基于HD-sEMG的手部位置估计的人工神经网络:解决主体间和主体内部的变化
Giovanni Rolandino1, Leonardo Lion2, Taian Vieira3
1Nuffield Department of Surgical Sciences, University of Oxford, Oxford, OX3 9DU, UK. giovanni.rolandino@nds.ox.ac.uk.
对辅助设备的高密度表面电肌图 (HD-sEMG) 控制通过在现实条件下训练递归假肢控制网络 (RPC-Net) 来改进. 这提高了对电极移位的稳定性和对实用的肌肉-计算机接口的用户可变性.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 康复技术 康复技术 康复技术
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 高密度表面电肌图 (HD-sEMG) 提供了控制康复和辅助设备的潜力.
- 目前的HD-sEMG控制系统由于电极移位,皮肤状况变化和用户变化而缺乏稳定性.
- 这限制了肌肉-计算机接口在现实世界中可靠部署的可能性.
研究的目的:
- 评估使用高密度电极阵列 (HDE-Array) 系统的递归假肢控制网络 (RPC-Net) 的稳定性.
- 在现实的使用条件下评估系统性能,包括电极重新定位和跨主题概括.
- 为了确定在训练过程中纳入可变性是否会提高系统性能.
主要方法:
- 该RPC-Net/HDE-Array系统在静态训练条件下与模拟现实使用的条件下进行了测试.
- 在训练期间考虑或不考虑电极重新定位时,对性能进行了评估.
- 通过对来自多个受试者的数据进行培训来评估跨学科的概括性.
主要成果:
- 在静态训练时,RPC-Net/HDE-Array系统对电极重新定位和皮肤变化的高度敏感性.
- 当训练数据包括现实的可变性时,例如电极移位时,强度显著提高.
- 在培训池中增加了更多的受试者,但不包括被测试的受试者,这表明受试者特定的模式依赖性.
结论:
- 在现实条件下训练时,RPC-Net/HDE-Array系统可以在不同的会话和用户之间实现强大的性能.
- 具有可变性的训练对于减轻性能下降至关重要.
- 这项研究对肌肉与计算机接口的实际应用取得了重大进展.
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