Classifiers and Adaptable Features Improve Myoelectric Command Accuracy in Trained Users
Notice bibliographique
Résumé
A common challenge in myoelectric control is to create reliable human-machine interfaces. The aim of our study is to apply classifiers and adaptable features to electromyography (EMG) signals obtained from subjects who are trained to perform cursor-control tasks. We have developed a robust surface EMG command system that relies on training the human rather than training a classifier, thereby enabling the human to correct for signal changes. The purpose of the current study was to understand whether adding an adaptive timing feature and classifiers to our EMG interface could improve the performance of trained human subjects. Forty-eight subjects participated in the experiment, where they learned four different commands to control a cursor to select fixed targets on a computer screen, where each command was composed of a combination of short and long muscle contractions. A Command Accuracy Test assessed subject proficiency at producing commands when prompted. The command classification accuracy was calculated for a control condition and two conditions that reflected possible adaptive features: the timing between EMG signal inputs and a subject-specific classifier. The overall results showed significant improvements in command classification accuracy for both adaptive components (p<; 0.0001) compared to the control. However, some initially high performing subjects did not receive as much benefit. These results suggest that customizing the sEMG command system for individual subjects could improve their performance. Future work should investigate the effect of customizing the system for performance and co-adaptation, as well as using the adaptive features as a training tool to further improve command accuracy and efficiency.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».