論文の概要: Long-Term Upper-Limb Prosthesis Myocontrol via High-Density sEMG and Incremental Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16271v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 15:37:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:10.601709
• Title: Long-Term Upper-Limb Prosthesis Myocontrol via High-Density sEMG and Incremental Learning
• Title（参考訳）: 高密度sEMGとインクリメンタルラーニングによる長期上肢補綴筋制御
• Authors: Dario Di Domenico, Nicolò Boccardo, Andrea Marinelli, Michele Canepa, Emanuele Gruppioni, Matteo Laffranchi, Raffaello Camoriano,
• Abstract要約: 本稿では,高密度sEMG(HD-sEMG)セットアップとインクリメンタルラーニングを組み合わせた新しい筋電気補綴システムを提案する。 まず,前腕に64個のドライ電極を配置した小型HD-sEMGインタフェースを提案する。 そこで本研究では,データストリーム上でモデル適応が可能な効率的なインクリメンタル学習システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5383266953224775
• License:
• Abstract: Noninvasive human-machine interfaces such as surface electromyography (sEMG) have long been employed for controlling robotic prostheses. However, classical controllers are limited to few degrees of freedom (DoF). More recently, machine learning methods have been proposed to learn personalized controllers from user data. While promising, they often suffer from distribution shift during long-term usage, requiring costly model re-training. Moreover, most prosthetic sEMG sensors have low spatial density, which limits accuracy and the number of controllable motions. In this work, we address both challenges by introducing a novel myoelectric prosthetic system integrating a high density-sEMG (HD-sEMG) setup and incremental learning methods to accurately control 7 motions of the Hannes prosthesis. First, we present a newly designed, compact HD-sEMG interface equipped with 64 dry electrodes positioned over the forearm. Then, we introduce an efficient incremental learning system enabling model adaptation on a stream of data. We thoroughly analyze multiple learning algorithms across 7 subjects, including one with limb absence, and 6 sessions held in different days covering an extended period of several months. The size and time span of the collected data represent a relevant contribution for studying long-term myocontrol performance. Therefore, we release the DELTA dataset together with our experimental code.
• Abstract（参考訳）: 表面筋電図(sEMG)のような非侵襲的なヒューマンマシンインタフェースは、ロボット補綴物の制御に長年使われてきた。 しかし、古典的なコントローラーは数自由度(DoF)に制限されている。 近年,ユーザデータからパーソナライズされたコントローラを学習するための機械学習手法が提案されている。 有望な一方で、長期使用中に分散シフトに悩まされ、コストのかかるモデル再トレーニングが必要になることも多い。 さらに、ほとんどの義肢のsEMGセンサーは空間密度が低く、精度と制御可能な運動数を制限する。 本研究では,高密度sEMG(HD-sEMG)とインクリメンタル学習を組み合わせた新しい筋電義肢システムを導入し,ハンセン義肢の7つの動作を正確に制御することで,両課題に対処する。 まず,前腕に64個のドライ電極を配置した小型HD-sEMGインタフェースを提案する。 そこで本研究では,データストリーム上でモデル適応が可能な効率的なインクリメンタル学習システムを提案する。 被験者7名を対象に複数の学習アルゴリズムを網羅的に分析し,手足不在者1名と,数ヶ月の延長期間をカバーする6セッションを異なる日に分けて実施した。 収集したデータのサイズと時間スパンは、長期のミオコントロール性能を研究するための重要な貢献である。 そこで我々は実験コードとともにDELTAデータセットをリリースする。

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