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Enregistrement W133103290

Proportional Myoelectric Control of a Multifunction Upper-limb Prosthesis

2007· dissertation· en· W133103290 sur OpenAlexaboutno aff
Anders Lyngvi Fougner

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Teknisk-Naturvitenskapelige Universitet
Mots-clésSIGNAL (programming language)Computer sciencePerceptronProportional controlPattern recognition (psychology)Artificial intelligenceArtificial neural networkProperty (philosophy)Control systemComputer visionSimulationEngineeringElectrical engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is a part of a renew and continuation of the SVEN work done in Sweden in the later 1970's. The SVEN hand was an on/off-controlled upper-limb prosthesis based on measured electromyographic (EMG) signals. Recently the SVEN methods have been revived in a cooperation by NTNU and UNB, Canada. \t The aim of this study is to further develop a practical porportional control system for a multifunction upper-limb prosthesis. This is based on a hypothesis that a simple and smooth proportional control system will be easier for the central nervous system to adapt to, compared to existing systems, and will thus provide increased functionality for the user. \t A protocol has been developed for the recording of EMG signals and VICON motion measurements in a laboratory. Suitable data sets have been recorded from three test subjects, and signal processing and three pattern recognition methods have been applied on these data sets to generate estimates of clinical angles. The pattern recognition methods tested were linear (LF) and quadratic (QF) mapping functions and multi-layer perceptron (MLP) network. The performance of these methods has been evaluated, compared and visualized. More testing is needed to find the best method, and the MLP network can be improved in several ways. \t To achieve better angle estimates that can be used for proportional control of prostheses, we wanted to use EMG signal features that are insensitive to amplitude changes due to variations in skin conductance. Qualitative and quantitative EMG signal features are described with this property as an important concern. The zero-crossings (ZC) feature has been tested as one of these, also in combination with the averaged absolute value (AAV). Although ZC did not always perform superior to AAV, it is likely that other features and combinations of these should be tested. Inclusion of other properties from the prosthesis, like elbow angle or measured pressure from the arm on the prosthesis, can also be included to improve the estimates. \t We now have a large, suitable data set from the laboratory, which can be used for further work on pattern recognition and multifunction proportional control of prostheses. There are also other applications for the methods developed. \t The final step will hopefully be implementation in a real prosthesis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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