Evaluation of Electromyogram Time Characteristics of the Wrist Functional Movements for Intuitive Control of Bionic Prosthesis

Self Cite

Background. The investigation focus is the specificity of effective recognition of surface types during the interaction between finger prosthesis and manipulation objects, and organization of optical feedback system in the control module of bionic limb. Objective. The purpose of the paper is development and testing of method of optical feedback organization in the systems of bionic prostheses of human hand fingers. Methods. The developed system of optical feedback is based on the microcontroller measuring device with infrared (IR) optical emitter and sensor, ellipsoidal reflector, and artificial neural network. Results. During the research the comparison of application effectivity of optical feedback system with ellipsoidal reflector and without one was performed. The analysis was performed by classification of set with twelve, eleven, and ten types of surfaces of investigated specimens with the means of artificial neural network. The obtained accuracy of surface recognition for the system without an ellipsoidal reflector was 77%, 82% and 87%. In turn, the accuracy of surface recognition in the application of the ellipsoidal reflector was 94%, 98%, and 100%, correspondingly. Such results prove the possibility of further use of the photometry system by ellipsoidal reflectors for organization of constructive parts or complete feedback modules of the bionic fingers. Conclusions. The organization system of optical feedback based on optical emitter and sensor, ellipsoidal reflectors and artificial neural network for recognition of kinds of separate surfaces, with which can interact bionic prostheses fingers is proposed. The proposed system proved the certainty in recognition of limited set of investigated specimens. The efficiency of such system can be improved by using sensors array and wider data set for training.

Section: Methods and Technologiesmentioning

confidence: 99%

Optical Feedback Based on the Photometryby Ellipsoidal Reflector in Bionic Fingers Application

Vonsevych¹,

Bezuglyi²,

Prytula³

2019

Self Cite

“…У цій роботі авторами було запропоновано альтернативний підхід до аналізу характеристик ФПГ-сигналу, який може бути використаний для подальшої біометричної ідентифікації особи методами машинного навчання, а саме: проведено розрахунок часових (TDF) характеристик ФПГ на основі принципів, що застосовуються при дослідженні сигналів поверхневої електроміограми [12,13]. Як часові характеристики сигналу було використано: максимальне значення амплітуди (MAX), дисперсію (VAR), середнє абсолютне відхилення (MAD), амплітуду Уілсона (WAMP) і загальну суму значень амплітуди сигналу (SUM ).…”

Section: обґрунтування аналізу характеристик фотоплетизмограмиunclassified

Method for Determining a Periodic Wave Iteracy of Photopletismogram for Biometric Identification

Yakovenko¹,

Vonsevych²,

Hreben³

2020

Self Cite

Проблематика. Останніми роками спостерігається розвиток процесу автоматизованої ідентифікації з використанням біометричної автентифікації, що має високий рівень захисту, оскільки дає можливість оцінити фізичні параметри і характеристики конкретної особи. Такий контроль доступу є більш надійним, оскільки ідентифікатори не можуть бути передані третім особам або бути продубльованими для обходу систем захисту. За останні десятиліття розроблено значну кількість систем із біометричною ідентифікацією, однак системам з ідентифікацією за характеристиками фотоплетизмограми досі приділяється замало уваги. Основним завданням біометричної ідентифікації особи за допомогою фотоплетизмограми є пошук та реалізація методів машинного навчання для визначення їх приналежності певному пацієнту. Мета дослідження. Мета роботиза допомогою розрахунку часових характеристик фотоплетизмограми, таких як максимальне значення амплітуди, дисперсія, середнє абсолютне відхилення, амплітуда Уілсона та загальна сума значень амплітуди сигналу, розробити алгоритм для виділення ітерацій пульсових хвиль. Методика реалізації. На основі дослідження часових характеристик фотоплетизмограми створено алгоритм виділення ітерацій пульсових хвиль, що може бути використаний для подальшої біометричної ідентифікації особи методами машинного навчання. Результати дослідження. Отримані результати можуть бути використані для подальшої розробки автоматизованих систем контролю та управління доступом за допомогою біометричної ідентифікації. Висновки. Відомі методи біометричної ідентифікації базуються, як правило, на статичних параметрах людини (будова рогівки ока, долоні, відбитки пальця, геометрія вушної раковини тощо), але мають низький рівень захисту, оскільки за допомогою спеціального обладнання можна створити копію біометричного ключа. Тому на сьогодні використання методів, що базуються на параметрах динамічної біометричної ідентифікації (плетизмограма, кардіограма та інші), забезпечує найвищий ступінь захисту, але потребує більш точного програмного апарату для виділення та визначення спільних ознак. Запропонований підхід до розрахунку окремих параметрів фотоплетизмограми з метою подальшої їх класифікації методами машинного навчання може бути прийнятним рішенням для систем біометричної ідентифікації пацієнта. Ключові слова: фотоплетизмограма; машинне навчання; біометрична ідентифікація; пульсова хвиля.

“…Останніми роками кількість захворювань, травм і патологій опорно-рухового апарату неухильно зростає, що суттєво впливає на якість життя населення. При цьому питання заміщення ампутованих кінцівок вирішуються з використанням різноманітних систем косметичного та функціонального протезування, у тому числі біонічного [1,2]. Патологічні зміни піддаються терапії, зокрема операційній.…”

Section: вступunclassified

Models of Evaluation of Biomechanical Parameters of Lower Extremities in Children

Tsapenko

Tereshchenko

Tymchik

2019

Проблематика. Провідне місце серед захворювань опорно-рухового апарату займають різні деформації стоп. Вивчення біомеханіки нижніх кінцівок у нормі та при різноманітних деформаціях є вкрай необхідним і дуже перспективним. Характер та особливості процесу формування ходи у дитини досліджено не повною мірою, у вітчизняній та зарубіжній літературі не достатньо уваги приділено оцінці параметрів пружності стопи. Мета дослідження. Оцінка біомеханічних особливостей стояння та ходьби, циклу кроку, пружних характеристик стоп, які можуть слугувати інструментом для ранньої діагностики порушень функцій стопи у дітей. Методика реалізації. При дослідженні використовувався метод бароподометрії, який дає змогу об'єктивізувати дослідження з урахуванням статичної та динамічної складових. У ході дослідження було визначено основні просторово-часові параметри циклу кроку: каденцію, періоди подвійної та одиночної опори, довжину напівкроку та кроку, час і швидкість кроку, індекс хромоти, а також розподіл навантаження та площі контакту між стопами, відносне подовження стопи в динаміці. Для оцінки пружних характеристик стопи було розраховано коефіцієнти пружності та деформації, а також модуль Юнга. Результати дослідження. Аналіз просторово-часових характеристик циклу кроку обох груп досліджуваних показав зниження швидкості кроку в групі хворих дітей, збільшення часу кроку, істотне зниження каденції зі збільшенням довжини кроку та зменшенням часу подвійної опори з істотним збільшенням часу одиночної опори. Аналіз пружних властивостей стопи обох груп досліджуваних показав істотне збільшення коефіцієнта пружності та модуля Юнга в групі здорових дітей порівняно з іншою групою з одночасним зменшенням коефіцієнта деформації стопи в здоровій групі. Висновки. Оцінка біомеханічних параметрів циклу кроку та пружних властивостей стопи може успішно використовуватися для моніторингу стану стопи, встановлення діагнозу та ефективності різноманітних методів лікування плоско-вальгусної деформації стопи у дітей. Ключові слова: стопа; цикл кроку; біомеханічні параметри; пружні властивості; плоско-вальгусна деформація.