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研究論文

10m往復歩行動作からパーキンソン病の疾患弁別と重症度を高精度に推定   2024/5/8 | 情報処理学会研究報告
和田浩武, 野村泰伸, 中村晃大, 遠藤卓行, 槇原靖, 八木康史, & 中村亨. (2024). ウェアラブル歩行計測によるパーキンソン病の疾患弁別と重症度推定―歩行時体幹角度の影響に関する検討―. 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア (CVIM), 2024(29), 1-8.
健常者の歩行を計測し、男女別、年代別の歩行標準値を調査した研究   2024/1/17 | 日本リハビリテーション医学会誌
佐久間亨, 木村健作, & 小林真. (2024). 慣性センサ式モーションキャプチャで収集した 3 次元関節キネマティクスデータに基づく正常歩行の標準値. The Japanese Journal of Rehabilitation Medicine, 23026.
デジタルデバイスを活用した看護技術教育プログラムの開発   2023/12/11 | 東京家政大学研究紀要
北澤健文, 大黒えりか, 杉田理恵子, 川内健三, 一柳由紀子, 栁田真季子, ... & 鈴木幹子. (2024). デジタルデバイスを活用した看護技術教育プログラムの開発. 東京家政大学研究紀要 2 自然科学, 2, 64.
対象者の動作を考慮した着衣支援ロボットの制御手法の提案   2023/8/28 | IEEE(RO-MAN)
Yamasaki, K., Kajiwara, T., Fujita, W., & Shibata, T. (2023, August). Realizing an Assist-As-Needed Robotic Dressing Support System through Analysis of Human Movements and Residual Abilities. In 2023 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) (pp. 2409-2414). IEEE.
下肢のモーションの情報から上半身の重心挙動を推定し、さらに膝の関節トルクを推定   2022/8/21 | IEEE(BioRob)
Tomabechi, K., Ikegami, Y., Yamamoto, K., & Nakamura, Y. (2022, August). Learning Whole-body Effects for Biomechanics Analysis from Partial IMU Sensing. In 2022 9th IEEE RAS/EMBS International Conference for Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob) (pp. 1-6). IEEE.
健常な成人における歩行と認知機能のデータベースの構築、およびその方法論   2022/7/2 | BMC Infectious Diseases
Fukuoka, T., Irie, S., Watanabe, Y., Kutsuna, T., & Abe, A. (2022). The relationship between spatiotemporal gait parameters and cognitive function in healthy adults: protocol for a cross-sectional study. Pilot and Feasibility Studies, 8(1), 1-13.
「屈む」「しゃがむ」の2つの姿勢で重いものを持ち上げた際の腰部負担を、曲げ角度と筋電位にて推定   2022/3/7 | IEEE(LifeTech)
Kogami, T., Higuchi, A., & Shibata, T. (2022, March). Fatigue Assessment Using Surface EMG on Lifting Motions. In 2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech) (pp. 425-426). IEEE.
パーキンソン病の重症度と両足スタンスの相関に関する調査   2022/3/7 | IEEE(LifeTech)
Mengyi, W., Li, L., de Freitas, R. M., Endo, T., Nomura, T., & Nakamura, T. (2022, March). Assessment of spatio-temporal gait parameters using a novel wearable motion capture system. In 2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech) (pp. 527-528). IEEE.