A Multi-DoF Prosthetic Hand Finger Joint Controller for Wearable sEMG Sensors by Nonlinear Autoregressive Exogenous Model

Abstract

The loss of mobility function and sensory information from the arm, hand, and fingertips hampers the activities of daily living (ADL) of patients. A modern bionic prosthetic hand can compensate for the lost functions and realize multiple degree of freedom (DoF) movements. However, the commercially available prosthetic hands usually have limited DoFs due to limited sensors and lack of stable classification algorithms. This study aimed to propose a controller for finger joint angle estimation by surface electromyography (sEMG). The sEMG data used for training were gathered with the Myo armband, which is a commercial EMG sensor. Two features in the time domain were extracted and fed into a nonlinear autoregressive model with exogenous inputs (NARX). The NARX model was trained with pre-selected parameters using the Levenberg–Marquardt algorithm. Comparing with the targets, the regression correlation coefficient (R) of the model outputs was more than 0.982 over all test subjects, and the mean square error was less than 10.02 for a signal range in arbitrary units equal to [0, 255]. The study also demonstrated that the proposed model could be used in daily life movements with good accuracy and generalization abilities.

Effects of EMG-Controlled Video Games on the Upper Limb Functionality in Patients with Multiple Sclerosis: A Feasibility Study and Development Description

“…The MYO armband (Thalmic Labs, Kitchener, ON, Canada) sensor was used to detect forearm muscle activity. This sensor is a gesture recognition band that could work without extra batteries and transfer data wirelessly with adequate sample frequency and accuracy [ 22 ]. Specifically, the MYO armband is comprised of eight dry sEMG sensors and one 9 degrees of freedom (DOF) IMU.…”

International Journal of e-Collaboration (IJeC)

“…A confusion matrix was used to compare the results, and the average classification accuracy is 87% which is higher. (Gao Z. et al, 2021) described developing a controller for surface electromyographybased finger joint angle estimation (sEMG-FJAE). The Myo wristband, a commercial EMG sensor, was utilized to collect the sEMG data for the training.…”

Thiết Kế Sản Phẩm Robot Cẳng Tay Phục Vụ Thực Hành Kỹ Thuật Tin Học Y Sinh

“…Các hệ thống Robot phục vụ cho việc nghiên cứu, thực hành tại các phòng Lab về kỹ thuật y sinh còn rất khiêm tốn, thiếu thiết bị thực hành, chưa hiện đại bởi giá thành nhập khẩu rất cao. Vì vậy, việc tự nghiên cứu và thiết kế các sản phẩm về Robot tin sinh học với giá thành rẻ, dễ làm mà vẫn đáp ứng được các yêu cầu về công nghệ [3]- [5] là điều đáng khuyến khích phát triển mở rộng hơn nữa. Do vậy, mục đích nghiên cứu của nhóm tác giả là lên ý tưởng xây dựng và thiết kế nhằm giải quyết những hạn chế của các Robot thông thường bằng việc thiết kế ra một dạng Robot, cụ thể là cẳng tay Robot có thể mô phỏng lại chính xác các cử động của con người ứng dụng các công nghệ hiện đại, phục vụ việc nghiên cứu chuyên sâu và làm thiết bị thực hành, triển khai thực tế cho sinh viên ngành kỹ thuật y sinh, tin sinh học tại các phòng Lab ở các cơ sở đào tạo.…”

“…Kết quả điện cơ có thể cho thấy các bất thường của dây thần kinh, bất thường về cơ, hay bất thường dẫn truyền của nơi tiếp xúc giữa dây thần kinh với cơ. Trong điện cơ, kim được cắm vào cơ (như mô tả hình 2) và hoạt động điện được ghi lại trong khi cơ co và nghỉ [3], [4].…”