دوره 77، شماره 7 - ( مهر 1398 )
جلد 77 شماره 7 صفحات 439-434 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:
Ameri A. EMG-based wrist gesture recognition using a convolutional neural network. Tehran Univ Med J 2019; 77 (7) :434-439
URL: http://tumj.tums.ac.ir/article-1-9992-fa.html
URL: http://tumj.tums.ac.ir/article-1-9992-fa.html
عامری علی. تشخیص حرکات مچ دست از روی سیگنال الکترومایوگرام با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنال. مجله دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهران. 1398; 77 (7) :434-439
گروه مهندسی پزشکی، دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی، تهران، ایران. ، ameri@sbmu.ac.ir
چکیده: (2805 مشاهده)
زمینه و هدف: با پیشرفت یادگیری عمیق (Deep learning)، انقلاب بزرگی در هوش مصنوعی ایجاد شده که بسیاری از رشته‌ها را به‌شدت تحت تاثیر خود قرار داده است. یادگیری عمیق، پردازش داده‌های خام با ابعاد بالا (مانند سیگنال یا تصویر) را بدون نیاز به مهندسی ویژگی (Feature engineering)، امکان‌پذیر می‌کند. هدف از این پژوهش، توسعه یک سیستم بر پایه یادگیری عمیق، برای تخمین اراده حرکتی از روی سیگنال EMG می‌باشد.
روش بررسی: در این مطالعه، یک سیستم مایوالکتریک (Myoelectric) بر پایه شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) (که یک مدل یادگیری عمیق است)، به‌عنوان جایگزینی برای روش‌های معمول طبقه‌بندی (Classification) که نیازمند به مهندسی ویژگی هستند، معرفی شده است. این سیستم برای حرکات انفرادی و ترکیبی مچ دست، بر روی ده شخص سالم، مورد ارزیابی قرار گرفته شد. عملکرد روش پیشنهادی، با یک سیستم استاندارد برپایه Support vector machine (SVM) که از ویژگی‌های حوزه زمانی (Time domain, TD) استفاده می‌کند، مقایسه گردید.
یافته‌ها: باوجود عملکرد ثابت شده و رواج بسیار بالای ویژگی‌های TD، سیستم پیشنهادی به‌دقت طبقه‌بندی مشابهی (۰/۱۹P=) دست یافت. مزیت سیستم پیشنهادی در این است که نیازی به استخراج دستی و مهندسی ویژگی از سیگنال EMG وجود ندارد و CNN به‌صورت خودکار، ویژگی‌های مورد نیاز را فراگرفته و از سیگنال استخراج می‌کند.
نتیجه‌گیری: این یافته‌ها، توانایی بالای CNN، برای یادگیری و استخراج اطلاعات غنی و پیچیده از سیگنال‌های بیولوژیک را نشان می‌دهد. CNN می‌تواند اطلاعات زمانی و فرکانسی مورد نیاز برای تخمین اراده حرکتی را از روی سیگنال EMG فرا بگیرد.
روش بررسی: در این مطالعه، یک سیستم مایوالکتریک (Myoelectric) بر پایه شبکه عصبی کانولوشنال (CNN) (که یک مدل یادگیری عمیق است)، به‌عنوان جایگزینی برای روش‌های معمول طبقه‌بندی (Classification) که نیازمند به مهندسی ویژگی هستند، معرفی شده است. این سیستم برای حرکات انفرادی و ترکیبی مچ دست، بر روی ده شخص سالم، مورد ارزیابی قرار گرفته شد. عملکرد روش پیشنهادی، با یک سیستم استاندارد برپایه Support vector machine (SVM) که از ویژگی‌های حوزه زمانی (Time domain, TD) استفاده می‌کند، مقایسه گردید.
یافته‌ها: باوجود عملکرد ثابت شده و رواج بسیار بالای ویژگی‌های TD، سیستم پیشنهادی به‌دقت طبقه‌بندی مشابهی (۰/۱۹P=) دست یافت. مزیت سیستم پیشنهادی در این است که نیازی به استخراج دستی و مهندسی ویژگی از سیگنال EMG وجود ندارد و CNN به‌صورت خودکار، ویژگی‌های مورد نیاز را فراگرفته و از سیگنال استخراج می‌کند.
نتیجه‌گیری: این یافته‌ها، توانایی بالای CNN، برای یادگیری و استخراج اطلاعات غنی و پیچیده از سیگنال‌های بیولوژیک را نشان می‌دهد. CNN می‌تواند اطلاعات زمانی و فرکانسی مورد نیاز برای تخمین اراده حرکتی را از روی سیگنال EMG فرا بگیرد.
نوع مطالعه: مقاله اصیل |
ارسال پیام به نویسنده مسئول
| بازنشر اطلاعات | |
 |
این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است. |
