The design and testing of a novel mechanomyogram-driven switch controlled by small eyebrow movements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with severe physical disabilities and minimal motor behaviour may be unable to use conventional mechanical switches for access. These persons may benefit from access technologies that harness the volitional activity of muscles. In this study, we describe the design and demonstrate the performance of a binary switch controlled by mechanomyogram (MMG) signals recorded from the frontalis muscle during eyebrow movements. METHODS: Muscle contractions, detected in real-time with a continuous wavelet transform algorithm, were used to control a binary switch for computer access. The automatic selection of scale-specific thresholds reduced the effect of artefact, such as eye blinks and head movement, on the performance of the switch. Switch performance was estimated by cued response-tests performed by eleven participants (one with severe physical disabilities). RESULTS: The average sensitivity and specificity of the switch was 99.7 +/- 0.4% and 99.9 +/- 0.1%, respectively. The algorithm performance was robust against typical participant movement. CONCLUSIONS: The results suggest that the frontalis muscle is a suitable site for controlling the MMG-driven switch. The high accuracies combined with the minimal requisite effort and training show that MMG is a promising binary control signal. Further investigation of the potential benefits of MMG-control for the target population is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».