在手腕电极放置的厘米差异显著影响肌电性能

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 人与计算机的交互
• 神经科学是一个神经科学.

背景情况:

• 电肌图 (EMG) 对于分类手势和手动至关重要,广泛用于假肢和整形.
• 消费者应用越来越倾向于使用手腕穿戴的EMG设备,以获得更受社会接受的形式因素.
• 佩戴在手腕上的EMG系统面临着挑战,因为电极的数量较少,并且相对于肌肉解剖学而言位置可变.

研究的目的:

• 调查电极在手腕上的位置如何影响EMG信号质量和肌电控制性能.
• 为了比较EMG记录质量和肌电控制在不同的手腕电极位置 (远距离,中心,近距离).

主要方法:

• 使用放置在手腕和前臂的电极阵列记录EMG信号.
• 在手腕上的三个不同的电极区域中比较了肌电控制性能.
• 使用k-最近邻居 (k-NN) 模型来评估分类准确性.
• 使用主要组件分析和道选择方法分析EMG信息内容.

主要成果:

• 在手腕上近距离移动4.3厘米显著改善了EMG信息内容和肌电性能.
• 使用k-NN模型的分类精度从79.3% (远距离) 增加到83.7% (近距离) 的手腕位置.
• 来自近端手腕区域的EMG显示了更高的信息含量,主要组成部分的变异性更大,频率更高的道被选择.

结论:

• 在手腕上的空间电极定位对肌电控制产生了重大影响,与传统的前臂记录不同.
• 这些发现有助于设计未来的手腕穿戴EMG设备,以加强控制.
• 改进的肌电控制可以有利于诸如部分手假肢,假肢和增强/虚拟现实系统等应用.