論文の概要: Application of Context-dependent Interpretation of Biosignals Recognition to Control a Bionic Multifunctional Hand Prosthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13301v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 21:38:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:59:28.973315
• Title: Application of Context-dependent Interpretation of Biosignals Recognition to Control a Bionic Multifunctional Hand Prosthesis
• Title（参考訳）: 生体信号認識の文脈依存的解釈のバイオン多機能義手制御への応用
• Authors: Pawel Trajdos, Marek Kurzynski,
• Abstract要約: 本稿では,表面筋電図駆動補綴(sEMG)の制御法について述べる。 文脈に依存した認識システムは、文脈に応じて同じ種類のsEMG信号が異なる解釈を持つことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3683202928838613
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• Abstract: The paper presents an original method for controlling a surface-electromyography-driven (sEMG) prosthesis. A context-dependent recognition system is proposed in which the same class of sEMG signals may have a different interpretation, depending on the context. This allowed the repertoire of performed movements to be increased. The proposed structure of the context-dependent recognition system includes unambiguously defined decision sequences covering the overall action of the prosthesis, i.e. the so-called boxes. Because the boxes are mutually isolated environments, each box has its own interpretation of the recognition result, as well as a separate local-recognition-task-focused classifier. Due to the freedom to assign contextual meanings to classes of biosignals, the construction procedure of the classifier can be optimised in terms of the local classification quality in a given box or the classification quality of the entire system. In the paper, two optimisation problems are formulated, differing in the adopted constraints on optimisation variables, with the methods of solving the problems based on an exhaustive search and an evolutionary algorithm, being developed. Experimental studies were conducted using signals from 1 able-bodied person with simulation of amputation and 10 volunteers with transradial amputations. The study compared the classical recognition system and the context-dependent system for various classifier models. An unusual testing strategy was adopted in the research, taking into account the specificity of the considered recognition task, with two original quality measures resulting from this scheme then being applied. The results obtained confirm the hypothesis that the application of the context-dependent classifier led to an improvement in classification quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,表面筋電図駆動補綴(sEMG)の制御法について述べる。 文脈に依存した認識システムは、文脈に応じて同じ種類のsEMG信号が異なる解釈を持つことができる。 これにより、演奏運動のレパートリーが向上した。 提案する文脈依存認識システムの構造は、義肢の全体的な動作、すなわちいわゆるボックスを包含する明確な決定シーケンスを含む。 ボックスは相互に分離された環境であるため、各ボックスは独自の認識結果の解釈を持ち、また別の局所認識タスク中心の分類器を持つ。 バイオシグナーのクラスに文脈的意味を割り当てる自由があるため、分類器の構成手順は、指定されたボックス内の局所的な分類品質やシステム全体の分類品質の観点から最適化することができる。 本論文では, 最適化変数の制約に異なる2つの最適化問題を定式化し, 包括探索と進化的アルゴリズムに基づく問題の解法を開発した。 切断をシミュレーションした1人の身体障害者の信号と,横断的切断を行った10人のボランティアの信号を用いて実験を行った。 本研究は,各種分類器モデルにおける古典的認識システムと文脈依存システムを比較した。 本研究では,認識タスクの特異性を考慮に入れた異常なテスト戦略が採用され,この手法により得られた2つの品質基準が適用された。 その結果,文脈依存型分類器の適用により分類品質が向上したという仮説が得られた。

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