Cascaded Adaptation Framework for Fast Calibration of Myoelectric Control
Notice bibliographique
Résumé
In spite of several decades of intensive research and development, the existing algorithms of myoelectric pattern recognition (MPR) are yet to make significant clinical and commercial impact. This study focuses on the one of the limiting factors of current algorithms: degradation of algorithm performance due to the inherent non-stationarity in electromyography (EMG) signals and the consequent need for frequent re-training and re-calibration. In order to reduce the re-calibration time required for donning/doffing between sessions and avoid to need to re-calibrate within a given session while donning, we propose a cascaded adaptation (CA) framework based on linear discriminant analysis (LDA), which automatically incorporates models from previous sessions in the model calibration for the current session. The framework also updates the model parameters according to new data samples and the corresponding recognized labels. Both off-line analysis (with data from eight intact-limbed subjects and three trans-radial amputees) and online testing with 9 intact-limbed subjects were conducted to evaluate the proposed method. Results show that the LDA embedded with CA (LDA-CA) is able to classify 11 types of motion with a small training data set, beginning from the second session of the experiment. The proposed LDA-CA obtains better performance as compared with three other methods-baseline LDA (LDA-BL), LDA with self-enhancing (LDA-SE), and LDA with domain adaptation (LDA-DA). The online test demonstrates that LDA-CA requiring an initial 1 min training session can be reliably used for 8 h without re-training. The proposed myoelectric control framework with low calibration burden has the potential to move the MPR based prostheses from academic research to clinical application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».