9142890848

Rysunek 9 Wygląd opracowanych elektrod elektromiograficznych

Ważnym elementem było również opracowanie algorytmów sterowania, które byłyby w stanie szybko i z dużą dokładnością estymować kluczowe parametry pacjenta.

Sygnały rejestrowane na powierzchni skóry nie wskazują jednoznacznie na wykonanie określonego ruchu. Jest to związane z tym, że w ruchu kończyny górnej w określonej płaszczyźnie uczestniczy zazwyczaj kilka mięśni oraz z superpozycją tych sygnałów na powierzchni skóry. Aby poprawnie zdekodować otrzymany sygnał na ruch należy stworzyć wielowymiarowy model wiążący rejestrowany sygnał z analizowanymi ruchami. W pracy tej posłużono się głównie klasyfikatorem, którego można postrzegać, jako nieliniowy model wielowymiarowy.

Do zadania klasyfikacji miopotencjałów do określonych ruchów można podejść na dwa sposoby. Pierwszy polega na dekompozycji sygnału na poszczególne składowe związane z aktywnością danych jednostek motorycznych. Po dekompozycji można byłoby teoretycznie uzyskać informacje na temat aktywności każdej jednostki motorycznej oddzielnie. Znając budowę anatomiczną człowieka pozwoliłoby to na określanie, w którym kierunku porusza się kończyna oraz na oszacowanie generowanej przez mięśnie siły.

Drugi sposób polega na potraktowaniu zarejestrowanych miopotencjałów jako danych, w których bezpośrednio zakodowane są istotne dane dotyczące intencjonalnych parametrów kinetycznych (położenie, prędkość, przyspieszenie), dynamicznych (siła) i fizjologicznych

10