論文の概要: ReactEMG Stroke: Healthy-to-Stroke Few-shot Adaptation for sEMG-Based Intent Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22090v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 18:26:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.021622
• Title: ReactEMG Stroke: Healthy-to-Stroke Few-shot Adaptation for sEMG-Based Intent Detection
• Title（参考訳）: ReactEMGストローク: sEMG-based Intent DetectionのためのヘルスツーストロークFew-shot Adaptation
• Abstract要約: 表面筋電図(sEMG)は脳卒中後手指リハビリテーションのための有望な制御信号である。 発作性筋肉からの意図を検出するには、長大で主観的な校正が必要であり、変化に弱いままである。 本研究では,大規模能動sEMGで事前訓練したモデルからインテント検出器を初期化する健全なストローク適応パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.38542280988393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surface electromyography (sEMG) is a promising control signal for assist-as-needed hand rehabilitation after stroke, but detecting intent from paretic muscles often requires lengthy, subject-specific calibration and remains brittle to variability. We propose a healthy-to-stroke adaptation pipeline that initializes an intent detector from a model pretrained on large-scale able-bodied sEMG, then fine-tunes it for each stroke participant using only a small amount of subject-specific data. Using a newly collected dataset from three individuals with chronic stroke, we compare adaptation strategies (head-only tuning, parameter-efficient LoRA adapters, and full end-to-end fine-tuning) and evaluate on held-out test sets that include realistic distribution shifts such as within-session drift, posture changes, and armband repositioning. Across conditions, healthy-pretrained adaptation consistently improves stroke intent detection relative to both zero-shot transfer and stroke-only training under the same data budget; the best adaptation methods improve average transition accuracy from 0.42 to 0.61 and raw accuracy from 0.69 to 0.78. These results suggest that transferring a reusable healthy-domain EMG representation can reduce calibration burden while improving robustness for real-time post-stroke intent detection.
• Abstract（参考訳）: 表面筋電図(sEMG)は、脳卒中後の手指のリハビリテーションを補助するための有望な制御信号であるが、パレティック筋からの意図を検出するには、長大で主観的な校正が必要であり、変化に弱いままである。 本研究では,大規模能動sEMGで事前訓練したモデルから意図検出を初期化し,少量の主観的データのみを用いて各脳卒中患者に対して微調整する健康ストローク適応パイプラインを提案する。 3人の慢性脳卒中患者から新たに収集したデータセットを用いて、適応戦略(頭部のみのチューニング、パラメータ効率のよいLoRAアダプタ、フルエンドツーエンドの微調整)を比較し、セッション内ドリフト、姿勢変化、アームバンド再配置などの現実的な分布シフトを含む保持されたテストセットを評価する。 健常な適応は、同じデータ予算下でゼロショット転送とストローク専用トレーニングの両方と比較して、ストロークインテント検出を一貫して改善し、最適な適応方法は平均遷移精度を0.42から0.61に改善し、生の精度を0.69から0.78に改善する。 以上の結果から,再利用可能な健常領域EMG表現の転送はキャリブレーションの負担を軽減するとともに,ストローク後インテント検出におけるロバスト性を向上させることが示唆された。

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