Classification of EMG Signals using Wavelet Features and Fuzzy Logic Classifiers

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Développement des critères d'apprentissage pour le contrôle d'un bras robot manipulateur à 7 DDL par le traitement des signaux EMG chez les blessés médullaires

L'interaction homme-machine représente un défi de taille pour les personnes à mobilité réduite qui doivent contrôler leur environnement avec des capacités musculaires limitées. Une interface myoélectrique semble tout indiquée pour ce type de population puisqu'elle est intuitive et que les mouvements effectués pour le contrôle peuvent être adaptés aux usagers. Ce mémoire propose l'utilisation de l'analyse discriminante (Linear Discrimante Analysis) pour l'étude de signaux myoélectriques continus servant à la classification de plusieurs mouvements du haut du corps chez les blessés médullaires (BM) de haut niveau lésionnel. Le but de ce travail est de permettre un contrôle sur 16 commandes différentes en utilisant des critères génériques d'apprentissage et d'analyse. Pour ce faire, les signaux électromyographiques (EMG) provenant de 23 sujets (12 sujets sains et 11 BM) ont été analysés. L'étude se penche sur l'influence des paramètres d'apprentissage et d'analyse du classificateur ainsi que sur les mouvements les plus susceptibles d'être classifiés avec succès. De plus, ce travail propose l'analyse des mouvements et stratégies de communication pouvant être utilisées pour la transmission des commandes à un bras robot manipulateur. Le résultat principal de cette étude est que la condition des sujets influence peu les résultats du classificateur et que l'utilisation de paramètres génériques, autant pour l'apprentissage que pour l'analyse des signaux, permet un taux de succès supérieur à 95% dans la classification de cinq groupes (quatre mouvements plus le tonus musculaire) pour tous les sujets BM. L'algorithme de classification permet aussi un taux de succès de 90% pour la classification de neuf groupes (huit mouvements plus le tonus musculaire) et de 82% pour la classification de 13 groupes (12 mouvements plus le tonus musculaire) et ce, pour les sujets sains et BM. Les mouvements préférés pour une interface EMG sont les mouvements unilatéraux d''élévation de l'épaule et de flexion du coude. Les stratégies de communication permettant les meilleurs résultats de classification sont les mouvements de moyenne et de longue durée, les mouvements de forte amplitude ainsi que les séries de deux "clicks". De plus, une investigation sous forme de questionnaire a permis de déterminer que la population des BM était peu encline à utiliser une interface EMG pour le contrôle d'une aide technique et que le joystick standard de leur fauteuil roulant motorisé serait préféré