マハラノビス距離を用いた判別分析によるアシスト付自転車におけるペダリングスキルの定量的分類

摘要

In this report, we evaluated pedaling skills from muscle activation patterns of both vastus lateralis of agonist and biceps femoris of antagonist, to classify them quantitatively. To this end, four parameters to classify muscle activation were prepared by means of calculating cross-correlation coefficients between the above two muscles. In the four-parameter space, we classified the pedaling skills into four groups in terms of the discriminant analysis based on Mahalanobis distances. As a result, the classification method presented in this report corresponded about 70.6% accuracy with a qualitative classification based on the human subjectivity. Furthermore, the groups classified by this method were statistically more significant than the qualitative classification.%本稿では，ペダリング運動の主働筋である外側広筋とその括抗筋にあたる大腿二頭筋の筋活動様式から，ペダリングスキルを評価し定量的な分類を行った．このために，2筋の相互相関係数を算出し，筋活動様式を分類する4つの評価パラメータを提案した．その後，それらを用いたマハラノビス距離による分類によって，4つのべダリングスキルに分類した．その結果，従来の定性的な分類との一致率は70．6％であった．また，マハラノビス距離による分類は、定性的な分類に比べ分離精度が高く，ペダリングスキルをより適切に分類することが可能であった．