A preliminary investigation assessing the viability of classifying hand postures in seniors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fear of frailty is a main concern for seniors. Surface electromyography (sEMG) controlled assistive devices for the upper extremities could potentially be used to augment seniors' force while training their muscles and reduce their fear of frailty. In fact, these devices could both improve self confidence and facilitate independent leaving in domestic environments. The successful implementation of sEMG controlled devices for the elderly strongly relies on the capability of properly determining seniors' actions from their sEMG signals. In this research we investigated the viability of classifying hand postures in seniors from sEMG signals of their forearm muscles. METHODS: Nineteen volunteers, including seniors (70 years old in average) and young people (27 years old in average), participated in this study and sEMG signals from four of their forearm muscles (i.e. Extensor Digitorum, Palmaris Longus, Flexor Carpi Ulnaris and Extensor Carpi Radialis) were recorded. The feature vectors were built by extracting features from each channel of sEMG including autoregressive (AR) model coefficients, waveform length and root mean square (RMS). Multi-class support vector machines (SVM) was used as a classifier to distinguish between fifteen different essential hand gestures including finger pinching. RESULTS: Classification of hand gestures both in the pronation and supination positions of the arm was possible. Classified hand gestures were: rest, ulnar deviation, radial deviation, grasp and four different finger pinching configurations. The obtained average classification accuracy was 90.6% for the seniors and 97.6% for the young volunteers. CONCLUSIONS: The obtained results proved that the pattern recognition of sEMG signals in seniors is feasible for both pronation and supination positions of the arm and the use of only four EMG channel is sufficient. The outcome of this study therefore validates the hypothesis that, although there are significant neurological and physical changes occurring in humans while ageing, sEMG controlled hand assistive devices could potentially be used by the older people.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle