Comparison between low-cost and high-end sEMG sensors for the control of a transradial myoelectric prosthesis

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017A amputação é algo pode mudar completamente a vida de qualquer indivíduo. A autonomia para executar tarefas do quotidiano, que a maioria de nós toma como garantidas, é drasticamente diminuída. Para além da dificuldade acrescida neste tipo de tarefas, a autoconfiança do individuo também sofre um duro decréscimo, podendo até originar situações de depressão. Por todas estas razões, a qualidade de vida de um amputado transradial é severamente afetada de forma negativa. Felizmente, atualmente já existem vários tipos de soluções prostéticas para tentar lidar com todos os obstáculos consequentes de uma amputação. Entre estas, encontram-se as próteses mioelétricas. Este tipo de próteses pode recorrer ao uso de algoritmos de reconhecimento de padrões para associar certos padrões observados em sinais de sEMG provenientes do coto a diferentes gestos de mão, oferecendo a possibilidade ao amputado transradial de restaurar alguma da sua autonomia utilizando um dispositivo com funcionalidades semelhantes à mão humana. Porém, existem alguns obstáculos relacionados com a acessibilidade destes dispositivos, mais especificamente, o preço. Atualmente, os preços das próteses mioelétricas comercialmente disponíveis são demasiados elevados, o que constitui um grande contratempo para indivíduos economicamente desfavorecidos que vivem com amputação transradial. Existe, portanto, a necessidade de diminuir os custos de produção e, consequentemente, o preço de mercado. No entanto, já existem alguns esforços a serem efetuados para tentar diminuir estes valores, tal como a impressão de algumas componentes em 3D. Para atingir este fim, também pode ser possível o uso de sensores de sEMG de baixo custo, ao invés de sensores sEMG de ponta. Porém, é necessário assegurar que a performance de controlo de uma prótese mioelétrica atingida pelo uso de sensores de baixo custo possa ser tão boa, ou superior à atingida pelo uso de sensores de ponta. Este é precisamente o grande foco desta dissertação. Para efetuar esta comparação, recorreu-se ao uso do Myo Armband e sensores da marca OttoBock. O Myo Armband é uma bracelete comercial de baixo custo que permite o controlo de aplicações multimédia e contém oito sensores de sEMG. Por outro lado, os sensores da OttoBock são os elétrodos de eleição para aplicações prostéticas. Estes dois tipos de sensores foram aplicados em dois sistemas sEMG distintos e duas experiências foram efetuadas de modo a avaliar a performance de cada um. Na primeira experiência foram efetuadas medições de sEMG nos antebraços de nove sujeitos saudáveis, com uso de ambos os sistemas. Foram usados diferentes algoritmos de reconhecimento de padrões para classificar segmentos do sinal sEMG correspondente a quatro gestos de mão diferentes. Em cada um dos sistemas foram usados cinco sensores. A experiência foi dividida em duas sessões. O protocolo seguido em cada uma das sessões foi exatamente o mesmo e a aquisição de dados foi realizada de forma contínua. Foi pedido a cada um dos sujeitos para visualizarem um vídeo e replicar cada um dos gestos mostrados neste mesmo. Cada um dos quatro gestos selecionados foi repetido 10 vezes, durante 10 segundos. Este procedimento foi repetido para cada um dos sistemas em cada uma das sessões. Embora cada gesto tenha sido registrado durante 10 segundos, apenas os últimos 6 segundos foram usados para classificação. Isto foi feito com o intuito de usar apenas o sinal de sEMG estável e não o transiente, que é originado pelo movimento do sujeito entre diferentes gestos. Diferentes técnicas de processamento de sinal e de extração de features foram aplicadas aos sinais adquiridos. Os dados obtidos, por sua vez, foram classificados por seis algoritmos diferentes, incluindo Linear Discriminant Analysis, Naïve Bayes, k Nearest Neighbours e três variações de Support Vector Machines. Esta experiência teve, portanto, o propósito de avaliar quais poderiam ser as combinações mais favoráveis entre diferentes técnicas de processamento de sinal e classificadores, de forma a obter a máxima precisão de classificação possível. Para avaliar as precisões calculadas, foram utilizados dois métodos de avaliação: 10-fold cross-validation e treino-teste. Os testes estatísticos efetuados aos resultados adquiridos demonstraram a inexistência de quaisquer diferenças significativas entre ambos os sistemas, o que valida a hipótese principal proposta por esta dissertação. No entanto, é necessário validar esta mesma hipótese com dados extraídos de amputados transradiais, os utilizadores finais deste tipo de sistemas. Na segunda experiência, as medições de sEMG foram efetuadas a doze amputados transradiais e a doze sujeitos saudáveis. Nesta experiência, em semelhança à primeira, também se realizaram duas sessões com protocolo igual. Contundo, comparativamente à experiência anterior, o protocolo usado sofreu algumas alterações. O número de sensores usados em cada um dos sistemas foi incrementado para oito e o número de gestos de mão foi aumentado para cinco. Os dados foram adquiridos de forma descontínua e a duração de cada aquisição realizada para cada gesto foi alterada para 2 segundos, de forma a obter apenas o sinal sEMG estável. Foram feitas 15 aquisições para cada um dos cinco gestos de mão, o que perfaz um total de 75 aquisições. As combinações de técnicas de processamento de sinal e classificadores usados nesta experiência foram selecionados de acordo com os resultados da primeira. No total, foram usadas quatro diferentes combinações de técnicas de processamento de sinal, retiradas das seis usadas na experiência anterior, e dois classificadores, uma das variações da Support Vector Machine e k Nearest Neighbours. As precisões calculadas voltaram a ser avaliadas novamente por meio de 10-fold cross-validation e de avaliação treino-teste. Os resultados obtidos demonstraram a inexistência de diferenças significativas entre as precisões adquiridas para cada um dos sistemas, exceto segundo os resultados da cross-validation. Neste caso, o sistema da OttoBock permitiu o cálculo de precisões superiores às obtidas pelo sistema da Myo Armband. Contundo, as precisões deste último demonstraram ser bastante competitivas. Nos resultados adquiridos, verificaram-se valores de precisão mais elevados no caso dos sujeitos saudáveis, em ambos os sistemas. Isto seria algo previsível, já que a não utilização diária do membro fantasma (a sensação de que membro amputado está ainda presente) leva a que o amputado se “esqueça” de como efetuava certos gestos com a mão que foi amputada. De um modo geral, pode-se afirmar que não se verificaram diferenças significativas entre os resultados obtidos em ambos os sistemas, o que valida a hipótese principal proposta por esta dissertação. De facto, os sensores de baixo custo usados permitiram resultados de classificação tão bons como os obtidos com o uso de sensores de ponta. Contudo, é de notar que isto é apenas possível com uso de algumas técnicas de processamento ao sinal aos dados obtidos pelos sensores da Myo, nomeadamente a aplicação de um envelope e de um filtro passa-baixo com uma frequência de corte de 1 Hz. Sem qualquer tipo de processamento, os resultados obtidos com estes sensores foram bastante fracos. Por outro lado, os sensores da OttoBock, mesmo sem qualquer tipo de processamento de sinal, permitiram resultados bastante elevados, o que se deve ao facto de produzirem um sinal previamente filtrado, com envelope e amplificado, ou seja, um sinal de alta qualidade. Considerando os resultados obtidos, é de facto possível que a aplicação de sensores de baixo custo a um sistema de controlo de uma prótese mioelétrica possa permitir uma performance tão boa como a oferecida por sensores de ponta. Contudo, isto é apenas possível se o processamento de sinal usado for apropriado, assim como o classificador escolhido. Em suma, é possível a substituição dos sensores atualmente usados em aplicações prostéticas por sensores com um custo mais reduzido, de modo a obter dispositivos mais económicos sem comprometer a qualidade do seu funcionamento. No entanto, antes destes sensores serem aplicados numa prótese mioelétrica, é necessário testar o sistema em tempo real e desenhar uma estratégia de controlo robusta, que permita uma boa comunicação entre as intenções do utilizador e as funcionalidades inerentes da prótese.The loss of a hand due to amputation can completely change anyone’s life. The autonomy to perform daily life tasks, which most of us take for granted, is drastically reduced, as well as one’s quality of life. Fortunately, the use of a myoelectric prosthesis can help in overcoming such problems a transradial amputee must face every day. However, the current cost of such devices can limit its accessibility to economically less favored people. In this dissertation, it is hypothesized that low-cost sensors can have a performance in controlling a myoelectric prosthesis as good as, or even better than the high-end sensors that are currently used in such applications. If this hypothesis can be validated, it may help in decreasing the costs of a myoelectric prosthesis and making it more accessible for the final user, the transradial amputee. To compare both types of sensors, two experimental sessions were performed. The first one was performed only on able-bodied subjects and it had the objective of selecting the best combination of signal processing techniques and classifiers in order to use on the obtained sEMG signals. In the second experiment, sEMG measurements were performed on both able-bodied and transradial amputated subjects. The signal processing techniques and classifiers that allowed to obtain the best results in the first experiment were used to classify the acquired data from all the subjects. Overall, the accuracies calculated with the usage of the low-cost sensors, using some of the signal processing techniques, proved not to be significantly different from the ones obtained with the usage of the high-end sensors. This indicates that the usage of low-cost sensors in systems to control a myoelectrical prosthesis might indeed provide a performance as efficient as high-end sensor. Besides, it may provide the possibility to lower the overall cost of the currently available devices

Application of Linear Discriminant Analysis in Dimensionality Reduction for Hand Motion Classification

The classification of upper-limb movements based on surface electromyography (EMG) signals is an important issue in the control of assistive devices and rehabilitation systems. Increasing the number of EMG channels and features in order to increase the number of control commands can yield a high dimensional feature vector. To cope with the accuracy and computation problems associated with high dimensionality, it is commonplace to apply a processing step that transforms the data to a space of significantly lower dimensions with only a limited loss of useful information. Linear discriminant analysis (LDA) has been successfully applied as an EMG feature projection method. Recently, a number of extended LDA-based algorithms have been proposed, which are more competitive in terms of both classification accuracy and computational costs/times with classical LDA. This paper presents the findings of a comparative study of classical LDA and five extended LDA methods. From a quantitative comparison based on seven multi-feature sets, three extended LDA-based algorithms, consisting of uncorrelated LDA, orthogonal LDA and orthogonal fuzzy neighborhood discriminant analysis, produce better class separability when compared with a baseline system (without feature projection), principle component analysis (PCA), and classical LDA. Based on a 7-dimension time domain and time-scale feature vectors, these methods achieved respectively 95.2% and 93.2% classification accuracy by using a linear discriminant classifier

Spatial distribution of HD-EMG improves identification of task and force in patients with incomplete spinal cord injury

Background: Recent studies show that spatial distribution of High Density surface EMG maps (HD-EMG) improves the identification of tasks and their corresponding contraction levels. However, in patients with incomplete spinal cord injury (iSCI), some nerves that control muscles are damaged, leaving some muscle parts without an innervation. Therefore, HD-EMG maps in patients with iSCI are affected by the injury and they can be different for every patient. The objective of this study is to investigate the spatial distribution of intensity in HD-EMG recordings to distinguish co-activation patterns for different tasks and effort levels in patients with iSCI. These patterns are evaluated to be used for extraction of motion intention.; Method: HD-EMG was recorded in patients during four isometric tasks of the forearm at three different effort levels. A linear discriminant classifier based on intensity and spatial features of HD-EMG maps of five upper-limb muscles was used to identify the attempted tasks. Task and force identification were evaluated for each patient individually, and the reliability of the identification was tested with respect to muscle fatigue and time interval between training and identification. Results: Three feature sets were analyzed in the identification: 1) intensity of the HD-EMG map, 2) intensity and center of gravity of HD-EMG maps and 3) intensity of a single differential EMG channel (gold standard).; Results show that the combination of intensity and spatial features in classification identifies tasks and effort levels properly (Acc = 98.8 %; S = 92.5 %; P = 93.2 %; SP = 99.4 %) and outperforms significantly the other two feature sets (p < 0.05).; Conclusion: In spite of the limited motor functionality, a specific co-activation pattern for each patient exists for both intensity, and spatial distribution of myoelectric activity. The spatial distribution is less sensitive than intensity to myoelectric changes that occur due to fatigue, and other time-dependent influences.Peer ReviewedPostprint (published version

Finger Movement Discrimination Of EMG Signals Towards Improved Prosthetic Control Using TFD

Prosthetic is an artificially made as a substitute or replacement for missing part of a body. The function of the missing body part can be replaced by using the prosthesis and it can help disabled people do their activities easily. A myoelectric control system is a fundamental part of modern prostheses. The electromyogram (EMG) signals are used in this system to control the prosthesis movements by taking it from a person's muscle. The problem for the myoelectric control system is when it did not receive the same attention to control fingers due to more dexterous of individual and combined finger control in a signal. Thus, a method to solve the problem of the myoelectric control system by using time-frequency distribution (TFD) is proposed in this paper. The EMG features of the individual and combine finger movements for ten subjects and ten different movements is extracted using TFD, ie. spectrogram. Three machine learning algorithms which are Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (KNN) and Ensemble Classifier are then used to classify the individuals and combine finger movement based on the extracted EMG feature from the spectrogram. The performance of the proposed method is then verified using classification accuracy. Based on the results, the overall accuracy for the classification is 90% (SVM), 100% (KNN) and 100% (Ensemble Classifier), respectively. The finding of the study could serve as an insight to improve the conventional prosthetic control strategies

The Relationship between Anthropometric Variables and Features of Electromyography Signal for Human-Computer Interface

http://doi.org/10.4018/978-1-4666-6090-8 ISBN 13 : 9781466660908 EISBN13: 9781466660915International audienceMuscle-computer interfaces (MCIs) based on surface electromyography (EMG) pattern recognition have been developed based on two consecutive components: feature extraction and classification algorithms. Many features and classifiers are proposed and evaluated, which yield the high classification accuracy and the high number of discriminated motions under a single-session experimental condition. However, there are many limitations to use MCIs in the real-world contexts, such as the robustness over time, noise, or low-level EMG activities. Although the selection of the suitable robust features can solve such problems, EMG pattern recognition has to design and train for a particular individual user to reach high accuracy. Due to different body compositions across users, a feasibility to use anthropometric variables to calibrate EMG recognition system automatically/semi-automatically is proposed. This chapter presents the relationships between robust features extracted from actions associated with surface EMG signals and twelve related anthropometric variables. The strong and significant associations presented in this chapter could benefit a further design of the MCIs based on EMG pattern recognition

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