Computational Intelligence in Electromyography Analysis

Electromyography (EMG) is a technique for evaluating and recording the electrical activity produced by skeletal muscles. EMG may be used clinically for the diagnosis of neuromuscular problems and for assessing biomechanical and motor control deficits and other functional disorders. Furthermore, it can be used as a control signal for interfacing with orthotic and/or prosthetic devices or other rehabilitation assists. This book presents an updated overview of signal processing applications and recent developments in EMG from a number of diverse aspects and various applications in clinical and experimental research. It will provide readers with a detailed introduction to EMG signal processing techniques and applications, while presenting several new results and explanation of existing algorithms. This book is organized into 18 chapters, covering the current theoretical and practical approaches of EMG research

Hand Pattern Recognition Using Smart Band

The Importance of gesture recognition has widely spread around the world. Many research strategies have been proposed to study and recognize gestures, especially facial and hand gestures. Distinguishing and recognizing hand gestures is vital in hotspot fields such as bionic parts, powered exoskeleton, diagnosing muscle disorders, etc. Recognizing such gesture patterns can also create a stress-free and fancy user interface for mobile phones, gaming consoles and other such devices. The objective is to design a simple yet efficient wearable hand gesture recognizing system. This thesis also shows that by taking both EMG and accelerometer data into account, can improve the system to recognize more patterns with higher accuracy levels. For this, a hand band embedded with a triple axis accelerometer and three surface EMG electrodes is employed to source the system. The non-invasive surface EMG electrodes senses muscle action while the accelerometer senses the hand motions. The EMG signal is passed through analog front-end module for noise filtering and signal amplification. An ARM Cortex processor converts the analog EMG and accelerometer signal into digital and transmits to a PC via Bluetooth protocol. On the receiver section, the raw EMG and acceleration data is further processed and decomposed offline using MATLAB tools to extract features such as root mean square, waveform length, threshold crossing, variance and mean. Extracted features are then fed through multi-class SVM (Support Vector Machine) process for pattern recognition. The chapters below discuss in greater detail on pattern recognition technique and other modules involved

Electrophysiological and computational studies on the mechanisms and functional impact of cortical synchronization

In order to investigate the role of neuronal synchronization in perceptual grouping, a new method was developed to record selectively from multiple cortical sites of known functional specificity as determined by optical imaging of intrinsic signals. To this end, a matrix of closely spaced guide tubes was developed in cooperation with a company providing the essential manufacturing technique RMPD® (Rapid Micro Product Development). The matrix was embedded into a framework of hard and software that allowed for the mapping of each guide tube onto the cortical site an electrode would be led to if inserted into that guide tube. With these developments, it was possible to determine the functional layout of the cortex by optical imaging and subsequently perform targeted recordings with multiple electrodes in parallel. The method was tested for its accuracy and found to target the electrodes with a precision of 100 µm to the desired cortical locations. Using the developed technique, neuronal activity was recorded from area 18 of anesthetized cats. For stimulation, Gabor-patches in different geometrical configurations were placed over the recorded receptive fields merging into visual objects appropriate for testing the hypothesis of feature binding by synchrony. Synchronization strength was measured by the height of the cross-correlation centre peaks. All pairwise synchronizations were summarized in a correlation index which determined the mean difference of the correlation strengths between conditions in which recording sites should or should not fire in synchrony according to the binding hypothesis. The correlation index deviated significantly from zero for several of these configurations, further supporting the hypothesis that synchronization plays an important role in the process of perceptual grouping. Furthermore, direct evidence was found for the independence of the synchronization strength from the neuronal firing rate and for neurons that change dynamically the ensemble they participate in. In parallel to the experimental approach, mechanisms of oscillatory long range synchronization were studied by network simulations. To this end, a biologically plausible model was implemented using pyramidal and basket cells with Hodgkin-Huxley like conductances. Several columns were built from these cells and intra- and inter-columnar connections were mimicked from physiological data. When activated by independent Poisson spike trains, the columns showed oscillatory activity in the gamma frequency range. Correlation analysis revealed the tendency to locally synchronize the oscillations among the columns, but a rapid phase transition occurred with increasing cortical distance. This finding suggests that the present view of the inter-columnar connectivity does not fully explain oscillatory long range synchronization and predicts that other processes such as top-down influences are necessary for long range synchronization phenomena.Die über den visuellen Kortex verteilte Repräsentation von Objektmerkmalen wirft die Frage auf, wie Merkmalsbezüge aufrecht erhalten werden. So muss z.B. in irgendeiner Weise kodiert werden ob zwei Liniensegmente, die von im Gesichtsfeld weit entfernten rezeptiven Feldern detektiert werden, zu einer oder zwei verschiedenen Linien gehören, d.h. ob die beiden Liniensegmente verbunden sind oder nicht. Eine Möglichkeit solche Bezüge zu kodieren liegt darin, sie in den zeitlichen Bezügen der neuronalen Entladungsmuster einzubetten und zwar derart, dass Neurone zusammengehöriger Merkmale ihre Entladungen synchronisieren. Dieser relationalen Kodierungsstrategie ist inhärent, dass sie nur durch gleichzeitige Messung mehrerer neuronaler Signale nachgewiesen werden kann. Ein weiteres Problem bei der Suche nach der vom Gehirn verwendeten Kodierung besteht in der anisotropen Verteilung der rezeptiven Feldeigenschaften über die Kortexoberfläche hinweg. Diese variiert von Individuum zu Individuum und macht es daher schwer, gezielt von mehreren Neuronen mit bestimmten rezeptiven Feldeigenschaften elektrophysiologische Daten zu erheben. Daher wurde im Rahmen der hier vorliegenden Arbeit eine Methode entwickelt, um die Techniken des Optical Imagings (OI) intrinsischer Signale und der Elektrophysiologie zu vereinen und so die simultane Aufnahme mehrerer neuronaler Signale von vorbestimmter Funktionalität zu ermöglichen. Die Entwicklung und die Methode selbst werden im Folgenden näher beschrieben. Durch OI kann die funktionelle Architektur des Kortex über einen makroskopischen Bereich (ca. 5 x 10 mm) kartiert werden. Das Hauptproblem, das in dieser Dissertation gelöst werden sollte bestand darin, ein Platzierungssystem für Elektroden zu entwickeln, welches es ermöglicht, Punkte auf den OI-Karten auszuwählen und Elektroden an den korrespondierenden Stellen des Kortex’ zu platzieren. Dazu wurden drei Ansätze verfolgt, von denen die ersten zwei verworfen werden mussten. Die Erfahrungen mit den ersten beiden Ansätzen, die benötigte Präzision von wenigstens 200 µm Platzierungsgenauigkeit und die gleichzeitige Anwendbarkeit auf viele Elektroden machten es notwendig, eine von Kanälen durchzogene Matrix mit einer Genauigkeit zu fertigen, die mit herkömmlichen Techniken wie Bohren, Ätzen oder auch Laserbohrung nicht erreicht wird. Daher wurde in Kooperation mit einer Firma die das RMPD® (Rapid Micro Product Development) Fertigungsverfahren beherrscht eine Matrix entwickelt, die alle notwendigen, im Folgenden aufgezählten Eigenschaften besitzt: · Hohe Dichte der Kanäle (>20 Kanäle pro mm2, 220 µm Gitterkonstante) · Hohes Aspektverhältnis der Kanäle (15 mm Höhe : 0.15 mm Durchmesser) um Elektroden möglichst wenig Spiel zu geben · Material quillt unter Einfluss von Feuchtigkeit nicht auf · Material ist flexibel, sodass die dünnen Wände zwischen den Kanälen bei Einführung und Scherung der Elektroden nicht brechen · Reproduzierbarkeit der Kanalpositionen bei erneuter Herstellung der Matrix (ca. 1 µm Fertigungsvarianz) Weiterhin wurden Geräte und Software entwickelt, um die Positionen der Röhrchen auf die OI-Karten zu projizieren, die Elektroden in die ausgewählten Röhrchen einzufädeln und sie schließlich mittels Mikrotrieben kontrolliert in das kortikale Gewebe vorzufahren. Das Verfahren zeigte bei Tests, dass es Elektroden mit einer Genauigkeit von ca. 100 µm platziert. Die entwickelte Methode zur Platzierung von Elektroden nach OI-Karten wurde in Tierexperimenten angewendet. In diesen Experimenten sollte die Abhängigkeit neuronaler Synchronisation von visueller Objektzugehörigkeit anhand des visuellen Areals 18 der anästhesierten Katze erörtert werden. Existierende Studien zu diesem Thema verwendeten zumeist paarweise elektrophysiologische Aufnahmen, weshalb hier mittels der neuen Aufnahmetechnik von mehreren kortikalen Stellen gleichzeitig Daten erhoben werden sollten. Eine Folge der Synchronisationstheorie ist, dass ein und dasselbe Neuron an verschiedenen Assemblies teilnehmen kann. Solch ein Wechsel zwischen zwei Assemblies ist noch nicht direkt nachgewiesen worden. Daher wurden in den Experimenten auch Stimuluskonfigurationen gewählt, die einen Wechsel der Teilnahme an einem von zwei Assemblies provoziert. Erfolgreich verwendete Stimuli wurden in erster Linie aus mehreren so genannten Gabor-Patches (Kreisrunde Objekte mit einer räumlichen Gabor-Intensitätsverteilung) konstruiert. Die Objektzugehörigkeit von Neuronen konnte durch drehen oder entfernen eines Gabor-Patches geändert werden. Insgesamt wurden fünf Experimente von fünf bis sieben Tagen Dauer an anästhesierten Katzen durchgeführt. Für die Analyse der in den Experimenten aufgenommenen Multi Unit Aktivities (MUAs) sollten ursprünglich die das MUA-Signal bildenden Single Unit Aktivities (SUAs) anhand der Form ihrer Aktionspotentiale (AP) extrahiert werden, um das Synchronizitätsverhalten auf Einzelzellebene untersuchen zu können. Um diese Sortierung durchführen zu können, dürfen die Signale keinerlei Störungen von einer den AP vergleichbaren Amplitude enthalten, da sonst die Charakteristik der Form verloren geht und eine Unterscheidung der verschiedenen Zellen unmöglich wird. Obwohl einige Störquellen vor und während der Experimente erkannt und eliminiert wurden verblieben einige Störungen im Signal aller Elektroden. Daher wurde ein Verfahren entwickelt um mittels Principal Component Analysis (PCA) zwischen den Kanälen korrelierte Störungen abzuschätzen und zu eliminieren. Obwohl sich das Verfahren in Simulationen als sehr effizient und nützlich herausstellte, konnte es die Störungen nicht hinreichen reduzieren, um eine Sortierung der AP zu ermöglichen. Da das PCA-Entstörungsverfahren um so besser wirkt, je mehr Kanäle zur Schätzung des Störanteils zur Verfügung stehen und mit fortschreitender Technik die Anzahl der verwendeten Kanäle weiter ansteigen wird, wird dieses Verfahren in Zukunft nützliche Dienste bei der nachträglichen Entfernung von Störungen leisten. Weiterhin wurde eine Methode entwickelt, um eine Rekonstruktion der mit ca. 20 kHz abgetasteten Signale und damit einen genauen Vergleich der AP zu erlauben. Die Aussicht von 16 Kanälen MUAs aufzunehmen, die sich durchschnittlich noch einmal in drei SUAs aufspalten und unter etwa acht verschiedenen Stimulusbedingungen erhoben wurden und damit an die 9000 Kreuzkorrelationsfunktionen entstünden, machte es notwendig ein Analysekonzept zu entwickeln, das weitgehende Automatisierungen zulässt. Ein solches Konzept wurde mittels objektorientierter Techniken in der Hochsprache IDL implementiert und erfolgreich zur Analyse eingesetzt. Zur Analyse der in den Experimenten erhobenen Daten wurden alle paarweisen Kreuzkorrelationsfunktionen berechnet und die Höhe der zentralen Maxima als Grad der Synchronisierungsstärke gemessen. Für jedes paar wurden die Stimuluskonfigurationen bestimmt, in denen sie der Bindungshypothese zufolge stärker oder schwächer synchronisieren sollten und aus der Differenz der Synchronisierungsstärke für beide Fälle wurde ein Korrelationsindex erstellt. Dieser Index zeigte für alle Stimuli eine signifikante Erhöhung der Synchronisierungsstärke für die Fälle, für die nach der Bindungshypothese eine stärkere Synchronisierungsstärke vorausgesagt wird. Dieses Ergebnis bestätigt die Hypothese, dass die Synchronisierung neuronaler Aktivität eine wichtige Rolle bei der Kodierung von Zusammengehörigkeiten spielt. Weiterhin konnten mit den Gabor-Patches Stimuli erzeugt werden, die verschiedene visuelle Objekte bildeten, ohne die Raten der AP zu ändern. Damit konnte gezeigt werden, dass sich der Grad neuronaler Synchronisierung unabhängig von der Rate ändern und somit als unabhängigen Informationskanal neben den Raten genutzt werden kann. Als letzter wichtiger Befund konnte direkt gezeigt werden, wie sich eine Gruppe von Neuronen in Abhängigkeit vom Stimulus immer mit den Neuronen besser synchronisierten, deren rezeptive Felder auf dem gleichen visuellen Objekt positioniert waren. Da es sich dabei um zwei komplett verschiedene Gruppen von Neuronen handelte, ist das der direkte Nachweis für einen Wechsel der Teilname an verschiedenen Assemblies. Der oben beschriebene experimentelle Ansatz kann prinzipiell die zugrunde liegende Hypothese lediglich falsifizieren, kann jedoch nicht die Mechanismen untersuchen, die zu den beobachteten Phänomenen führen. Die in dieser Arbeit untersuchten Synchronisierungs-phänomene betreffen die Synchronisierung von Neuronengruppen über einen größeren Abstand hinweg, jedoch innerhalb eines Areals. Solche langreichweitigen Synchronisierungen sind in der Regel oszillatorischer Natur, wobei der die Oszillationen verursachende Mechanismus noch nicht gänzlich geklärt ist. Daher wurde parallel zu den experimentellen Ansätzen eine Computersimulation erstellt um der Frage nachzugehen, inwieweit das gegenwärtige Wissen über die intrinsische Konnektivität des Kortex die langreichweitige Synchronisierung neuronaler Gruppen erklären kann. Dazu wurden anatomisch rekonstruierte und auf wenige Zylinder reduzierte Zellen mit Hodgkin-Huxley-Kinetiken zu Netzwerken verbunden, die einer kortikalen Kolumne entsprechen. Die Kolumnen wiederum wurden synaptisch verbunden, wie es in einschlägiger Literatur für Kolumnen gleicher Präferenz beschrieben wurde. Die Kolumnen wurden durch unabhängige Poisson-Prozesse aktiviert und zeigten darauf hin oszillatorische Aktivität im Gamma-Bereich. Eine Korrelationsanalyse zeigte die Tendenz, dass benachbarte Kolumnen ihre Oszillationen synchronisieren, aber einen rapiden Phasensprung um fast 180° zu Kolumnen von größerem kortikalen Abstand erfahren. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die inter-kolumnären Verbindungen die Synchronisierung von Kolumnen über große kortikale Distanzen hinweg nicht erklären kann und legt den Schluss nahe, dass andere Prozesse wie z.B. Rückprojektionen von höheren Arealen für langreichweitige Synchronisierungen nötig sind

Current state of digital signal processing in myoelectric interfaces and related applications

This review discusses the critical issues and recommended practices from the perspective of myoelectric interfaces. The major benefits and challenges of myoelectric interfaces are evaluated. The article aims to fill gaps left by previous reviews and identify avenues for future research. Recommendations are given, for example, for electrode placement, sampling rate, segmentation, and classifiers. Four groups of applications where myoelectric interfaces have been adopted are identified: assistive technology, rehabilitation technology, input devices, and silent speech interfaces. The state-of-the-art applications in each of these groups are presented.Peer reviewe

Classification of EMG signals to control a prosthetic hand using time-frequesncy representations and Support Vector Machines

Myoelectric signals (MES) are viable control signals for externally-powered prosthetic devices. They may improve both the functionality and the cosmetic appearance of these devices. Conventional controllers, based on the signal\u27s amplitude features in the control strategy, lack a large number of controllable states because signals from independent muscles are required for each degree of freedom (DoF) of the device. Myoelectric pattern recognition systems can overcome this problem by discriminating different residual muscle movements instead of contraction levels of individual muscles. However, the lack of long-term robustness in these systems and the design of counter-intuitive control/command interfaces have resulted in low clinical acceptance levels. As a result, the development of robust, easy to use myoelectric pattern recognition-based control systems is the main challenge in the field of prosthetic control. This dissertation addresses the need to improve the controller\u27s robustness by designing a pattern recognition-based control system that classifies the user\u27s intention to actuate the prosthesis. This system is part of a cost-effective prosthetic hand prototype developed to achieve an acceptable level of functional dexterity using a simple to use interface. A Support Vector Machine (SVM) classifier implemented as a directed acyclic graph (DAG) was created. It used wavelet features from multiple surface EMG channels strategically placed over five forearm muscles. The classifiers were evaluated across seven subjects. They were able to discriminate five wrist motions with an accuracy of 91.5%. Variations of electrode locations were artificially introduced at each recording session as part of the procedure, to obtain data that accounted for the changes in the user\u27s muscle patterns over time. The generalization ability of the SVM was able to capture most of the variability in the data and to maintain an average classification accuracy of 90%. Two principal component analysis (PCA) frameworks were also evaluated to study the relationship between EMG recording sites and the need for feature space reduction. The dimension of the new feature set was reduced with the goal of improving the classification accuracy and reducing the computation time. The analysis indicated that the projection of the wavelet features into a reduced feature space did not significantly improve the accuracy and the computation time. However, decreasing the number of wavelet decomposition levels did lower the computational load without compromising the average signal classification accuracy. Based on the results of this work, a myoelectric pattern recognition-based control system that uses an SVM classifier applied to time-frequency features may be used to discriminate muscle contraction patterns for prosthetic applications

Principal Component Analysis Applied to Surface Electromyography: A Comprehensive Review

© 2016 IEEE. Surface electromyography (sEMG) records muscle activities from the surface of muscles, which offers a wealth of information concerning muscle activation patterns in both research and clinical settings. A key principle underlying sEMG analyses is the decomposition of the signal into a number of motor unit action potentials (MUAPs) that capture most of the relevant features embedded in a low-dimensional space. Toward this, the principal component analysis (PCA) has extensively been sought after, whereby the original sEMG data are translated into low-dimensional MUAP components with a reduced level of redundancy. The objective of this paper is to disseminate the role of PCA in conjunction with the quantitative sEMG analyses. Following the preliminaries on the sEMG methodology and a statement of PCA algorithm, an exhaustive collection of PCA applications related to sEMG data is in order. Alongside the technical challenges associated with the PCA-based sEMG processing, the envisaged research trend is also discussed

Improvement of EEG based brain computer interface by application of tripolar electrodes and independent component analysis

For persons with severe disabilities, a brain computer interface (BCI) may be a viable means of communication, with scalp-recorded electroencephalogram (EEG) being the most common signal employed in the operation of a BCI. Various electrode configurations can be used for EEG recording, one of which was a set of concentric rings that was referred to as a Laplacian electrode. It has been shown that Lapalacian EEG could improve classification in EEG recognition, but the complete advantages of this configuration have not been established. This project included two parts. First, a modeling study was performed using Independent Component Analysis (ICA) to prove that tripolar electrodes could provide better EEG signal for BCI. Next, human experiments were performed to study the application of tripolar electrodes in a BCI model to show that the application of tripolar electrodes and data-segment related parameter selection can improve EEG classification ratio for BCI. In the first part of work, an improved four-layer anisotropic concentric spherical head computer model was programmed, then four configurations of time-varying dipole signals were used to generate the scalp surface signals that would be obtained with tripolar and disc electrodes. Four important EEG artifacts were tested: eye blinking, cheek movements, jaw movements and talking. Finally, a fast fixed-point algorithm was used for signal-independent component analysis (ICA). The results showed that signals from tripolar electrodes generated better ICA separation than signals from disc electrodes for EEG signals, suggesting that tripolar electrodes could provide better EEG signal for BCI. The human experiments were divided into three parts: improvement of the data acquirement system by application of tripolar concentric electrodes and related circuit; development of pre-feature selection algorithm to improve BCI EEG signal classification; and an autoregressive (AR) model and Mahalanobis distance-based linear classifier for BCI classification. In the work, tripolar electrodes and corresponding data acquisition system were developed. Two sets of left/right hand motor imagery EEG signals were acquired. Then the effectiveness of signals from tripolar concentric electrodes and disc electrodes were compared for use as a BCI. The pre-feature selection methods were developed and applied to four data segment-related parameters: the length of the data segment in each trial (LDS), its starting position (SPD), the number of trials (NT) and the AR model order (AR Order). The study showed that, compared to the classification ratio (CR) without parameter selection, the CR was significantly different with an increase by 20% to 30% with proper selection of these data-segment-related parameter values and that the optimum parameter values were subject-dependent, which suggests that the data-segment-related parameters should be individualized when building models for BCI. The experiments also showed that that tripolar concentric electrodes generated significantly higher classification accuracy than disc electrodes