論文の概要: Inexpensive surface electromyography sleeve with consistent electrode placement enables dexterous and stable prosthetic control through deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00070v1
• Date: Fri, 28 Feb 2020 21:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 02:47:59.829431
• Title: Inexpensive surface electromyography sleeve with consistent electrode placement enables dexterous and stable prosthetic control through deep learning
• Title（参考訳）: 電極配置が一貫した難治性表面筋電図スリーブは、深層学習による異所性および安定した補綴制御を可能にする
• Authors: Jacob A. George, Anna Neibling, Michael D. Paskett, Gregory A. Clark
• Abstract要約: 我々は,32個の単極電極を組込み,より堅牢かつ繰り返し可能な表面筋電図を記録できる安価なドンスリーブを開発した。 7人の無傷参加者のデータは、スリーブの信号対雑音比が14、ドンタイムが11秒未満、電極配置の精度がサブセンチメートルであることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4151073288078748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dexterity of conventional myoelectric prostheses is limited in part by the small datasets used to train the control algorithms. Variations in surface electrode positioning make it difficult to collect consistent data and to estimate motor intent reliably over time. To address these challenges, we developed an inexpensive, easy-to-don sleeve that can record robust and repeatable surface electromyography from 32 embedded monopolar electrodes. Embedded grommets are used to consistently align the sleeve with natural skin markings (e.g., moles, freckles, scars). The sleeve can be manufactured in a few hours for less than $60. Data from seven intact participants show the sleeve provides a signal-to-noise ratio of 14, a don-time under 11 seconds, and sub-centimeter precision for electrode placement. Furthermore, in a case study with one intact participant, we use the sleeve to demonstrate that neural networks can provide simultaneous and proportional control of six degrees of freedom, even 263 days after initial algorithm training. We also highlight that consistent recordings, accumulated over time to establish a large dataset, significantly improve dexterity. These results suggest that deep learning with a 74-layer neural network can substantially improve the dexterity and stability of myoelectric prosthetic control, and that deep-learning techniques can be readily instantiated and further validated through inexpensive sleeves/sockets with consistent recording locations.
• Abstract（参考訳）: 従来の筋電義歯のデキスタリティは、部分的には制御アルゴリズムのトレーニングに使われる小さなデータセットによって制限されている。 表面電極位置の変動により、一貫したデータを収集し、時間とともに確実にモータの意図を推定することが困難になる。 この課題に対処するために,32個の埋込型単極電極からロバストで繰り返し可能な表面筋電図を記録できる安価なスリーブを開発した。 埋め込まれたグロメットは、スリーブを天然の皮膚マーキング(モグラ、ヒラメ、傷跡など)と一貫して調整するために使用される。 スリーブは数時間で60ドル以下で製造できる。 7人の無傷参加者のデータは、スリーブの信号対雑音比が14、ドンタイムが11秒未満、電極配置の精度がサブセンチメートルであることを示している。 さらに,1人の無傷参加者を対象としたケーススタディでは,最初のアルゴリズムトレーニングから263日経っても,ニューラルネットワークが6自由度を同時にかつ比例的に制御できることを示すためにスリーブを用いた。 また、大規模なデータセットを確立するために時間とともに蓄積された一貫した記録がデクスタリティを著しく改善する点も強調する。 以上の結果から,74層ニューラルネットワークを用いた深層学習は筋電義足制御のデクタリティと安定性を著しく向上し,安価で安定した記録位置のスリーブ/ソッケを用いて,深層学習技術を容易にインスタンス化し,さらに検証することができることが示唆された。

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