from ScienceDaily
カリフォルニア大学デービス校の研究者らは、筋電図（EMG）と力筋電図（FMG）を組み合わせ、筋肉の活動に基づいて手のジェスチャーを正確に分類する新技術を開発した。センサーと機械学習を利用することで、FMGのみでは92％、EMGのみでは83％であった分類精度が、97％以上となった。
この技術は、義肢装具、ロボット工学、バーチャルリアリティツールなどに幅広く応用できる可能性を秘めている。研究チームは現在、この技術を組み込んだ実験用義肢の開発に取り組んでおり、四肢に障害を持つ人の機能性と使い勝手を向上させることを目標としている。
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