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对基于EMG的人类机器人的综合分析...
肌电图（EMG）信号在生物医学研究中具有重要意义，在上肢的休息和收缩过程中捕获肌肉电活动。它们在应用程序中的多功能性，尤其是在人类辅助机器人工具中，可以驱动持续的探索和研究。本文介绍了一项原始研究，重点是利用机器学习技术来对EMG数据集进行分类，并根据预测的手势有效地控制机器人臂。数据采集涉及战略性地将EMG肌肉传感器放在前臂上，以确保对与手势和运动相关的信号进行精确测量。各种分类器包括随机森林，支持向量机（SVM），K-nearest邻居（KNN），高斯幼稚的贝叶斯，门控复发单元（GRU），长期短期记忆（LSTM），人工神经网络（ANN），复发性神经网络（RNN），卷积神经网络（convolutional Nevolutional Networt），vive（CNN）和赋予了变形金刚（CNN）和变形金刚。的性能结果将通过表格格式进行精心分析和呈现，将VIT分类器展示为最成功的vit分类器，在机器人手臂控制中获得了令人印象深刻的97.7％精度。值得注意的是，ANN，RNN和CNN的精度也超过90％。此外，这项工作与现有文献进行了全面比较，为人类机器人互动和尖端辅助技术的未来进步奠定了基础，这些技术显着提高了运动障碍或残疾人的生活质量。这些发现对基于EMG信号的直观，响应式机器人系统具有重要意义。
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。
通过添加 EMG 源 (ERASE) 去除肌电图 (EMG) — 一种基于 ICA 的新型算法，用于从 EEG 中去除肌电伪影
脑电图 (EEG) 记录经常会受到肌电图 (EMG) 伪影的污染，尤其是在运动期间记录时。现有的去除 EMG 伪影的方法包括独立成分分析 (ICA) 和其他高阶统计方法。然而，这些方法不能有效去除大多数 EMG 伪影。在这里，我们提出了一种改进的 ICA 模型来去除 EEG 中的 EMG 伪影，这称为通过添加 EMG 源去除 EMG (ERASE)。在这种新方法中，来自颈部和头部肌肉的真实 EMG 的额外通道（参考伪影）被添加作为 ICA 的输入，以便将 EMG 伪影的大部分功率“强制”到几个独立成分 (IC) 中。使用自动程序识别和拒绝包含 EMG 伪影的 IC（“伪影 IC”）。首先使用模拟和实验记录的 EEG 和 EMG 验证 ERASE。模拟结果表明，ERASE 比传统 ICA 更有效地从 EEG 中去除 EMG 伪影。此外，它的假阳性率低，灵敏度高。随后，在 8 名健康参与者移动双手时收集了他们的 EEG，以测试该方法的实际效果。结果表明，ERASE 成功去除了 EMG 伪影（平均而言，当使用真实 EMG 作为参考伪影时，大约 75% 的 EMG 伪影被去除），同时保留了与运动相关的预期 EEG 特征。我们还使用模拟 EMG 作为参考伪影测试了 ERASE 程序（大约 63% 的 EMG 伪影被去除）。与传统 ICA 相比，ERASE 从 EEG 中去除的 EMG 伪影平均多 26%。这些发现表明，ERASE 可以实现 EEG 信号和 EMG 伪影的显著分离，而不会丢失底层的 EEG 特征。这些结果表明，使用额外的真实或模拟 EMG 源可以提高 ICA 从 EEG 中去除 EMG 伪影的有效性。结合自动化 IC 伪影剔除，ERASE 还可最大程度地减少潜在的用户偏差。未来的工作将侧重于改进 ERASE，使其也可用于实时应用。
使用 Simulink 分析和处理 EMG 信号
摘要：许多应用，如脑机接口、睡眠监测器和智能报警器、情绪监测器等，都使用脑电图 (EEG) 数据的实时分析和处理。本研究使用 MATLAB Simulink 对单通道和多通道 EEG 数据进行实时分析和处理，实时将它们分类为脑波成分：alpha、beta、delta 和 theta，并实时计算每个脑波成分的能量比。我们使用 Simulink 基本库中的基本模块和 DSP System Toolbox 中的信号处理模块来构建模型。我们的模型有四个主要功能：绘制和预处理数据、脑波成分分类、能量比计算和结果可视化。连接和配置模块设置后，我们便完成了模型。然后，我们使用单通道 EEG 数据来模拟模型，并将数据实时分类为四个不同的脑波成分：alpha、beta、delta 和 theta。通过本研究，我们开发了一整套脑电信号实时分析处理系统，该系统可应用于脑机接口、睡眠监测、智能报警、情绪监测等多种应用。关键词：EEG、脑电图、脑波分量、Simulink、实时、处理
具有新型EMG ...
图。4：主题1（S1）和股直肌的EMG预处理示例：（a）原始EMG，（b）DC去除，（c）频谱信号，（d）Butterworth高通滤波，（e）Butterworth低通滤波，（f）
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
EMG/NCS测试位置 - 精密医疗组
医学博士Sean Bamshad博士是POMG的总裁兼创始人。他获得了物理医学和康复的董事会认证。Bamshad博士的初级办公室位于加利福尼亚州洛杉矶的Cedars-Sinai医疗中心，其商业伙伴Richard Riggs，M.D。，医疗总监兼医疗和康复部董事长Cedars-Sinai。
通过添加 EMG 源 (ERASE) 去除肌电图 (EMG) - 一种基于 ICA 的新型算法，用于从 EEG 中去除肌电伪影 - 第 1 部分
摘要。脑电图 (EEG) 记录经常受到肌电图 (EMG) 伪影的污染，尤其是在运动过程中记录时。现有的去除 EMG 伪影的方法包括独立成分分析 (ICA) 和其他高阶统计方法。然而，这些方法不能有效地去除大多数 EMG 伪影。在这里，我们提出了一种改进的 ICA 模型来去除 EEG 中的 EMG 伪影，称为通过添加 EMG 源去除 EMG (ERASE)。在这种新方法中，将来自颈部和头部肌肉的真实 EMG 的额外通道（参考伪影）作为 ICA 的输入添加，以便将 EMG 伪影的大部分功率“强制”到几个独立成分 (IC) 中。使用自动程序识别和拒绝包含 EMG 伪影的 IC（“伪影 IC”）。首先使用模拟和实验记录的 EEG 和 EMG 验证 ERASE。仿真结果表明，ERASE 从 EEG 中去除 EMG 伪影的效果显著优于传统 ICA。此外，它的假阳性率低，灵敏度高。随后，研究人员收集了 8 名健康参与者移动双手时的 EEG 数据，以测试该方法的实际效果。结果表明，ERASE 成功去除了 EMG 伪影（使用真实 EMG 作为参考伪影时，平均可去除约 75% 的 EMG 伪影），同时保留了与运动相关的预期 EEG 特征。我们还使用模拟 EMG 作为参考伪影测试了 ERASE 程序（约 63% 的 EMG 伪影被去除）。与传统 ICA 相比，ERASE 从 EEG 中去除的 EMG 伪影平均多 26%。这些发现表明，ERASE 可以显著分离 EEG 信号和 EMG 伪影，而不会丢失底层 EEG 特征。这些结果表明，使用额外的真实或模拟 EMG 源可以提高 ICA 在去除 EMG 伪影方面的有效性。
使用 EMG 臂带的用户界面 - TUM Wiki-System
我要感谢所有促成这个项目的人。首先，我要感谢 Gudrun Klinker 教授和计算机辅助医疗程序与增强现实系主任为我提供这篇论文。其次，我要感谢我的导师 Sandro Weber 愿意提供这样一个项目并在我的整个工作过程中给予支持。最后，我要感谢 Thalmic Labs 提供 Myo 软件的源代码和易于阅读的 Unity3D API。我还要感谢以下所有参与用户研究并在四个月内为我的工作提供各方面帮助的人（按字母顺序排列）：Okan Agca Larissa Akcetin Alp Danisman Clemens Fromm Onur Kilimci Özge Kilimci Konstantin Kirilov Waltentin Lamonos Kivanc Mertek Alex Müller Felix Novoa Ozan Pekmezci Daniel Schroter Berkay Soykan Kagan Tunca Oktay Turan Katarina Weber Baris Yolsal
EEG、LTM、ICU、EMG、IOM、睡眠及用品
Natus 临床培训 – Natus 临床专家与医学协会合作，提供各种 Natus EEG/LTM、ICU、EMG/NCS/EP、IOM、PSG/睡眠、NCC/NS 模式的课程。部分课程可获得继续教育学分。课程涵盖从基础到高级功能。