Classification of Imagery Hand Movement Based on Electroencephalogram Signal Using Long-Short Term Memory Network Method
Notice bibliographique
Résumé
Amputation is sometimes utilized to overcome tissue death in human limbs.Prostheses offer individuals an effective solution for restoring their quality of life.The development of prosthetic control systems using EEG-acquired movement imagery signals is ongoing.This technology has proven a viable option due to its easy controllability by an individual's thought patterns.This study aimed to discover distinguishing features between imagery movement and grasping and opening hand movements.To this end, the proposed method is a classification using Long-Short Term Memory Network (LSTM) with various feature combinations of mean, standard deviation, variance, RMS, skewness, kurtosis, and PSD at alpha rhythm.Data were acquired from three healthy subjects using the Emotiv Epoc+Headset.The classification results showed that applying skewness and kurtosis features yielded an accuracy range of 73.52% to 100% for each subject's data.On the other hand, combining kurtosis and Power Spectrum Density (PSD) features resulted in 84.9% accuracy for the subjects' combined data.This result shows great potential in supporting the development of prosthetic control to improve the quality of life of an amputee.
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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 ».