An Alternative Myoelectric Pattern Recognition Approach for the Control of Hand Prostheses: A Case Study of Use in Daily Life by a Dysmelia Subject
Notice bibliographique
Résumé
The functionality of upper limb prostheses can be improved by intuitive control strategies that use bioelectric signals measured at the stump level. One such strategy is the decoding of motor volition via myoelectric pattern recognition (MPR), which has shown promising results in controlled environments and more recently in clinical practice. Moreover, not much has been reported about daily life implementation and real-time accuracy of these decoding algorithms. This paper introduces an alternative approach in which MPR allows intuitive control of four different grips and open/close in a multifunctional prosthetic hand. We conducted a clinical proof-of-concept in activities of daily life by constructing a self-contained, MPR-controlled, transradial prosthetic system provided with a novel user interface meant to log errors during real-time operation. The system was used for five days by a unilateral dysmelia subject whose hand had never developed, and who nevertheless learned to generate patterns of myoelectric activity, reported as intuitive, for multi-functional prosthetic control. The subject was instructed to manually log errors when they occurred via the user interface mounted on the prosthesis. This allowed the collection of information about prosthesis usage and real-time classification accuracy. The assessment of capacity for myoelectric control test was used to compare the proposed approach to the conventional prosthetic control approach, direct control. Regarding the MPR approach, the subject reported a more intuitive control when selecting the different grips, but also a higher uncertainty during proportional continuous movements. This paper represents an alternative to the conventional use of MPR, and this alternative may be particularly suitable for a certain type of amputee patients. Moreover, it represents a further validation of MPR with dysmelia cases.
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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 | 0,001 | 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 ».