Abstract-Recent arbete på myoelektrisk proteskontroll har visat att införlivandet av accelerometri information tillsammans med ytelektromyografi (sEMG) har potential att förbättra prestanda och robusthet av en protes enhet genom att öka klassificeringsnoggrannheten. I denna studie undersökte vi om myoelektrisk kontroll ytterligare kunde dra nytta av användningen av ytterligare sensoriska metoder såsom gyroskop och magnetometrar. Vi tränade en flerklassig linjär diskriminantanalys (LDA) för att skilja mellan sex handgreppsmönster och använda förutsägelser för att styra en robotisk proteshand i realtid. Vi registrerade grundläggande träningsdata med hjälp av totalt 12 sEMG-sensorer, varav var och en integrerade en 9 graders tröghetsmätningsenhet (IMU). För klassificering användes fyra olika avkodningssystem; 1) sEMG och IMU från alla sensorer 2) sEMG från alla sensorer, 3) IMU från alla sensorer och slutligen, 4) sEMG och IMU från en nästan optimal undergrupp av sensorer. Dessa system utvärderades baserat på offline-klassificeringsnoggrannhet på träningsdata, samt med uppgiftsrelaterade mätvärden som slutförandegrad och tidpunkter för ett pick-and-place-experiment i realtid. Vi fann att den klassifierare som var utbildad med alla sensoriska modaliteter och sensorer (villkor 1) uppnådde bästa avkodningsprestanda genom att uppnå 90,4% fulländningsgrad med en genomsnittlig avslutningstid på 41,9 sek i realtidsexperiment. Vi fann också att klassificeringsapparater som innehåller SEMG- och IMU-information överträffade i genomsnitt de som endast använde SEMG-signaler, även när antalet sensorer som användes var mindre än hälften i det tidigare fallet. Dessa resultat tyder på att det kan vara mer fördelaktigt att använda extra modaliteter tillsammans med sEMG än att inkludera ytterligare SEMG-sensorer.
Kyranou m.fl. REF utbildade en linjär discriminantanalys (LDA) klassificerare för att känna igen sex handgreppsmönster och visade att beaktandet av ytterligare sensoriska metoder förbättrade robustheten i proteskontrollen.
Real-time classification of multi-modal sensory data for prosthetic hand control
{'venue': '2016 6th IEEE International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob)', 'journal': '2016 6th IEEE International Conference on Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}