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저자정보
Jiho Noh (한동대학교) Woorim Cho (한동대학교) Jae-Hyo Kim (한동대학교)
저널정보
Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.35 No.8
발행연도
2018.8
수록면
809 - 816 (8page)
DOI
10.7736/KSPE.2018.35.8.809

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Conventional prosthetic hands require users to activate designated muscles or press buttons to select among predefined grasping patterns. These methods are time-consuming and increase muscle fatigue. This study proposes a regression model that differentiates multiple muscle activation patterns allowing the user to select a desired grasping pattern. We classified four hand primitives and three force intensities, which can reflect the intention of prosthetic hand users. An 8-channel band-type sEMG sensor was used to measure myoelectric signals from an amputated upper-arm. To acquire the sEMG data, the amputee was instructed to imagine four hand primitives (fist, open hand, flexion, and extension) with three levels of force intensity (low, medium, and high). Time-domain features (mean average value, variance, waveform length, and root mean square) were extracted from the sEMG signal and classified using a Support Vector Machine. The hand primitives and force intensities had accuracies of 95% and 90%, respectively. Results indicate the regression model reflected the user’s intention to select different grasping patterns, and is thus expected to improve the quality of life of amputees.
#Prosthetic hand (전동 의수) #Grasping (잡기 동작) #Regression model (추정 모델) #Movement primitive (동작 프리미티브) #Electromyographic signals (근전도 신호)

목차

1. Introduction
2. Materials & Methodologies
3. Experiments
4. Result and Discussion
5. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Luchetti, M., Verni, G., Sacchetti, R., and Rossi, N., “Impact of Michelangelo Prosthetic Hand: Findings from a Crossover Longitudinal Study,” Journal of Rehabilitation Research and Development, Vol. 52, No. 5, p. 605, 2015. Ziegler-Graham, K., MacKenzie, E. J., Ephraim, P. L., Travison, T. G., and Brookmeyer, R., “Estimating the Prevalence of Limb Loss in the United States: 2005 to 2050,” Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, Vol. 89, No. 3, pp. 422-429, 2008. McFarland, L. V., Winkler, S. L. H., Heinemann, A. W., Jones, M., and Esquenazi, A., “Unilateral Upper-Limb Loss: Satisfaction and Prosthetic-Device Use in Veterans and Servicemembers from Vietnam and OIF/OEF Conflicts,” Journal of Rehabilitation Research and Development, Vol. 47, No. 4, p. 299, 2010. Luppescu, G., Lowney, M., and Shah, R., “Classification of Hand Gestures using Surface Electromyography Signals for Upper- Limb Amputees,” Stanford University Technical Report, http:// cs229.stanford.edu/proj2016spr/report/040.pdf (Accessed 8 JUN 2018) Clancy, E. A., Bida, O., and Rancourt, D., “Influence of Advanced Electromyogram (EMG) Amplitude Processors on EMG-to-Torque Estimation during Constant-Posture, Force- Varying Contractions,” Journal of Biomechanics, Vol. 39, No. 14, pp. 2690-2698, 2006.

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