| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-02-12 12:00
身体動作入力と筋解析データを用いた筋活動可視化システムの試作
○矢野太一・曽我麻佐子・田原大輔（龍谷大） |
| 抄録 |
（和） |
本研究では、身体動入力による筋解析データをリアルタイムに表示した。身体動入力とモデル化された筋解析データを用いて、筋活動を可視化するシステムを開発した。近似モデルの作成には、下半身の体積の約70％を占める16個の筋肉を用い、膝の屈曲角度に対応する各筋肉の活動量を近似式として作成した。今回の試作では、筋活動のモデル化と可視化のために、スクワット動作を使用した。スクワット動作を4つのフェーズに分け、各フェーズに対応する各筋活動の近似式を作成した。
CG人体モデルのパーツを用いて、筋の位置と活動量を3Dモデルで可視化した。膝の屈曲角度は、右脚に取り付けた2つのトラッカの角度から算出した。その計算値と近似モデルを用いて、使用する筋肉とその活動量をCGでリアルタイムに提示した。
試作システムを9名の学生で実験的に評価した。その結果、約9割の生徒が筋の活動量を視覚的に認識することができた。 |
| （英） |
This study displays muscle analysis data from body-motion input in real-time. We developed a system that visualizes muscle activity using body-motion input and the modeled muscle analysis data. For creating an approximate model, we used the 16 muscles that occupy about 70% of the volume of the lower body and created an approximate equation of each muscle activity that corresponds to a knee flexion angle. In this prototype, a squatting motion was used for modeling and visualizing muscle activity. We divided the squatting motions into four phases and created an approximate equation of each muscle activity for each phase.
The locations of the muscles and their amount of activity were visualized in a 3D model using the parts of a CG human model. The knee flexion angle was calculated from two trackers’ angles attached to the right leg. Using the calculated values and the approximate models, we presented the muscles used and the amount of their activity in real-time in CG.
We experimentally evaluated our prototype system with nine students. About 90% of them recognized their muscle activity based on its visualization. |
| キーワード |
（和） |
モーションキャプチャ / CG / 筋骨格シミュレーション / 可視化 / / / / |
| （英） |
Motion capture / CG / Musculoskeletal simulation / Visualization / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 46, no. 4, ME2022-12, pp. 45-46, 2022年2月. |
| 資料番号 |
ME2022-12 |
| 発行日 |
2022-02-05 (ME) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
ME |
| 開催期間 |
2022-02-12 - 2022-02-12 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
online |
| テーマ（和） |
学生研究発表会 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2022-02-ME |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
身体動作入力と筋解析データを用いた筋活動可視化システムの試作 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
System for Visualizing Muscle Activity Using Body-Motion Input and Muscle Analysis Data |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
モーションキャプチャ / Motion capture |
| キーワード(2)（和/英） |
CG / CG |
| キーワード(3)（和/英） |
筋骨格シミュレーション / Musculoskeletal simulation |
| キーワード(4)（和/英） |
可視化 / Visualization |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
矢野 太一 / Taichi Yano / ヤノ タイチ |
| 第1著者 所属（和/英） |
龍谷大学 (略称： 龍谷大)
Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
曽我 麻佐子 / Asako Soga / ソガ アサコ |
| 第2著者 所属（和/英） |
龍谷大学 (略称： 龍谷大)
Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
田原 大輔 / Daisuke Tawara / タワラ ダイスケ |
| 第3著者 所属（和/英） |
龍谷大学 (略称： 龍谷大)
Ryukoku University (略称： Ryukoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 所属（和/英） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-02-12 12:00:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
ME2022-12 |
| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
no.4 |
| ページ範囲 |
pp.45-46 |
| ページ数 |
2 |
| 発行日 |
2022-02-05 (ME) |