A Novel Percutaneous Electrode Implant for Improving Robustness in Advanced Myoelectric Control
Notice bibliographique
Résumé
Despite several decades of research, electrically powered hand and arm prostheses are still controlled with very simple algorithms that process the surface electromyogram (EMG) of remnant muscles to achieve control of one prosthetic function at a time. More advanced machine learning methods have shown promising results under laboratory conditions. However, limited robustness has largely prevented the transfer of these laboratory advances to clinical applications. In this paper, we introduce a novel percutaneous EMG electrode to be implanted chronically with the aim of improving the reliability of EMG detection in myoelectric control. The proposed electrode requires a minimally invasive procedure for its implantation, similar to a cosmetic micro-dermal implant. Moreover, being percutaneous, it does not require power and data telemetry modules. Four of these electrodes were chronically implanted in the forearm of an able-bodied human volunteer for testing their characteristics. The implants showed significantly lower impedance and greater robustness against mechanical interference than traditional surface EMG electrodes used for myoelectric control. Moreover, the EMG signals detected by the proposed systems allowed more stable control performance across sessions in different days than that achieved with classic EMG electrodes. In conclusion, the proposed implants may be a promising interface for clinically available prostheses.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».