超声肌电肌肉-计算机接口的稀疏性分析
人机交互
2019-06-03 v1 机器人学
摘要
目的：本文旨在确定超声换能器置于前臂前侧以在不同手部运动时成像最大肌肉形变的最佳位置，并研究使用稀疏超声扫描线集合用于基于超声的肌肉计算机接口（MCI）运动分类的效果。方法：利用静息与运动完成时肌肉厚度的自由手持三维重建，确定超声换能器沿前臂的最佳放置位置。从最佳放置换能器获取的超声图像中，我们确定了跨横截面视场（FOV）等间距扫描线的分类准确率。此外，我们利用 Fisher 准则（FC）和互信息（MI）针对运动可分辨性研究了每条扫描线对类别判别的独特贡献。结果：对 5 名健全受试者的实验表明，在多自由度下最大肌肉形变发生于前臂长度的 30–50% 处。使用完整 128 条扫描线图像的平均分类准确率为 94.6%，使用 4 条等间距扫描线为 94.5%。然而，使用 FC 和 MI 的最优扫描线选择未观察到分类准确率的显著提升。结论：对于最佳放置的换能器，可使用一小部分超声扫描线替代完整成像阵列，且在多自由度分类准确率方面不损失性能。意义：选取一小部分换能器单元可减小计算量，并简化可穿戴超声肌电 MCI 的仪器与功耗，尤其用于康复与手势识别应用。
引用
@article{arxiv.1809.01952,
title = {Sparsity Analysis of a Sonomyographic Muscle-Computer Interface},
author = {Nima Akhlaghi and Ananya Dhawan and Amir A. Khan and Biswarup Mukherjee and Cecile Truong and Siddhartha Sikdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.01952},
year = {2019}
}