基于可穿戴高密度神经肌肉接口的同时识别手指曲,角度和力,用于实时人类形假肢控制

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经修复品是一种神经修复品.
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 先进的假肢手控制需要精确识别手指的动作,包括曲,角度和力.
• 现有的方法往往无法同时捕获这些关键的运动参数以进行细粒度控制.
• 诸如传统中医的应用,如膜切割,要求高灵巧度和精确度,超出了传统的手势识别.

研究的目的:

• 开发一种可穿戴系统,同时识别指纹曲,曲角度和指尖力,使用高密度表面电肌图 (HD-sEMG).
• 将该系统应用于实时假肢手掌控制,从而实现复杂的操纵任务.
• 评估三维 (3D) sEMG数据处理的有效性,以提高运动识别准确度.

主要方法:

• 一个配备灵活电极阵列和无线采集设备的可穿戴系统被设计用于记录高分辨率的HD-sEMG数据.
• 一个卷积神经网络被用来处理三维 (3D) sEMG数据来解码手指运动参数.
• 该系统的实时性能通过控制假肢手对各种手指运动和力量进行验证.

主要成果:

• 开发的系统实现了同时识别手指曲,曲角度和手指尖力.
• 使用3DsEMG数据处理的结果是,与2DsEMG数据相比,分类准确度提高了7%以上.
• 实时假肢手掌控制证明了各种手势的成功复制,包括膜切割.

结论:

• 基于HD-sEMG的可穿戴系统能够准确同时识别手指的曲,角度和力.
• 使用3DsEMG数据显著提高了假肢手掌控的精度.
• 这项技术在临床诊断和其他需要灵巧的手动的高精度应用中具有巨大的潜力.