信号には「正例」ラベルが付される。一方、被験者の理想からかけ離れた運動状態において検出された各筋電信号には「負例」ラベルが付される。なお、この例では、筋電信号計測装置2は3個の電極を使用し、これにより正例および負例とも3系列の筋電信号EMG1,EMG2,EMG3が出力される場合について説明を行う。
運動状態可視化装置1は、次にステップS3において、特徴量算出部113の制御の下、上記正例の各波形データおよび負例の各波形データの各々から振幅の特徴量を抽出するための処理を以下のように実行する。
R1 =[R1 (1),R1 (2),…,R1 (n)]
R2 =[R2 (1),R2 (2),…,R2 (n)]
R3 =[R3 (1),R3 (2),…,R3 (n)]。
次に運動状態可視化装置1は、上記特徴量記憶部122に記憶された、正例および負例の各振幅特徴量データR1 ,R2 ,R3 をもとに、射影変換モデルを構築するための学習処理を行う。この例では、自己組織化マップのアプローチを用い、正例および負例の各々について、上記3系列の振幅特徴量データR1 ,R2 ,R3 をサンプルごとに二次元空間に射影するモデルを構築する。
mk =[wk,1,wk,2,wk,3]
のような参照ベクトルを持つ。wk,1,wk,2,wk,3はそれぞれ各振幅特徴量データR1 ,R2 ,R3 に対する参照ベクトルであり、自己組織化マップの更新や入力波形データの射影に用いられる。
Sgood(i) =[R1 good(i) ,R2 good(i) ,R3 good(i) ]
Sbad(i) =[R1 bad(i) ,R2 bad(i) ,R3 bad(i) ]
なお、振幅特徴量データR1 good(i) ,R2 good(i) ,R3 good(i)およびR1 bad(i) ,R2 bad(i) ,R3 bad(i) の読み込みは、振幅特徴量データR1 ,R2 ,R3に付与された正例、負例の各ラベルに基づいて行われる。なお、上記正例および負例の各振幅特徴量データSgood(i) ,Sbad(i) に基づく各ノードの参照ベクトルの更新処理は、非特許文献1に詳しく記載されている。
上記射影テーブルは、初期状態においては正例と負例の二次元空間への変換座標値が近い値に設定されている場合があり、この場合プロット後の正例と負例の変換後の二次元座標間の距離が近くなって両者の差別化が図り難くなる。
Sgood(t) →m33
Sgood(t′) →m18
Sbad(t) →m75
Sbad(t′) →m76
この例では、上記正例データSgood(t) ,Sgood(t′) および負例データSbad(t) ,Sbad(t′) を二次元空間に射影変換すると、図11に示すようになる。
D(t′)=1
のように算出される。
D(t) <θ(t)
であれば、ステップS513において、負例データがプロットされているノードと正例データがプロットされたノードとのユークリッド距離D(t) が閾値θ(t) 以上になるように負例データのノードの二次元空間座標を移動させる。一方、D(t) ≧θ(t) であれば移動させない。
θ(t) =(√15)
θ(t′) =2
の場合には、D(t) ≧θ(t) であるため、ノードm18の二次元空間座標の移動は行わない。これに対し、t′番目のサンプルにおけるユークリッド距離D(t′) はD(t′) =1であり、
D(t′) <θ(t′)
と判定される。このため、射影テーブル更新部115は、ノードm76の座標値を別の座標値に移動させる。
上記射影変換モデルの構築が終了すると、運動状態可視化装置1には運動状態可視化フェーズが設定される。そして、以後上記構築された射影変換モデルを用いて、ユーザの運動状態を可視化する処理が可能となる。
この状態で運動状態可視化装置1は、上記ユーザに装着された筋電信号計測装置2から出力された3系列の筋電信号を、筋電信号取得部111の制御の下、インタフェースユニット13を介して取り込む。このとき、筋電信号はインタフェースユニット13によりディジタル信号からなる波形データに変換される。
運動状態可視化装置1は、次に特徴量算出部113の制御の下、上記筋電信号記憶部121に記憶された、計測されたユーザの筋電信号の波形データ(計測波形データ)から振幅の特徴量を抽出する。またそれと共に運動状態可視化装置1は、上記筋電信号記憶部121に記憶された、目標となる運動状態に対応する筋電信号の波形データ(目標波形データ)から振幅の特徴量を抽出する。いずれの波形データについても、振幅の特徴量は、サンプルごとに例えば二乗平均平方根(Root Mean Square:RMS)として算出される。上記計測波形データから算出された振幅特徴量データおよび目標波形データから算出された振幅特徴量データは、特徴量記憶部122に一旦記憶される。
運動状態可視化装置1は、次に運動状態可視化部116の制御の下、先ず射影変換モデル記憶部123から射影変換モデルを読み込む。そして、上記特徴量記憶部122から、上記計測波形データから算出された振幅特徴量データおよび上記目標波形データから算出された振幅特徴量データをそれぞれ読み込み、これらの振幅特徴量データを上記射影変換モデルを用いて二次元空間の座標に射影変換する。そして運動状態可視化部116は、上記射影変換された各振幅特徴量データに対応する二次元空間座標値を同時に表示するための表示データを生成し、当該表示データをインタフェースユニット13から表示装置3に出力し、表示させる。
以上詳述したように一実施形態では、それぞれ筋電信号からなる多次元の入力データに対応する参照ベクトルを保持する複数のノードと、これらのノードが保持する参照ベクトルの射影先となる二次元空間における座標との対応関係を表す射影テーブルとを有する、自己組織化マップを適用した射影変換モデルを備える。そして、先ず上記射影変換モデルの学習フェーズにおいて、正例および負例それぞれの多次元入力データを取得して、当該多次元入力データからそれぞれ振幅特徴量を算出し、当該正例および負例の各振幅特徴量データをそれぞれサンプルごとに上記複数のノードの参照ベクトルとして学習させる。そして、上記正例の振幅特徴量データにより学習されたノードと、上記負例の振幅特徴量データにより学習されたノードを、上記射影テーブルに従い二次元空間に射影したときの各座標間のユークリッド距離を算出し、算出されたユークリッド距離が閾値以上となるように上記射影テーブルの座標を更新する処理を行っている。
(1)前記一実施形態では、射影変換モデルを、3系列の筋電信号からそれぞれ抽出した特徴量を二次元空間に射影変換するものとして説明した。しかし、入力信号は3系列に限らず2系列または4系列以上であってもよく、射影変換先は二次元空間以外に一次元空間や三次元空間等の他の次元の空間であってもよい。また、射影変換モデルにおいて、多次元情報をそれより低次元の空間に射影変換する手法としては、自己組織化マップを用いる以外に、主成分分析や多次元尺度法等の他の手法を適用することができる。
Claims (7)
- 入力される多次元データと同一次元の参照ベクトルを保持する複数のノードと、当該複数のノードと射影先となる空間における座標との対応関係を表す情報を記憶するテーブルとを有する射影変換モデルを備え、
学習用の第1および第2の多次元データを取得し、取得された第1および第2の多次元データからそれぞれその特徴量を抽出する第1の特徴量抽出部と、
抽出された前記第1および第2の多次元データの各特徴量に基づいて、それぞれ前記ノードの参照ベクトルを更新するノード更新部と、
前記第1および第2の多次元データの各特徴量をもとにそれぞれ更新されたノードを前記テーブルに従い前記射影先となる空間に射影したときの各座標間の距離を算出し、当該距離が閾値以上となるように前記テーブルを更新するテーブル更新部と
を備える多次元データ可視化装置。 - 前記射影変換モデルは、前記テーブルとして、前記複数のノードと前記多次元データより低次元の空間における座標との対応関係を表す情報を記憶するテーブルを有する、請求項1に記載の多次元データ可視化装置。
- 前記射影変換モデルは、自己組織化マップを適用して構築されるものである、請求項1に記載の多次元データ可視化装置。
- 可視化対象となる第3および第4の多次元データを取得し、取得された第3および第4の多次元データからそれぞれその特徴量を抽出する第2の特徴量抽出部と、
抽出された前記第3および第4の多次元データの各特徴量を、前記ノードおよびテーブルが更新された後の射影変換モデルに入力し、当該射影変換モデルから出力される、前記第3および第4の多次元データに対応する前記空間の座標に基づいて、当該空間の座標を一覧表示するための表示データを生成し出力する可視化部と
をさらに備える請求項1乃至3のいずれかに記載の多次元データ可視化装置。 - 入力される多次元データと同一次元の参照ベクトルを保持する複数のノードと、当該複数のノードと射影先となる空間における座標との対応関係を表す情報を記憶するテーブルとを有する射影変換モデルを備える装置が実行する多次元データ可視化方法であって、
学習用の第1および第2の多次元データを取得し、取得された第1および第2の多次元データからそれぞれその特徴量を抽出する過程と、
抽出された前記第1および第2の多次元データの各特徴量に基づいて、それぞれ前記ノードの参照ベクトルを更新する過程と、
前記第1および第2の多次元データの各特徴量をもとにそれぞれ更新されたノードを前記テーブルに従い前記射影先となる空間に射影したときの各座標間の距離を算出し、当該距離が閾値以上となるように前記テーブルを更新する過程と
を備える多次元データ可視化方法。 - 可視化対象となる第3および第4の多次元データを取得し、取得された第3および第4の多次元データからそれぞれその特徴量を抽出する過程と、
抽出された前記第3および第4の多次元データの各特徴量を、前記ノードおよびテーブルが更新された後の射影変換モデルに入力し、当該射影変換モデルから出力される、前記第3および第4の多次元データに対応する前記空間の座標に基づいて、当該空間の座標を一覧表示するための表示データを生成し出力する過程と
を、さらに備える請求項5に記載の多次元データ可視化方法。 - 請求項1乃至4のいずれかに記載の多次元データ可視化装置が備える各部の処理を、プロセッサに実行させるプログラム。
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