論文の概要: Continuous Decoding of Daily-Life Hand Movements from Forearm Muscle Activity for Enhanced Myoelectric Control of Hand Prostheses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14049v1
• Date: Thu, 29 Apr 2021 00:11:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 12:44:10.815154
• Title: Continuous Decoding of Daily-Life Hand Movements from Forearm Muscle Activity for Enhanced Myoelectric Control of Hand Prostheses
• Title（参考訳）: 手指の筋電制御のための前腕筋活動からの日常手の動きの連続復号
• Authors: Alessandro Salatiello and Martin A. Giese
• Abstract要約: 本研究では,前腕のEMG活性をハンドキネマティクスに連続的にマップする,長期記憶(LSTM)ネットワークに基づく新しい手法を提案する。 私たちの研究は、この困難なデータセットを使用するハンドキネマティクスの予測に関する最初の報告です。 提案手法は, 人工手指の複数のDOFの独立的, 比例的アクティベーションのための制御信号の生成に適していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.120734120667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art motorized hand prostheses are endowed with actuators able to provide independent and proportional control of as many as six degrees of freedom (DOFs). The control signals are derived from residual electromyographic (EMG) activity, recorded concurrently from relevant forearm muscles. Nevertheless, the functional mapping between forearm EMG activity and hand kinematics is only known with limited accuracy. Therefore, no robust method exists for the reliable computation of control signals for the independent and proportional actuation of more than two DOFs. A common approach to deal with this limitation is to pre-program the prostheses for the execution of a restricted number of behaviors (e.g., pinching, grasping, and wrist rotation) that are activated by the detection of specific EMG activation patterns. However, this approach severely limits the range of activities users can perform with the prostheses during their daily living. In this work, we introduce a novel method, based on a long short-term memory (LSTM) network, to continuously map forearm EMG activity onto hand kinematics. Critically, unlike previous work, which often focuses on simple and highly controlled motor tasks, we tested our method on a dataset of activities of daily living (ADLs): the KIN-MUS UJI dataset. To the best of our knowledge, ours is the first reported work on the prediction of hand kinematics that uses this challenging dataset. Remarkably, we show that our network is able to generalize to novel untrained ADLs. Our results suggest that the presented method is suitable for the generation of control signals for the independent and proportional actuation of the multiple DOFs of state-of-the-art hand prostheses.
• Abstract（参考訳）: 最先端の電動手補綴器には6自由度(DOF)の独立かつ比例的な制御が可能なアクチュエータが備わっている。 制御シグナルは、関連する前腕筋から同時に記録された残留筋電図(EMG)活性から導かれる。 それにもかかわらず、前腕筋電図と手指運動学の間の機能的マッピングは、限られた精度でしか知られていない。 したがって、2つ以上のdofの独立および比例動作に対する制御信号の信頼性の高い計算にはロバストな方法は存在しない。 この制限に対処するための一般的なアプローチは、特定のEMG活性化パターンの検出によって活性化される制限された行動(例えば、ピンチ、握り、手首回転)の実行のための補綴を事前にプログラムすることである。 しかし,本手法は日常生活において,ユーザが義肢で行うことのできる活動範囲を著しく制限する。 本研究では, 長期記憶(LSTM)ネットワークをベースとして, 前腕筋電図の活動を手動に連続的にマッピングする手法を提案する。 批判的に, 単純かつ高度に制御された運動課題に焦点を当てた先行研究とは異なり, 日常生活行動データセットであるkin-mus宇治データセットを用いて本手法をテストした。 私たちの知る限りでは、この挑戦的なデータセットを使った手キネマティクスの予測に関する最初の報告です。 注目すべきは、我々のネットワークが未学習のADLに一般化できることである。 提案手法は, 人工手指の複数のDOFの独立的, 比例的アクティベーションのための制御信号の生成に適していることが示唆された。

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