Classification en temps réel des mouvements de l'avant-bras basée sur l'électromyographie de surface à haute densité

La perte partielle ou complète de la fonction motrice du membre supérieur a un grand impact sur les activités de la vie quotidienne (AVQ) des survivants d'accidents vasculaires cérébraux. Pour améliorer l'effet de réhabilitation de la fonction motrice fine des avant-bras, plusieurs études récentes se sont concentrées sur des méthodes qui tentent de décoder l'intention de mouvement des membres des patients à travers des exercices physiques. Cependant, il existe peu d'études sur les méthodes de réhabilitation active en temps réel pour la classification des multiples mouvements de la main. Dans la présente enquête, un environnement de réhabilitation basé sur la reconnaissance de motifs a été mis en place en utilisant l'électromyogramme de surface à haute densité (HD-sEMG) et la performance de classification en temps réel de 21 mouvements de l'avant-bras a été étudiée avec huit sujets en bonne santé. Les résultats ont montré que le taux de complétion moyen des mouvements chez tous les sujets était de 91,17 % + 2,86 %, ce qui suggère le potentiel d'une approche initiée par l'intention dans les techniques de réhabilitation assistée.