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整合脑电图和EMG以减少身体需求
摘要 - 我们提供了一个混合脑机界面（BMI），该界面（BMI）整合了基于视觉诱发电位（SSVEP）的脑电图和面部EMG，以改善多模式控制并减轻辅助应用中的疲劳。传统的BMI仅依赖于脑电图或EMG具有固有的局限性 - 基于EEG的控制需要持续的视觉焦点，导致认知疲劳，而基于EMG的控制会随着时间的流逝引起肌肉疲劳。我们的系统在脑电图和EMG输入之间动态交替，使用EEG检测9.75 Hz的SSVEP信号，以及从脸颊和颈部肌肉中检测到14.25 Hz和14.25 Hz和EMG，以根据任务需求优化控制。在虚拟乌龟导航任务中，混合系统达到了与仅EMG的方法相当的任务完成时间，而90％的用户报告说减少或相等的物理需求。这些发现表明，多模式BMI系统可以增强可用性，减少应变并改善辅助技术的长期依从性。索引术语 - 基于EEG的接口，EMG处理和应用，脑机界面
基于EMG的可变阻抗控制，并保证协作机器人技术的无动度保证
I.机器人技术的演变以及物理人类机器人相互作用（PHRI）的最新进展倾向于朝着机器人机制和控制策略的面向人类方向设计。在此框架中，表征人类操作员的行为成为关注的中心，尤其是在人类机器人协作系统的情况下。即使在确定的环境中运行时，与人类操作员相比，完全自动化的机器人系统在精确，可重复性和负载能力方面表现出更高的性能，许多任务都需要在未预测的事件的情况下进行快速判断和适应的能力。在这种情况下，协作系统旨在结合机器人力量和精度，以及操作员的判断和灵活性。随着协作机器人的开发（称为Cobots），人类机器人的合作已成为在多个应用程序[1]或机器人辅助医疗干预（例如康复机器人）[2] [2] [2] [2]等多个应用领域中至关重要的研究主题。在协作场景中，以最佳方式处理物理接触的问题是一个关键问题。这通常可以通过控制机器人及其环境之间相互作用的合规性来获得，从而导致经典阻抗
在多核物联网处理器上使用时间卷积网络的稳健实时嵌入式 EMG 识别框架
摘要 — 通过表面肌电 (sEMG) 信号对手部运动进行分类是一种成熟的高级人机交互方法。然而，sEMG 运动识别必须处理基于 sEMG 控制的长期可靠性，这受到影响 sEMG 信号的可变性的限制。嵌入式解决方案会受到识别准确度随时间下降的影响，这使得它们不适合可靠的手势控制器设计。在本文中，我们提出了一种基于时间卷积网络 (TCN) 的完整的可穿戴级嵌入式系统，用于基于 sEMG 的稳健手势识别。首先，我们开发了一种新颖的 TCN 拓扑 (TEMPONet)，并在基准数据集 (Ninapro) 上测试了我们的解决方案，实现了 49.6% 的平均准确率，比目前最先进的 (SoA) 好 7.8%。此外，我们设计了一个基于 GAP8（一种新型 8 核物联网处理器）的节能嵌入式平台。使用我们的嵌入式平台，我们收集了第二个 20 个会话数据集，以在代表最终部署的设置上验证系统。我们使用 TCN 获得了 93.7% 的平均准确率，与 SoA SVM 方法（91.1%）相当。最后，我们使用 8 位量化策略来适应处理器的内存限制，对在 GAP8 上实现的网络的性能进行了分析。我们达到了 4 倍更低的内存占用（460 kB），性能下降仅为 3% 的准确率。我们详细介绍了在 GAP8 平台上的执行情况，结果显示量化网络在 12.84 毫秒内执行单个分类，功率包络为 0.9 mJ，使其适合长寿命可穿戴设备部署。
用于模拟自然运动过程中 EMG 的条件生成模型
摘要 — 肌电图 (EMG) 信号的数值模型为我们对人类神经生理学的基本理解做出了巨大贡献，并且仍然是运动神经科学和人机界面发展的核心支柱。然而，虽然基于有限元方法的现代生物物理模拟非常准确，但它们的计算成本极其昂贵，因此通常仅限于对静态系统（例如等长收缩肢体）进行建模。为了解决这个问题，我们提出了一种迁移学习方法，其中训练条件生成模型来模仿高级数值模型的输出。为此，我们提出了 BioMime，这是一种经过对抗训练的条件生成神经网络，可在各种体积导体参数下生成运动单元激活电位波形。我们展示了这种模型能够以高精度在数量少得多的数值模型输出之间进行预测插值的能力。因此，计算负荷大大减少，从而可以在真正动态和自然的运动过程中快速模拟 EMG 信号。
在低功率5K-LUT FPGA上使用尖峰神经网络的实时SEMG处理
摘要 - 基于表面肌电图（SEMG）的分析的手动运动的准确建模为开发复杂的假体设备和人机界面的开发提供了令人兴奋的机会，从离散的手势识别转向连续运动跟踪。在这项研究中，我们基于轻量级尖峰神经网络（SNN）和在晶格ICE40-ultraplus FPGA上实施了两种实时SEMG加工的解决方案，特别适用于低功率应用。我们首先评估离散手势识别任务中的性能，考虑到参考Ninapro DB5数据集，并在十二个不同的固定手势的分类中占83.17％的准确性。我们还考虑了连续填充力建模的更具挑战性的问题，在独立的扩展和收缩练习中引用了用于填充跟踪的Hyser数据集。评估表明，高达0.875的相关性与地面真正的力。我们的系统利用了SNN的固有效率，并在活动模式下消散11.31 MW，以进行手势识别分类的44.6 µJ，用于强制建模推理的手势识别分类和1.19 µJ。考虑动态功率消费管理和引入空闲时期，对于这些任务，平均功率下降至1.84兆瓦和3.69兆瓦。
emg-torquque模型用于外骨骼协助
摘要 - 在机器人外骨骼控制的领域，准确预测用户的意图至关重要。尽管表面肌电图（EMG）具有这种准确性的潜力，但目前的局限性是由于缺乏可靠的EMG至扭力模型校准程序和普遍接受的模型而产生的。本文介绍了一个实用的框架，用于校准和评估EMG-to-Torquque模型，并伴随着一种新型的非线性模型。该框架包括一个原位过程，涉及生成校准轨迹并随后使用标准化标准对其进行评估。对17名参与者的数据集进行了预期评估，并通过了单关节和多关节条件，这表明，新型模型在保持计算效率的同时，在准确性方面优于其他模型。此贡献引入了一个有效的模型，并建立了用于EMG-TORQUE模型校准和评估的多功能框架，并由可用的数据集进行了补充。这进一步为基于EMG的外骨骼控制和人类意图检测的未来进步奠定了基础。这项工作已提交给IEEE以供可能出版。版权可以在不通知的情况下传输，此后不再可以访问此版本。
EMG成员事件：CBD COP16
基于自然的解决方案对培养弹性粮食系统（与IISD，GEF和UNIDO共同组织）的价值将解开IFAD和IISD的新研究，包括基于自然的基于基于肯尼亚和ESWATINI的IFAD AgroforeStry项目的成本效益分析，由基于自然的基础架构（NBI）全球资源中心开发。
TEMG4950 T&M 企业秋季学期咨询项目...
您将可以访问精选的推送通知内容数据集以及相关元数据和图像存储库。使用这些数据，您将开发文案助理的一些关键组件，包括检索和生成模块。每个团队都可以设计一个原型功能集，以证实技术可行性和可用性。或者，您可以考虑如何评估生成的推送通知的性能，以及如何通过反馈循环不断改进系统。这应该反映在您的组织设计和治理结构中。这是一个开放式的挑战，需要您的团队发挥创造性思维，进行彻底的研究，并运用您的解决问题的技能来开发创新的以用户为中心的解决方案。
肌电控制中的大数据：大型多用户模型启用稳健的零击EMG基于EMG的离散手势识别
肌电控制，在肌肉收缩期间生成的肌电图（EMG）信号来控制系统或设备，是一种有希望的方式，可实现对新兴无处不在的计算应用程序的始终可用控制。但是，由于用户之间的行为和生理差异，其历史上的广泛使用受到对用户特定机器学习模型的需求的限制。利用公开可用的612-用户EMG-EPN612数据集，这项工作消除了这一概念，表明如果没有特定用户的培训，则可以实现真正的零射击交叉用户肌电控制。通过采用离散的分类方法（即，将整个动态手势视为一个事件），在一组306个未见的用户（没有提供培训数据）的一组中，可以实现六个手势的分类精度为93.0％，与大多数EMG研究（通常仅使用10-20个用户相比），可以雇用强大的交叉控制。通过将结果组织成一系列的小型研究，这项工作提供了对离散跨用户模型的深入分析，以回答未知问题并发现新的研究方向。特别是，这项工作探讨了建立跨用户模型所需的参与者数量，转移学习对这些模型的影响以及代表性不足的最终用户人口统计数据在培训数据中的影响等。结果表明，大型数据模型可以有效地推广到新的数据集，并减轻历史上限制基于EMG的输入的常见混杂因素的影响。另外，为了进一步评估创建的跨用户模型的性能，创建了一个全新的数据集（使用相同的记录设备），其中包括已知的协变量因子，例如跨日使用和肢体位置可变性。
CSL Behring宣布了前两名接受Hemgenix®（Etranacogene dezaparvovec）基因治疗的患者，用于欧洲血友病B
“仅几十年前，血友病的基因疗法才是一个遥远的概念，现在已成为现实。因此，自获得欧洲批准以来接受Hemganix®治疗的前两名患者是对血友病B社区的共同承诺的重大成就，也证明了访问和报销机构，为患者带来了创新的疗法。”“法国采用的创新直接访问计划使这一里程碑成为可能，使患者可以从早期获得开拓性治疗中受益。我们鼓励我们看到欧洲国家获得基因疗法的越来越多，并完全致力于确保继续使用潜在的改变生活的治疗。”