高次元のコンピューティングジェスチャー認識 (HDC-GCog)
2026年1月15日 更新者：University Hospital, Grenoble
この研究の主な目的は、他の分類方法（KNN、RF、SGD、NC）と比較したHDCアルゴリズムの使用によるジェスチャー認識と分類の精度の改善です。 認識率は、ジェスチャー認識の感度と特異性によって表されます。 モデルはデータセットの一部でトレーニングされ、残りの部分でテストされて、バイアスを避けます。
セカンディの目的は次のとおりです。
- 他の標準モデルと比較したHDCアルゴリズムによるジェスチャー認識の精度の改善。
- 使用する電極の数とその位置に応じて、ジェスチャー認識率の計算。
- 10レベルの視覚アナログスケールで6を超える評価のデバイスの快適性に関する被験者の評価。
- 10レベルの視覚アナログスケールで6を超える評価のジェスチャーを実行する容易さに関する被験者の評価。
調査の概要
詳細な説明
このプロジェクトは、前腕に記録された表面筋電図（EMG）に基づいてジェスチャー認識に取り組むことを目的としています。 CEAは現在、ジェスチャー認識の精度と潜時を改善するために設計された高次元コンピューティングに基づいた学習アルゴリズムを開発しています。 従来のコンピューティング方法とは異なり、開発されたアプローチは（擬似）ランダムハイパーベクターに依存しています。 これは大きな利点をもたらします。明確に定義された算術演算のセットを備えた単純なアルゴリズム、非常に堅牢なノイズとエラー、高速で1パスの学習が最終的に高度な並列性を備えたメモリ中心のアーキテクチャから利益を得ることができます。
この研究は、ビデオゲームやメタバースなどの複数のアプリケーションにつながる可能性がありますが、たとえばロボットプロテーゼ、テレスラージアプリケーション、または仮想現実アプリケーションを使用した単に医療トレーニングなど、ヘルスケア分野にも強く興味があります。
研究の種類
介入
入学 (推定)
10
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Daniel ANGLADE, MD, PhD
- 電話番号：04 38 78 17 46
- メール：danglade@chu-grenoble.fr
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Caroline SANDRE-BALLESTER, PhD
- 電話番号：04 38 78 28 51
- メール：csandreballester@chu-grenoble.fr
研究場所
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Grenoble、フランス、38054
- Clinatec Cea/Chuga
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コンタクト：
- Daniel ANGLADE, MD, PhD
- 電話番号：04 38 78 17 46
- メール：danglade@chu-grenoble.fr
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コンタクト：
- Caroline SANDRE-BALLESTER, PhD
- 電話番号：04 38 78 28 51
- メール：csandreballester@chu-grenoble.fr
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
包含基準：
- 健康で右利きのボランティアの主題、
- 男性か女性、
- 18歳から65歳の年齢、包括的、
- bmi <30 kg/m²、
- 15 cm未満の最小前腕周囲、
- 被験者は、右前腕のシェービングまたはトリミングに同意します。
- 研究の非対向フォームへの合意、
- 社会保障制度に所属する主題、
- 生物医学研究に参加する個人の全国データベースに登録
除外基準：
- 右前腕と手に既知の運動問題がある被験者、
- 電極成分の1つに対する既知のアレルギーまたは不耐性、
- 測定領域に病変の存在、
- アクティブな医療インプラントを備えた被験者（例： ペースメーカー、人工内耳など）、
- 測定領域に避妊薬を身に着けている被験者。
- 測定時に妊娠を認識している女性被験者、
- 領域を剃ったり刈ったり、体毛が剃毛したり、その領域をトリミングしたりすることを拒否する被験者、
- EMGを変える可能性のある病理学の存在。
- 公衆衛生コードの条項L1121-5からL1121-8の記事で言及されている人（すべての保護者、妊婦、労働女性、母乳育児中の母親、司法または行政上の決定により自由を奪われた人、条項L. 3212-1およびL. 1121-11-8の下では、3213-1の下では、L。研究以外の目的のための健康または社会的施設、未成年者、法的保護措置の対象、または同意を表明できない人）。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：HDC-GCOG
高次元のコンピューティングジェスチャー認識
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表面筋電図の記録
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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32の高周波表面EMG電極で構成されるデバイスを使用したジェスチャー認識率
時間枠：3時間
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ジェスチャー認識の割合で表されるジェスチャー認識率の計算
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3時間
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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リアルタイムジェスチャー認識（レイテンシ<100ms）
時間枠：3時間
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他の一般的なモデルと比較して、HDCアルゴリズムを使用したジェスチャー認識率の改善の測定
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3時間
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ジェスチャー認識率を最大化するために、EMG取得に使用される電極の位置と数の検証
時間枠：3時間
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使用される電極の数とその位置に基づくジェスチャー認識率の計算
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3時間
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ジェスチャーの実行のしやすさに関する被験者のフィードバックの分析（アンケートの形式）
時間枠：3時間
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10ポイントのビジュアルアナログスケールで6を超えるデバイスの快適性の被験者の評価
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3時間
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Salerno, A., Barraud, S. (2024). Evaluation and implementation of High-Dimensionnal Computing for gesture recognition using sEMG signals. Proceedings of the 2024 International Conference on Control, Automation and Diagnosis (ICCAD)
- Salerno, A., Barraud, S. (2025). Novel and efficient hyperdimensional encoding of surface electromyography signals for hand gesture recognition, Biosensor 2025.
- A. Sultana, F. Ahmed, Md. S. Alam, A systematic review on surface electromyography-based classification system for identifying hand and finger movements, Healthcare Analytics, 3, 100126, 2022, DOI:10.1016/j.health.2022.100126
- Sgambato, B. G., Castellano, G. (2022). Performance comparison of different classifiers applied to gesture recognition from sEMG signals. In Bastos-Filho, T. F., de Oliveira Caldeira, E. M., Frizera-Neto, A. (Eds.), XXVII Brazilian Congress on Biomedical Engineering. CBEB 2020. IFMBE Proceedings, Vol. 83. Springer, Cham
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (推定)
2026年1月15日
一次修了 (推定)
2026年4月1日
研究の完了 (推定)
2026年6月1日
試験登録日
最初に提出
2025年8月19日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年8月26日
最初の投稿 (推定)
2025年9月4日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年1月20日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年1月15日
最終確認日
2026年1月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- 38RC25.0179
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
いいえ
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。