嵌入式机器学习系统用于检测肩部脱节患者的肌肉模式
Erick Guzmán-Quezada1, Claudia Mancilla-Jiménez2, Fernanda Rosas-Agraz1,3
1Departamento de Electromecánica, Universidad Autónoma de Guadalajara, Guadalajara 45129, Mexico.
Sensors (Basel, Switzerland)
|June 19, 2024
概括
这项研究开发了一种便携式人工智能系统,用于实时电肌图 (EMG) 信号分类,以控制假肢设备. 该系统准确地解释肌肉活动,增强假肢功能和用户体验.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 人工智能的人工智能
- 康复技术 康复技术 康复技术
背景情况:
- 人工智能 (AI) 的进步对于为假肢设备开发复杂的控制系统至关重要.
- 电肌图 (EMG) 信号分类是实现直观和响应性假肢控制的关键.
- 现有的系统通常面临着可移植性和实时处理能力的局限性.
研究的目的:
- 开发和评估基于人工智能的便携式系统,用于实时EMG信号分类.
- 通过肩部肌肉活动来实现对假肢设备的执行器控制.
- 增强假肢的自主性和功能.
主要方法:
- 使用低功率微控制器进行连续的EMG信号记录.
- 在边缘设备上使用Edge Impulse平台进行AI模型开发和部署.
- 进行了一项涉及左肩脱节患者的案例研究,在两天内收集EMG数据进行培训和实时测试.
主要成果:
- 人工智能系统展示了EMG信号的准确和快速实时分类.
- 该系统成功地将肌肉的电活动转化为假肢执行器的控制命令.
- 便携式设计促进了连续的信号记录,并增强了用户的移动性.
结论:
- 基于人工智能的便携式系统显示出先进的假肢控制的巨大潜力.
- 实时EMG信号分类是可行的,可以改善假肢用户的功能.
- 这项技术为使用假肢设备的个人提供了一条改善生活质量的途径.
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