Discrimination of Periodical Jaw Movement Pattern Using Artificial Neural Network

Hiroyuki Kimura, K. Toda, Toshihide Sato
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Abstract

本研究は人工ニューラルネットワークを用いて, ウサギの飲水時, ペレット咀嚼時, パン咀嚼時のそれぞれの下顎運動パタンの特徴を解析したものである。無麻酔, 無拘束下に導出されたウサギの摂食時咀嚼筋発火パタンをもとに, 3層パーセプトロン型の人工ニューラルネットワークをバックプロパゲーション学習法によって構築した。学習時には用いなかった咀嚼筋発火パタンに対するこのネットワークによる識別結果を調べ, 従来生理学的データ解析に用いられてきた, 発火タイミングや, 振幅を比較する解析方法と比較した。その結果, 咬筋活動からは従来の方法でも3種の下顎運動パタンを識別できたが, 人工ニューラルネットワークを用いると顎二腹筋活動からもそれぞれの下顎運動パタンを識別することが可能であった。それゆえ, 本手法が曖昧な情報を含む筋電図の解析に有用であることが明らかとなった。
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基于人工神经网络的周期性下颌运动模式判别
本研究利用人工神经网络分析了兔子在饮水、咀嚼颗粒和咀嚼面包时的下颚运动模式的特征。以无麻醉、无拘束下导出的兔子进食时咀嚼肌点火模式为基础,通过背传学习法构建了3层感知器型人工神经网络。调查了该网络对学习时未使用的咀嚼肌发火模式的识别结果,并与以往在生理学数据分析中使用的比较发火定时和振幅的分析方法进行了比较。结果显示,利用传统方法可以从咬肌活动中识别出3种下颚运动模式,而利用人工神经网络则可以从下颚腹肌活动中识别出不同的下颚运动模式。因此,该方法对分析含有模糊信息的肌电图非常有用。
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