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使用肌电图并考虑个体差异进行自动自适应发作检测,以控制进餐辅助机器人。

Automatic adaptive onset detection using an electromyogram with individual difference for control of a meal assistance robot.

作者信息

Zhang X, Wang X, Wang B, Sugi T, Nakamura M

机构信息

Department of Automation, East China University of Science and Technology, Shanghai, China.

出版信息

J Med Eng Technol. 2009;33(4):322-7. doi: 10.1080/03091900902744031.

DOI:10.1080/03091900902744031
PMID:19384708
Abstract

The onset detection of muscle activation is an essential issue in electromyogram (EMG) control. In this paper, a novel approach based on EMG power with automatic adaptive threshold is proposed to address this issue. The purpose is to develop an effective EMG-controlled meal assistance robot. Taking into account the individual difference such as contraction power and resting power, the threshold of onset detection is set with respect to the latest EMG signal. The results show the method is able to adjust automatically to avoid false alarms, and works well when the contraction power varies. Implementation of this EMG-controlled meal assistance robot may provide limb-deficient patients with an effective and comfortable human-machine assistance interface.

摘要

肌肉激活的起始检测是肌电图(EMG)控制中的一个重要问题。本文提出了一种基于具有自动自适应阈值的EMG功率的新方法来解决这个问题。目的是开发一种有效的EMG控制的进餐辅助机器人。考虑到诸如收缩力和静息力等个体差异,根据最新的EMG信号设置起始检测的阈值。结果表明,该方法能够自动调整以避免误报,并且在收缩力变化时效果良好。这种EMG控制的进餐辅助机器人的实现可能为肢体缺陷患者提供一个有效且舒适的人机辅助界面。

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引用本文的文献

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