表面筋電図を使用した運動モードの特定戦略

本研究では、利用者の運動モードを特定するために、パターン認識（PR）と組み合わせた表面筋電図（EMG）の使用を調査しました。運動中の脚のEMG信号の非定常特性により、利用者の運動モードを分類するための新しい位相依存EMG PR戦略が提案されました。正確な分類と迅速なシステム応答のために、システムの変数が研究されました。開発されたPRシステムは、異なる地形や道を歩いている8人の健常者および2人の長期大腿（TF）切断者から収集されたEMGデータでテストされました。結果は、テストした7つのモードの信頼できる分類を示しました。8人の健常者に対して、膝上の筋肉に配置された10個の電極を使用した4つの定義された位相における平均分類誤差はそれぞれ12.4% +/- 5.0%、6.0% +/- 4.7%、7.5% +/- 5.1%、5.2% +/- 3.7%でした。TF切断者に関する我々のパイロット研究でも同様の結果が観察されました。この調査の結果は、神経制御アーティフィシャルレッグの将来の設計を促進する可能性があります。