動的時間伸縮を用いた時系列軌跡の比較と結合

本研究では、トレーニングの技能レベルを評価するために、バーチャルリアリティトレーニングシミュレーターからの多変量データを分析するための動的時間伸縮（DTW）アルゴリズムの適用を提案します。硬膜外針挿入のためのバーチャルリアリティ触覚トレーニングシミュレーターからの軌跡データに適用されたDTWアルゴリズムの結果を示します。提案されたDTWアルゴリズムの適用は、(i) 2つの軌跡を類似性尺度として比較することを可能にし、また(ii) 2つ以上の軌跡を結合して典型的または代表的な平均軌跡を生成する新たな階層的DTWプロセスを用いる2つの目的があります。私たちの実験では、100の専門家と100の初心者のシミュレーター記録が含まれています。データは、多次元の軌跡と力および圧力測定を組み合わせた多変量時系列データストリームで構成されています。私たちの結果は、提案されたDTWの適用が、(i) 類似性尺度を提供することによって2つの軌跡を比較するための有用な時間非依存的方法を提供し、(ii) 2つ以上の軌跡を1つに結合することによって、線形平均などの従来の方法に比べて高い性能を示すことを明らかにしています。これらの結果は、DTWがバーチャルリアリティトレーニングシミュレーター内で、自動採点および評価フィードバックシステムの一部を提供するのに有用であることを示しています。