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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제40권 제6호
발행연도
2019.1
수록면
242 - 249 (8page)

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Forearm electromyography (EMG) generated by wrist movements has been widely used to develop an electrical prosthetic hand, but EMG generated by finger movements has been rarely used even though 20% of amputees lose fingers. The goal of this study is to improve the classification performance of different finger movements using a deep learning algorithm, and thereby contributing to the development of a high-performance finger-based prosthetic hand. Ten participants took part in this study, and they performed seven different finger movements forty times each (thumb, index, middle, ring, little, fist and rest) during which EMG was measured from the back of the right hand using four bipolar electrodes. We extracted mean absolute value (MAV), root mean square (RMS), and mean (MEAN) from the measured EMGs for each trial as features, and a 5x5-fold cross-validation was performed to estimate the classification performance of seven different finger movements. A long short-term memory (LSTM) model was used as a classifier, and linear discriminant analysis (LDA) that is a widely used classifier in previous studies was also used for comparison. The best performance of the LSTM model (sensitivity: 91.46 ± 6.72%; specificity: 91.27 ± 4.18%; accuracy: 91.26 ± 4.09%) significantly outperformed that of LDA (sensitivity: 84.55 ± 9.61%; specificity: 84.02 ± 6.00%; accuracy: 84.00 ± 5.87%). Our result demonstrates the feasibility of a deep learning algorithm (LSTM) to improve the performance of classifying different finger movements using EMG.

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Michielli N / 2019 / Cascaded LSTM recurrent neural network for automated sleep stage classification using single-channel EEG signals / Comput Biol Med 106:71~81 google schola Alhagry S / 2017 / Emotion recognition based on EEG using LSTM recurrent neural network / Emotion 8:355~358 google schola Davidson PR / 2007 / EEG-based lapse detection with high temporal resolution / IEEE Trans Biomed Eng 54:832~839 google schola Hwang HJ / 2014 / Channel selection for simultaneous and proportional myoelectric prosthesis control of multiple degrees-of-freedom / J Neural Eng 11:056008 google schola Hahne JM / 2015 / Concurrent adaptation of human and machine improves simultaneous and proportional myoelectric control / IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 23:618~627 google schola

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