Grasp force estimation from the transient EMG using high-density surface recordings.

Objective: Understanding the neurophysiological signals underlying voluntary motor control and decoding them for prosthesis control are among the major challenges in applied neuroscience and bioengineering. Usually, information from the electrical activity of residual forearm muscles (i.e. the electromyogram, EMG) is used to control different functions of a prosthesis. Noteworthy, forearm EMG patterns at the onset of a contraction (transient phase) have shown to contain predictive information about upcoming grasps. However, decoding this information for the estimation of grasp force was so far overlooked. Approach: High Density-EMG signals (192 channels) were recorded from twelve participants performing a pick-and-lift task. The final grasp force was estimated offline using linear regressors, with four subsets of channels and ten features obtained using three channels-features selection methods. Two different evaluation metrics (absolute error and R2), complemented with statistical analysis, were used to select the optimal configuration of the parameters. Different windows of data starting at the grasp force (GF) onset were compared to determine the time at which the grasp force can be ascertained from the EMG signals. Main results: The prediction accuracy improved by increasing the window length from the moment of the onset and kept improving until the steady state at which a plateau of performances was reached. With our methodology, estimations of the grasp force through 16 EMG channels reached an absolute error of 2.52% the maximum voluntary force using only transient information and 1.99% with the first 500ms of data following the onset. Significance: The final GF estimation from transient EMG was comparable to the one obtained using steady state data, confirming our hypothesis that the transient phase contains information about the final grasp force. This result paves the way to fast online myoelectric controllers capable of decoding grasp strength from the very early portion of the EMG signal

Controle de força de uma prótese mioelétrica de mão com realimentação sensorial

Hand myoelectric prostheses that use sensory feedback can provide improvement in fragile objects manipulation and in user’s acceptance. The force sensory feedback can be done in many ways. The goal of this study was to develop a force control system for a myoelectric hand prosthesis with visual feedback and by sinusoidal electric stimulation of tactile fibers. Surface Electromyographic (sEMG) signals were recorded in healthy participants, performing sustained contractions of hand grasp, in different force levels. Those signals were used in the implementation of a force estimator considering two methods. A proportional control with derivative feedback was also implemented for the prosthesis. The interface with the electrical stimulator was developed for the force feedback. The force estimator with best performance was the one based in an artificial neural network for function approximation. The closed-loop control system used only the visual feedback, once the sinusoidal current feedback generated interference in the sEMG signals. The force control system was tested by 5 healthy participants and obtained Correlation Coefficient of 89,9% in the online force estimation with control’s success rate of 67,66%. Thus, both the force estimator as the control of the prosthesis have shown to be promisingPróteses mioelétricas de mão que usam realimentação sensorial podem proporcionar melhora na manipulação de objetos frágeis e na sua aceitação pelo usuário. A realimentação sensorial de força pode ser feita de diversas formas. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema de controle de força para uma prótese mioelétrica de mão com realimentação visual e por estimulação elétrica senoidal das fibras de tato. Foram registrados sinais de Eletromiografia de superfície (sEMG) em participantes sadios, realizando contrações sustentadas de preensão da mão, em diferentes níveis de força. Os quais foram utilizados na implementação de um estimador de força considerando dois métodos. Também se implementou um controlador proporcional de força com retorno derivativo para a prótese. Desenvolveu-se a interface com o estimulador elétrico para realimentação de força. O estimador de força com melhor desempenho foi o baseado em uma rede neural artificial para aproximação de função. O sistema de controle de malha fechada utilizou apenas a realimentação visual, uma vez que a realimentação com corrente senoidal gerou interferências nos sinais de sEMG. O sistema de controle de força foi testado por 5 participantes sadios e obteve coeficiente de correlação de 89,9% na estimação de força online com taxa de acertos do controle de 67,66%. Dessa forma, tanto o estimador de força quanto o controle da prótese se mostraram promissores

Métodos de classificação confiável e resiliente de movimentos de membros superiores baseado em extreme learning machines e sinais de eletromiografia de superfície

Apesar de avanços recentes, a classificação confiável de sinais de eletromiografia de superfície (sEMG) permanece uma tarefa árdua sob a perspectiva de Aprendizagem de Máquina. Sinais de sEMG possuem uma sobreposição de classes inerente à sua natureza, o que impede a separação perfeita das amostras e produz ruídos de classificação. Alternativas ao problema geralmente baseiam-se na filtragem do sEMG ou métodos de pós-processamento como o Major-Voting, soluções estas que necessariamente geram atrasos na classificação do sinal e frequentemente não geram melhoras substanciais. A abordagem deste trabalho baseia-se no desenvolvimento de métodos confiáveis e resilientes sob a perspectiva de classificação que gerem saídas mais estáveis e consistentes para o classificador baseado em Extreme Learning Machines (ELM) utilizado. Para tanto, métodos envolvendo o pré-processamento e pós-processamento, a suavização do arg max do classificador, thresholds adaptativos e um classificador binário auxiliar foram utilizados. Os sinais classificados derivam de 12 canais de sEMG envolvendo três bases de dados diferentes onde 99 ensaios compostos pela execução de 17 movimentos distintos do segmento mão-braço foram realizados. Nos melhores resultados, os métodos utilizados atingiram taxas de acerto médio global de 66,99 ± 23,6% para a base de voluntários amputados, 87,10 ± 5,89% para a base de voluntários não-amputados e taxas superiores a 99% para todas as variações de diferentes ensaios que compõe a base de dados adquirida em laboratório. Já para a taxa de acerto média ponderada por classes, nos melhores resultados foram de 53,36 ± 18,2% para a base de voluntários amputados, 77,94 ± 6,22% para a base de voluntários não-amputados e taxas superiores a 91% para os ensaios da base de dados adquirida em laboratório. Ambas as métricas de taxa de acerto consideradas superam ou equivalem-se a alternativas descritas na literatura, utilizando abordagens que não demandam grandes mudanças estruturais no classificador.Despite recent advances, reliable classification of surface electromyography (sEMG) signals remains an arduous task from the perspective of Machine Learning. sEMG signals have inherent class overlaps that prevent optimal labeling due to classification noises. Alternatives to classification ripples usually rely on stochastic sEMG filtering or post-processing methods, like Major-Voting, both solutions that insert constraints and additional delays in signal classification and often do not generate substantial improvements. The approach of this paper focuses on the development of reliable and resilient methods used in combination with an Extreme Learning Machines (ELM) classifier to generate more stable and consistent outputs. Methods of pre-processing and post-processing, a smoothed arg max version of the ELM, adaptive thresholds, and an auxiliary binary classifier were used to process signals derived from 12 EMG channels from three different databases. In total, 99 trials were performed, each one containing 17 different upper-limb movements. The proposed methods reached an average overall accuracy rate of 66.99 ± 23.6% for the amputee individuals’ database, 87.10 ± 5.89% for the non-amputee individuals’ database, and rates over 99% for all variations of our own lab-generated database. The average weighted accuracy rates were 53.36 ± 18.2% for the amputee individuals’ database, 77.94 ± 6.22% for the base of the non-amputee individuals’ database, and higher than 91% for the best-case scenario of our own lab-generated database. In both metrics considered, the results outperform, or match alternatives described in the literature using approaches that do not require significant changes in the classifier's architecture