An Ultra-Sensitive Modular Hybrid EMG–FMG Sensor with Floating Electrodes

Abstract

To improve the reliability and safety of myoelectric prosthetic control, many researchers tend to use multi-modal signals. The combination of electromyography (EMG) and forcemyography (FMG) has been proved to be a practical choice. However, an integrative and compact design of this hybrid sensor is lacking. This paper presents a novel modular EMG–FMG sensor; the sensing module has a novel design that consists of floating electrodes, which act as the sensing probe of both the EMG and FMG. This design improves the integration of the sensor. The whole system contains one data acquisition unit and eight identical sensor modules. Experiments were conducted to evaluate the performance of the sensor system. The results show that the EMG and FMG signals have good consistency under standard conditions; the FMG signal shows a better and more robust performance than the EMG. The average accuracy is 99.07% while using both the EMG and FMG signals for recognition of six hand gestures under standard conditions. Even with two layers of gauze isolated between the sensor and the skin, the average accuracy reaches 90.9% while using only the EMG signal; if we use both the EMG and FMG signals for classification, the average accuracy is 99.42%.

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

“…Robot thay thế các bác sĩ thực hiện vai trò của mình ở các trường hợp khác nhau như phẫu thuật, chăm sóc sức khỏe, chẩn đoán bệnh,… Trên thế giới, các hãng sản xuất Robot ứng dụng vào lĩnh vực này đã và đang phát triển rất mạnh mẽ. Các nghiên cứu, thiết kế và phát triển cánh, cẳng tay Robot tích hợp trí tuệ nhân tạo, các thuật toán tối ưu và công nghệ truyền thông hiện đại đã làm cho loại Robot này càng gần giống hơn với chức năng cánh, cẳng tay của con người ở sự mềm mại, khéo léo và độ linh hoạt, thông minh [1], [2]. Các sản phẩm Robot cẳng tay đã được thương mại hóa thường được nghiên cứu và phát triển bởi các hãng lớn, giá thành rất cao có đăng ký bản quyền sáng chế, yêu cầu người sử dụng vận hành phải có chuyên môn sâu.…”

“…Synapse điện (cấu trúc được mô tả như hình 1) có khoảng cách tiếp giáp giữa tiền synapse và hậu synapse chỉ vào khoảng 3,5 nm ngắn hơn nhiều so với 20 -40 nm ở synapse hóa học. So với synapse hóa học, synapse điện truyền xung thần kinh với tốc độ nhanh hơn, độ trễ truyền tín hiệu vào khoảng 0,2 ms; trong khi ở synapse hóa học là 2 ms. Synapse điện được tìm thấy ở các tế bào thần kinh có nhu cầu đáp ứng nhanh nhất có thể như phản xạ tự vệ, ở võng mạc, ở khắp các hệ thần kinh trung ương như vỏ não [1], [2].…”

Improving the Robustness of Human-Machine Interactive Control for Myoelectric Prosthetic Hand During Arm Position Changing

“…It is easy to think that combining the EMG signal with the FMG signal may be a good choice to mitigate the influence of dynamic arm position change on PR-based prosthetic hand control. Although there were some studies on gesture recognition based on combined EMG-FMG signals (Connan et al, 2016 ; Jiang et al, 2020 ; Ke et al, 2020 ; Choi et al, 2021 ), the ability of EMG-FMG sensor for hand grasp types when the arm position is dynamically changing has not been investigated, especially the synergy effects of co-located EMG and FMG signal on the classification of natural hand grasp types in ADLs.…”

Personalized Human Activity Recognition Based on Integrated Wearable Sensor and Transfer Learning

“…Compared with the perception system of HAR based on vision systems such as RGB camera [ 18 ], depth camera [ 19 ], and laser sensor [ 20 ], wearable sensor not only has the advantages of low cost, high efficiency, and easy portability but also avoids the invasion of users’ privacy and the limitation of the vision system in space. Electromyogram (EMG) is increasingly used in wearable devices for activity recognition in recent years [ 21 , 22 ]. As the most commonly used method to detect muscle activity, EMG signals are usually collected by needle electrodes and patch electrodes, both of which are perception devices close to the skin [ 23 ].…”