Zusammenfassung
Bioelektrische Signale werden oft für Steuerungsaufgaben in der Rehabilitationstechnik eingesetzt. So stellt die antagonistische myoelektrische Steuerung den de-facto Standard für die Ansteuerung von Handprothesen dar. Neuerdings wird auch die Navigation eines Elektrorollstuhls über die Kontraktionen zweier Ohrmuskeln erforscht. Charakteristisch für diese Anwendungen sind individuelle Amplituden und unbeabsichtigte Koaktivierungen, die eine direkte Interpretation der Intention des Anwenders erschweren. Dieser Artikel diskutiert Einflussgrößen auf die Qualität der myoelektrischen Signale und stellt eine Signalverarbeitungskette zur Bereinigung des Signals bzw. zur Intentionsschätzung vor. Zur individuellen Anpassung der Parameter werden standardisierte Trainingsparadigmen eingeführt. Mit Hilfe von Regressionsmodellen sollen Fehlerquellen wie Koaktivierungen eliminiert werden. Die Funktionalität der Verfahren wird anhand simulierter und realer Daten von zweikanaligen myoelektrischen Messungen von Unterarm und Ohr nachgewiesen.
Abstract
Bioelectric signals are often used for control purposes in rehabilitation engineering. As an example, the antagonistic myoelectric control is the de-facto standard for the control of hand prostheses. Lately, examinations have started to control wheelchairs via the EMG of two earmuscles. Typically, the generated signals show individual amplitudes and unintended coactivations hindering a direct interpretation of the user intention. This article discusses effects and influencing factors affecting the quality of the myoelectric signal and provides a signal processing pipeline to improve the estimation of the user intention. Standardized training paradigms are introduced to individually adapt parameters. Regression models help in minimizing the effects of co-activations. The functionality of the approach is shown using simulated and real-world data of two-channel EMG-measurements of forearm and ear.
Über die Autoren
Wolfgang Doneit ist Mitarbeiter der Arbeitsgruppe Automatisierte Bild- und Datenanalyse im Institut für Angewandte Informatik (IAI) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Forschungsschwerpunkte: Datenqualität, Datenapproximation, Regressionsanalyse.
Institut für Angewandte Informatik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen
Michele René Tuga ist Mitarbeiter für das Projekt TELMYOS im Institut für Angewandte Informatik/Automatisierungstechnik (AIA) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Forschungsschwerpunkte: Mensch-Maschine-Schnittstellen, Biosignalanalyse, Benutzerfeedbackmechanismen.
Institut für Angewandte Informatik/Automatisierungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen
Ralf Mikut ist Leiter der Arbeitsgruppe Automatisierte Bild- und Datenanalyse am Institut für Angewandte Informatik (IAI) und außerplanmäßiger Professor an der Fakultät für Maschinenbau des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT). Forschungsschwerpunkte: Computational Intelligence, Data Mining, Biosignalanalyse, Regelungstechnik.
Institut für Angewandte Informatik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen
David Liebetanz ist Oberarzt in der Klinik für klinische Neurophysiologie der Universitätsmedizin Göttingen und Teilprojektgruppenleiter für das Projekt TELMYOS. Forschungsschwerpunkte: Neuroprothetik, klinische Neurophysiologie, nicht-invasive Gehirnstimulation.
Klinik für klinische Neurophysiologie, Universitätsmedizin Göttingen
Rüdiger Rupp ist Leiter der Experimentellen Neurorehabilitation der Klinik für Paraplegiologie des Universitätsklinikums Heidelberg und Teilprojektgruppenleiter für das Projekt TELMYOS. Forschungsschwerpunkte: Neuroprothetik, Funktionelle und Therapeutische Elektrostimulation, Mensch-Maschine Schnittstellen, Bewegungsanalyse.
Klinik für Paraplegiologie, Experimentelle Neurorehabilitation, Universitätsklinikum Heidelberg
Markus Reischl ist Teilprojektgruppenleiter für das Projekt TELMYOS im Institut für Angewandte Informatik (IAI) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Forschungsschwerpunkte: Mensch-Maschine- Schnittstellen, Bildverarbeitung, Bioinformatik, Data-Mining.
Institut für Angewandte Informatik, Karlsruher Institut für Technologie, Eggenstein-Leopoldshafen
Danksagung
BMBF-Projekt TELMYOS, Förderkennzeichen 13EZ1122(A-C).
©2015 Walter de Gruyter Berlin/Boston