System do rejestracji sygnałów EMG i MMG dla sterowania bioprotezą dłoni

• Autorzy: Wołczowski A. , Błędowski M. , Witkowski J.

Warianty tytułu

EN

The system for recording EMG and MMG signals for the control of bioprosthetic hand

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Jednym z czynników mających istotny wpływ na niezawodność sterowania wielofunkcyjną protezą dłoni jest proces akwizycji biosygnałów. W pracy omówiono naturę sygnałów EMG i MMG oraz zakłócenia towarzyszące ich rejestracji. Opisano opracowany na podstawie tych przesłanek system pomiarowy, a także przebieg procedury pomiaru.

EN

The process of biosignal acquisition has a significant impact on the reliability of the control of the multi-functional hand prosthesis. The paper discusses the nature of EMG and MMG signals and the noise associated with their registration. The measuring system developed on the basis of these premises, as well as the measurement procedure were described.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; robot medyczny; sygnał EMG; sygnał MMG; bioproteza dłoni

EN

robotics; medical robot; EMG signal; MMG signal; bioprosthetic hand

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2016
• Tom: z. 195, t. 1
• Strony: 167--178
• Opis fizyczny: Bibliogr. 20 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Wołczowski A.

• Katedra Cybernetyki i Robotyki, Wydział Elektroniki, Politechnika Wrocławska, ul. Janiszewskiego 7/9, 50-372 Wrocław

autor

Błędowski M.

• Katedra Cybernetyki i Robotyki, Wydział Elektroniki, Politechnika Wrocławska, ul. Janiszewskiego 7/9, 50-372 Wrocław

autor

Witkowski J.

• Katedra Teorii Pola, Układów Elektronicznych i Optoelektroniki, Wydział Elektroniki, Politechnika Wrocławska, ul. Janiszewskiego 7/9, 50-372 Wrocław

Bibliografia

• [1] E. Biddiss, T. Chau, Upper-limb prosthetics: Critical factors in device abandonment, American J. of Physical Medicine and Rehabilitation, 2007; 86: 977-87.
• [2] B. Hudgins, P. Parker, and R. N. Scott, A new strategy for multifunction myoelectric control, IEEE Trans. Biomed. Eng. vol. 40(1).
• [3] A. Wołczowski, Smart hand: the concept of sensor based control, in Proceedings of MMAR, Miedzyzdroje, 2001, pp. 783-790.
• [4] A.Wołczowski, M. Kurzyński: Human-machine interface in bioprosthesis control using EMG signal classification. Expert Systems 2010, vol. 27, nr 1, s. 53-70.
• [5] A. Wolczowski, J. Jakubiak, Control of a multi-joint hand prosthesis - an experimental approach, in Proc 9th Int Conf Computer Recognition Systems CORES 2015, ser. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International Publishing, 2016, pp. 553-563.
• [6] M. Kurzynski, M. Krysmann, P. Trajdos, and A. Wolczowski, Multiclassifier system with hybrid learning applied to the control of Bioprosthetic hand, In: Computers in Biology and Medicine, vol. 69, pp. 286-297, 2016.
• [7] A. Wolczowski, M. Kurzynski. Control of hand prosthesis using fusion of biosignals and information from prosthesis sensors. In: Computational Intelligence and Efficiency in Engineering Systems. Eds. G. Borowik. Cham: Springer Int. Publishing, 2015. pp. 259-273.
• [8] M. Kurzynski and A. Wolczowski. Multiple Classifier System Applied to the Control of Bioprosthetic Hand Based on Recognition of Multimodal Biosignals. Proc. of 15th Int. Conf. on Biomedical Engineering. Cham: Springer Int. Publishing, 2014, pp. 577-580.
• [9] Y. Su, C.R. Allen, A. Wołczowski, G.D. Bell: Telerobotic control using instructions from human hand motion, In: Robot Control 2003. (SYROCO '03). Proc 7th IFAC Symposium, Vol. 21 Ed. by L Dulęba and J. Z. Sąsiadek. Oxford, UK: Elsevier, 2004. s. 527-532,
• [10] M. Kurzynski, A. Wolczowski, T.G. Amaral: Control of bioprosthetich and based on EMG and MMG signals recognition using multiclassifier system with feedback from the prosthesis sensors. Proc. of 2nd Int. Conf. on Sys. and Cont., Marrakech, Morocco, June 2012. s. 280-285.
• [11] T.V. Camata, J.L. Dantas, T. Abro, M.C. Brunetto, A.C. Moraes, L.R. Altimari, Fourier and wavelet spectral analysis of EMG signals in supramaximal constant load dynamic exercise, In Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2010 Annual International Conference of the IEEE, Aug 2010, pp. 1364-1367.
• [12] N. F. Guler and S. Kocer, "Classification of EMG signals using PCA and FFT," Journal of Medical Systems, vol. 29, no. 3, pp. 241-250, 2005.
• [13] A. Cichocki, R. Zdunek, A. Phan, and S. Amari, Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations: Applications to Exploratory Multi-way Data Analysis and Blind Source Separation. Wiley and Sons, 2009.
• [14] H. M. Al-Angari, G. Kanitz, S. Tarantino, C. Cipriani, Distance and mutual information methods for EMG feature and channel subset selection for classification of hand movements, Biomedical Signal Processing and Control, Vol. 27, May 2016, pp. 24-31.
• [15] A. Wołczowski, J.S. Witkowski, Stanowisko badawcze do akwizycji biosygnałów, Raporty Inst. Inform. Autom. Robot. PWroc. 2013, Ser. PRE nr 47, Wrocław, 2013.
• [16] W. Sobczak, W. Malina, Metody selekcji i redukcji informacji, WNT, Warszawa, 1985.
• [17] C.J. De Luca, Electromyography. Encyclopedia of Medical Devices and Instrumentation, (John G. Webster, Ed.) John Wiley Publisher, 98-109, 2006.
• [18] bebionic, http://bebionic.com/the_hand/grip_patterns/key_grip
• [19] ottobock, http://www.ottobock.pl/
• [20] delsys http://www.delsys.com/

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.