Hjälpmedel, som exoskeletoner eller sådana, använder sig ofta av fysiologiska data som gör det möjligt att upptäcka eller förutsäga rörelsedebut. Rörelsedebut kan upptäckas vid den verkställande platsen, skelettmusklerna, som med hjälp av elektromyografi. Rörelse intention kan detekteras genom analys av hjärnaktivitet, registreras av t.ex. elektroencefalografi, eller i beteendet hos objektet genom t.ex., ögonrörelseanalys. Dessa olika metoder kan användas beroende på vilken typ av neuromuskulär sjukdom, terapitillstånd eller hjälpmedel. I detta arbete utförde vi experiment med friska försökspersoner samtidigt som vi utförde självinitierade och självgående armrörelser. Även om andra studier visade att multimodal signalanalys kan förbättra prestandan hos förutsägelser, visar vi att en förnuftig kombination av elektroencefalografiska och elektromyografiska data potentiellt kan förbättra anpassningsförmågan hos tekniska hjälpmedel med avseende på individuella krav, t.ex. tidiga och sena stadier i rehabiliteringsterapi. I tidigare skeden för patienter med svag muskel- eller motorrelaterad hjärnaktivitet är det viktigt att uppnå hög positiv detektionshastighet för att stödja självinitierade rörelser. Att upptäcka de flesta rörelse intentioner från elektroencefalografiska eller elektromyografiska data motiverar en patient och kan förbättra hennes / hans framsteg i rehabilitering. I ett senare skede för patienter med starkare muskel- eller hjärnaktivitet, tillförlitlig rörelse förutsägelse är viktigare att uppmuntra patienter att bete sig mer exakt och att investera mer ansträngning i uppgiften. Dessutom måste den felaktiga upptäcktsfrekvensen minskas. Vi föreslår att båda typerna av fysiologiska data kan användas i en kombination, där båda signalerna måste detekteras för att driva en rörelse. Genom detta tillvägagångssätt beteendet hos patienten under senare behandling kan kontrolleras bättre och falska positiva upptäckter, som kan vara mycket irriterande för patienter som är ytterligare avancerade i rehabilitering, kan undvikas.
EEG- och EMG-signaler är integrerade för att förbättra klassificeringsnoggrannheten och minska den falska positiva hastigheten REF.
Multimodal Movement Prediction - Towards an Individual Assistance of Patients
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}