elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Deep and Surface Sensor Modalities for Myo-intent Detection

Connan, Mathilde und Yu, Bingbin und Gibas, Christian und Rainer, Brück und Kirchner, Elsa Andrea und Castellini, Claudio (2022) Deep and Surface Sensor Modalities for Myo-intent Detection. In: MEC - Myoelectric Controls and Upper Limb Prosthetics Symposium, Seiten 103-106. MEC - Myoelectric Controls and Upper Limb Prosthetics Symposium, 2022-08-09 - 2022-08-11, Fredericton, Canada.

[img] PDF
286kB

Offizielle URL: https://www.unb.ca/ibme/_assets/documents/mec22proceedings2.pdf

Kurzfassung

Electromyography is the gold-standard among sensors for prosthetic control. However, stable and reliable myocontrol remains an unsolved problem in the community. Amid improvements currently under investigation, one focuses on alternative or complementary sensors. In this study, we compare different techniques, recording surface and deep muscle activity. Ten subjects were involved in an experiment in which three different modalities were attached on their forearm: force myography, electro-impedance tomography and ultrasound. They were asked to perform wrist and grasp movements. For the first time, we evaluate and compare in an offline analysis these three different modalities while recording several hand gestures.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/191142/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Deep and Surface Sensor Modalities for Myo-intent Detection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Connan, MathildeGerman Aerospace Center (DLR), Institute of Robotics and Mechatronicshttps://orcid.org/0000-0001-6735-4194NICHT SPEZIFIZIERT
Yu, BingbinUniversity of Bremen, Robotics Research Grouphttps://orcid.org/0000-0001-5400-0880NICHT SPEZIFIZIERT
Gibas, ChristianUniversity of Siegen, Medical Informatics and Microsystems EngineeringNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rainer, BrückUniversity of Siegen, Medical Informatics and Microsystems Engineeringhttps://orcid.org/0000-0001-8053-7630NICHT SPEZIFIZIERT
Kirchner, Elsa AndreaUniversity of Duisburg, Institute of Medical Technology Systemshttps://orcid.org/0000-0002-5370-7443NICHT SPEZIFIZIERT
Castellini, ClaudioGerman Aerospace Center (DLR), Institute of Robotics and Mechatronicshttps://orcid.org/0000-0002-7346-2180NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juli 2022
Erschienen in:MEC - Myoelectric Controls and Upper Limb Prosthetics Symposium
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 103-106
Status:veröffentlicht
Stichwörter:sensor, multimodal, myography, sensor modalities, myo-intent detection, myocontrol, force myography, FMG, ultrasound, electro-impedance tomography, electrical impedance tomography, EIT, comparison, features
Veranstaltungstitel:MEC - Myoelectric Controls and Upper Limb Prosthetics Symposium
Veranstaltungsort:Fredericton, Canada
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:9 August 2022
Veranstaltungsende:11 August 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Intelligente Mobilität (RM) [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Kognitive Robotik
Hinterlegt von: Connan, Mathilde
Hinterlegt am:02 Dez 2022 18:03
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:52

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.