論文の概要: Ultrasound Based Prosthetic Arm Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13809v1
- Date: Tue, 31 Jan 2023 17:53:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-01 15:35:29.342579
- Title: Ultrasound Based Prosthetic Arm Control
- Title(参考訳): 超音波による義肢制御
- Authors: Ayush Singh, Harikrishnan Pisharody Gopalkrishnan, Mahesh
Raveendranatha Panicker
- Abstract要約: 上肢のアンプの4分の1から3は、テクノロジーの理解不足のために義肢を放棄している。
筋電制御システムとは違って、超音波を用いて機械的筋肉の変形を直接監視し、抽出した信号を用いてエンドエフェクターの位置を比例的に制御する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.0938904602244355
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The loss of an upper limb can have a substantial impact on a person's quality
of life since it limits a person's ability to work, interact, and perform daily
duties independently. Artificial limbs are used in prosthetics to help people
who have lost limbs enhance their function and quality of life. Despite
significant breakthroughs in prosthetic technology, rejection rates for complex
prosthetic devices remain high[1]-[5]. A quarter to a third of upper-limb
amputees abandon their prosthetics due to a lack of comprehension of the
technology. The most extensively used method for monitoring muscle activity and
regulating the prosthetic arm, surface electromyography (sEMG), has significant
drawbacks, including a low signal-to-noise ratio and poor amplitude
resolution[6]-[8].Unlike myoelectric control systems, which use electrical
muscle activation to calculate end-effector velocity, our strategy employs
ultrasound to directly monitor mechanical muscle deformation and then uses the
extracted signals to proportionally control end-effector location. This
investigation made use of four separate hand motions performed by three
physically healthy volunteers. A virtual robotic hand simulation was created
using ROS. After witnessing performance comparable to that of a hand with very
less training, we concluded that our control method is reliable and natural.
- Abstract(参考訳): 上肢の喪失は、個人が独立して働き、交流し、日々の職務を遂行する能力を制限するため、人の生活の質に重大な影響を与える可能性がある。
人工手足は、義肢を失った人の機能や生活の質を高めるために、義肢に使用される。
人工装具技術の著しいブレークスルーにもかかわらず、複雑な人工装具の拒絶率は[1]-[5]のままである。
上肢のアンプの4分の1から3は、テクノロジーの理解不足のために義肢を放棄している。
最も広く用いられている筋肉活動のモニタリング法は、表面筋電図(SEMG)であり、低信号対雑音比や振幅分解能の低い[6]-[8]などの大きな欠点がある。
筋電気制御システムとは異なり,超音波を用いて機械的筋変形を直接監視し,抽出した信号を用いてエンドエフェクタの位置を比例的に制御する。
この調査では、身体的健康な3人のボランティアが行った4つの手の動きを利用した。
ROSを用いた仮想ロボットハンドシミュレーションが開発された。
トレーニングの少ない手の動作に匹敵するパフォーマンスを目撃した後、我々は制御方法が信頼性と自然なものであると結論づけた。
関連論文リスト
- Unifying Subsampling Pattern Variations for Compressed Sensing MRI with Neural Operators [72.79532467687427]
圧縮センシングMRI(Compressed Sensing MRI)は、身体の内部解剖像をアンダーサンプルと圧縮された測定値から再構成する。
ディープニューラルネットワークは、高度にアンサンプされた測定結果から高品質なイメージを再構築する大きな可能性を示している。
CS-MRIにおけるサブサンプリングパターンや画像解像度に頑健な統一モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-05T20:03:57Z) - Guess What I Think: Streamlined EEG-to-Image Generation with Latent Diffusion Models [4.933734706786783]
EEGは低コストで非侵襲的でポータブルなニューロイメージング技術である。
EEGは、空間分解能が低く、ノイズやアーティファクトへの感受性が低いため、固有の課題を提示している。
脳波信号による潜伏拡散モデルの条件付けのための制御ネットアダプタに基づくフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-17T19:07:13Z) - MS-MANO: Enabling Hand Pose Tracking with Biomechanical Constraints [50.61346764110482]
筋骨格系と学習可能なパラメトリックハンドモデルMANOを統合し,MS-MANOを作成する。
このモデルは骨格系を駆動する筋肉と腱の力学をエミュレートし、結果として生じるトルク軌跡に生理学的に現実的な制約を与える。
また,マルチ層パーセプトロンネットワークによる初期推定ポーズを改良する,ループ式ポーズ改善フレームワークBioPRを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-16T02:18:18Z) - NeuroPictor: Refining fMRI-to-Image Reconstruction via Multi-individual Pretraining and Multi-level Modulation [55.51412454263856]
本稿では,fMRI信号を用いた拡散モデル生成過程を直接変調することを提案する。
様々な個人から約67,000 fMRI-imageペアのトレーニングを行うことで,fMRI-to-imageデコーディング能力に優れたモデルが得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T02:42:52Z) - Ultrasound Image Enhancement using CycleGAN and Perceptual Loss [4.428854369140015]
本研究は超音波画像,特に携帯型ハンドヘルドデバイスで捉えた画像の高機能化を目的とした高度なフレームワークを導入する。
我々は,5臓器系における超音波画像強調のために,CycleGANモデルを用いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T23:21:00Z) - On Sensitivity and Robustness of Normalization Schemes to Input
Distribution Shifts in Automatic MR Image Diagnosis [58.634791552376235]
深層学習(DL)モデルは、再構成画像を入力として、複数の疾患の診断において最先端のパフォーマンスを達成した。
DLモデルは、トレーニングとテストフェーズ間の入力データ分布の変化につながるため、さまざまなアーティファクトに敏感である。
本稿では,グループ正規化やレイヤ正規化といった他の正規化手法を用いて,画像のさまざまなアーチファクトに対して,モデル性能にロバスト性を注入することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T03:09:03Z) - Simultaneous Estimation of Hand Configurations and Finger Joint Angles
using Forearm Ultrasound [8.753262480814493]
前腕超音波画像は、手の動きを理解するのに使える筋骨格の可視化を提供する。
我々は,MPP関節角度を予測するためのCNNベースのディープラーニングパイプラインを提案する。
ヒューマン・マシン・インタフェースのリアルタイム制御を目的としたMPP関節角度と手構成の両方を推定するための低遅延パイプラインが提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T02:06:19Z) - Ultrasound Signal Processing: From Models to Deep Learning [64.56774869055826]
医用超音波画像は、信頼性と解釈可能な画像再構成を提供するために、高品質な信号処理に大きく依存している。
データ駆動方式で最適化されたディープラーニングベースの手法が人気を集めている。
比較的新しいパラダイムは、データ駆動型ディープラーニングの活用とドメイン知識の活用という2つのパワーを組み合わせたものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-09T13:04:36Z) - Deep Learning for Ultrasound Beamforming [120.12255978513912]
受信した超音波エコーを空間画像領域にマッピングするビームフォーミングは、超音波画像形成チェーンの心臓に位置する。
現代の超音波イメージングは、強力なデジタル受信チャネル処理の革新に大きく依存している。
ディープラーニング手法は、デジタルビームフォーミングパイプラインにおいて魅力的な役割を果たす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-23T15:15:21Z) - Learning stochastic object models from medical imaging measurements by
use of advanced AmbientGANs [7.987904193401004]
GAN(Generative Adversarial Network)は、そのようなタスクの可能性を秘めている。
GAN(Generative Adversarial Network)のような深層生成ニューラルネットワークは、そのようなタスクの可能性を秘めている。
本研究では,現代進行的・多分解能的な訓練手法に適した改良型アンビエントGANトレーニング戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-27T21:46:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。