情報処理学会 インタラクション 2021
IPSJ Interaction 2021

3A06
2021/3/10

プッシュアップ時の部位別筋電位推定システムの提案
三重孝雄1

大西鮎美1

寺田 努1,a)

塚本昌彦1

概要：筋力トレーニングの成果を記録するデバイスは数多く開発されているが，それらはどの筋肉をどれくらい鍛えることができたのかを記録できない．そこで本研究では，代表的な筋力トレーニングとして腕立て伏せ（以下プッシュアップ）に着目し，プッシュアップ時に使用した筋肉の筋電位を推定し，記録するシステムを提案する．提案システムではプッシュアップバーの底面に取り付けた圧力センサによって地面にかかる力を計測し，PC 上で使用筋肉の筋電位を推定する．提案システムを用いた筋電位推定手法である間接推定手法と直接推定手法の推定精度を評価した結果，間接推定手法の方が推定精度が高いことを確認した．

1. はじめにϕρεϣΠρϕώʖཬ໚ιϱγ஍Νૻ৶

筋力トレーニングを記録することは，効率的な筋力ト࢘༽‫۔‬೓͹‫۔‬ుҒਬఈ

レーニングを行う上で有効であり，記録を支援するシステ
ムは数多く開発されている [1][2]．しかし，既存の製品や研究は，筋力トレーニングの種目及び回数の記録に留まっѻྙιϱγており，どの筋肉がどの程度鍛えられているかを記録でき

Ϝ΢αϱ図 1

システム構成ない．そこで本研究では，代表的な筋力トレーニングである腕立て伏せ (以下プッシュアップ) に着目し，プッシュを間接推定手法とする．また，フォーム識別の必要性を確アップを行った時の使用筋肉の筋電位を記録するシステム

かめるため，フォーム識別を行わずに筋電位を推定する手の構築を目指す．

法を直接推定手法とし，両手法による筋電位の推定精度をプッシュアップはフォームによって鍛えられる筋肉に一評価する実験を行う．以下，推定手法の詳細を述べる．

貫性があるといわれている [3]．プッシュアップ時に地面にかかる力によってプッシュアップフォームの識別が可能

間接推定手法であれば，あらかじめユーザの筋電位パターンを計測して間接推定手法では，プッシュアップを行った時に圧力セシステムに記録しておき，フォームを識別して記録した筋ンサ値から機械学習によりフォームを識別し，そのフォー電位を各フォームに対応づけることで，筋電位を推定可能

ムで鍛えられる筋肉を推定する．識別するプッシュアップと考え，システムを設計，実装する．

フォームは手を肩幅の間隔で行うノーマル，手の間隔を広2. 提案システム

くして行うワイド，手の間隔を狭くして行うナロー，手は肩幅の間隔で腰を高く上げて行うパイクの 4 種類とした．

提案システムの構成を図 1 に示す．筋肉への負荷を上げ

フォーム識別に用いる特徴量は 4 個の圧力センサ値の瞬時るために手に持って使用されるプッシュアップバーの底面値および過去 1 秒間の平均値，分散値を加えた合計 12 個の 4 箇所に圧力センサを取り付け，圧力センサ値をマイコとした．学習には Random Forest を使用し，プッシュアッンで取得し，PC に送信する．受信したセンサ値からフォープフォームを識別した後にユーザの学習データから同じ時ムを識別し，そのフォームを過去に行ったときの筋電位を系列の筋電位センサ値の平均値を推定筋電位として出力推定値とする．対象とする筋肉は一般的にプッシュアップする．

で鍛えることができるといわれている大胸筋，上腕三頭筋，三角筋とした．このフォーム推定に基づく筋電位推定手法1a)

神戸大学大学院工学研究科
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp© 2021 Information Processing Society of Japan

直接推定手法
直接推定手法では，圧力センサ値から SVR により回帰的に筋電位を推定する．間接推定手法と同じ 12 個の特徴

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2021/3/10量を用いてあらかじめ取得した正解データである筋電位か

表 1

各手法の筋電位推定結果 [%MVE]

ら学習器を作成し，得られた学習器により筋電位の推定値

直接推定手法

被験者を算出する．
A

3. 評価実験B

2 つの提案手法の筋電位推定精度を確認するために評価C実験を行った．各プッシュアップをそれぞれ 3 試行ずつ

間接推定手法

大胸筋

上腕三頭筋

三角筋

大胸筋

上腕三頭筋

MAE

17201277三角筋

6RMSE

2424171098MAE2010106910RMSE27141581214MAE37184114116RMSE46254418158

行った時の圧力センサ値と，大胸筋と上腕三頭筋，三角筋
3UHGLFWLRQの筋電位を取得する．各試行間には疲労を避けるために 3分間の休憩時間を設ける．被験者は 20 代男性 3 名である．
$FWXDO

平均絶対誤差 (MAE) と二乗平均平方根誤差 (RMSE) のそれぞれが最大随意収縮時筋電位 (MVE) に占める割合を評価指標とした．

5HFDOODEF

GD όʖϜϩ



E ϭ΢χ

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



間接推定手法におけるプッシュアップフォーム認識精度

3UHFLVLRQの評価は，WEKA を用いて Leave-one-out 交差検証で行図 2

被験者 A の Confusion Matrix

う．今回は実験において各プッシュアップの試行数が 3 回
400シュアップフォームを識別した後に過去の筋電位センサ

emg [ V]であるため，3 分割交差検証により認識精度を得る．プッ

400

400

300

300

200

200

200

100

100

100

00

値の平均値を推定筋電位として出力し，正解筋電位と比較0.00する．
た推定筋電位と正解筋電位を比較する．4 種類のプッシュ

1.00

0.00

00.25

0.50

0.75

1.000.00

400

400

300

300

200

200

100

100

100

000.25400emg [ V]

分散値と正解筋電位を学習データとする．

0.75

2000.00

行分の圧力センサの瞬時値，平均値，分散値をテストデー

0.50

間接推定

300

アップの各試行数が 3 回であるため，プッシュアップ 1 試タとし，残りの 11 試行分の圧力センサの瞬時値，平均値，0.25

400emg [ V]

直接推定手法の評価では，作成した学習器により算出し正解

300

0.50

0.75

1.00

直接推定

300

0.00

0.50

0.75

1.000.00

400

400300300

200200100100100000.000.25

0.50 0.75
Time [s]⼤胸筋

被験者 3 名の筋電位を推定した時の MAE と RMSE を表

1.00

0.00

0.50

0.75

1.00

0.25

0.50

0.75

1.00

0.50 0.75
Time [s]

1.00

00.25

200

4. 結果と考察

0.25

00.25

0.50 0.75
Time [s]

上腕三頭筋

1.00

0.000.25

三角筋

図 3 被験者 A のノーマル 1 試行分の筋電位推定結果

1 に示す．直接推定手法では MAE の平均%MVE が 20.6%であったが，間接推定手法では MAE の平均%MVE は 8.4%だった．よって，間接推定手法で筋電位が高精度で推定可

5. まとめと今後の課題能なことが確認できた．被験者 1 名の Confusion Matrix

本研究ではプッシュアップバーに取り付けた圧力センサを図 2 に示し，ノーマル 1 試行分の正解筋電位と推定筋電の値から，プッシュアップを行った時の使用筋肉の筋電位位の比較を図 3 に示す．図 2 より，フォーム推定の平均 Fを推定するシステムを実装した．今後は，直接推定手法に値は 0.84 だった．また，図 3 より，間接推定手法では正解おいて誤差が大きかった原因を解明し，プッシュアップ速筋電位と推定筋電位は似た波形となっているが，直接推定度に影響を受けない間接推定手法の設計を目指す．

手法では推定筋電位が正解筋電位から大きく外れている．
間接推定手法ではフォーム識別後に蓄積したプッシュアップのデータのうち同じフォームの同時刻の筋電位をそのままを推定筋電位として出力するが，直接推定手法では，SVR モデルから推定筋電位を算出する．直接推定手法に

参考文献
[1]
[2]

おいて誤差が大きかったのは，フォーム識別を行わなかったことと，過去の筋電位を推定筋電位として出力しなかったことの 2 点が原因として考えられ，再考の余地がある．
また，間接推定手法はユーザのプッシュアップ速度は一定[3]Everyday Olympian Inc.: Delta Groves, http://www.
purecarbon.co/.
FOSSIL GROUP, INC.: Sport Smartwatch, https://www.fossil.com/us/en/wearable-technology/smartwatches/sport-smartwatches-learn-more.html.
M. K. Gouvali and K. Boudolos: Dynamic and Electromyographical Analysis in Variants of Push-up Exercise, Journal of Strength and Conditioning Research,
Vol. 19, No. 1, pp. 146–151 (Feb. 2005).

であるという前提で設計しているため，プッシュアップ速度の変化に対応できるよう改善する必要がある．

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