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Evaluating subsampling strategies for sEMG-based prediction of voluntary muscle contractions

Risto, Koiva und Barbara, Hilsenbeck und Claudio, Castellini (2013) Evaluating subsampling strategies for sEMG-based prediction of voluntary muscle contractions. In: Proceedings of ICORR - International Conference on Rehabilitation Robotics, Seiten 1-7. IEEE. ICORR 2013, 2013-06-24 - 2013-06-26, Seattle, WA, USA. doi: 10.1109/ICORR.2013.6650492.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6650492

Kurzfassung

In previous work we showed that some human Voluntary Muscle Contractions (VMCs) of high interest to the prosthetics community, namely finger flexions/extensions and thumb rotation, can be effectively predicted using muscle activation signals coming from surface electromyography (sEMG). In this paper we study the effectiveness of various subsampling strategies to limit the size of the training data set, with the aim of extending the approach to an online VMC-prediction system whose main application will be force-controlled hand prostheses. We performed an experiment in which 10 ablebodied participants flexed and extended their fingers according to a visual stimulus, while muscle activations and VMCs (represented as synergistic fingertip forces) were gathered using sEMG electrodes and a custom-built measurement device. A Support Vector Machine (SVM) was trained on a fixed-sized subset of the collected data, obtained using seven different subsampling strategies. The SVM was then tested on subsequent new data. Our experimental results show that two subsampling strategies attain a prediction error as low as 6% to 12%, which is comparable to the error values obtained in our previous work when the entire data set was used and processed offline.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/85234/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Evaluating subsampling strategies for sEMG-based prediction of voluntary muscle contractions
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Risto, KoivaCIT-EC BielefeldNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Barbara, HilsenbeckDLRNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Claudio, CastelliniDLRNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2013
Erschienen in:Proceedings of ICORR - International Conference on Rehabilitation Robotics
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/ICORR.2013.6650492
Seitenbereich:Seiten 1-7
Verlag:IEEE
Status:veröffentlicht
Stichwörter:electromyography, machine learning, rehabilitation, prosthetics
Veranstaltungstitel:ICORR 2013
Veranstaltungsort:Seattle, WA, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:24 Juni 2013
Veranstaltungsende:26 Juni 2013
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Multisensorielle Weltmodellierung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Hinterlegt von: Castellini, Dr. Claudio
Hinterlegt am:16 Dez 2013 18:15
Letzte Änderung:05 Jun 2024 12:43

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