Bilgisayar ortamında sEMG tabanlı ayak bileğinin pozisyon ve moment tahmini: Sinir ağı yaklaşımı ve kas seçimi

Alt ekstremite amputasyonu, bir uzvun kısmi veya tamamen çıkarılmasıdır ve tahrikli protezler, ampütelerin hareket yeteneklerini eski haline getirmekte en iyi çözümdür. Son gelişmeler donanımlarını geliştirmiş olsa da, doğal yürüyüş için otonom adaptasyon gereklidir. Yüzey elektromiyogramının (sEMG) kullanımı umut vadederken, gerçek zamanlı analiz zorluklar içermektedir. Ayrıca, farklı amputasyon seviyeleriyle uyum sağlamak için kas seçimine yönelik sistematik analiz yapılmalıdır. Bu nedenle, öznitelik çıkarımı normalize edilmemiş sEMG genlikleri üzerinden gerçekleştirilmiş ve sEMG girişini en aza indiren bir ekonomik algoritma aranmıştır. Farklı amputasyon seviyeleriyle uyum için, alt bacak kaslarının kullanımını sınırlayan pratik bir algoritma hedeflenmiştir. Bu bağlamda, (1) yer seviyesinde yürüyüş sırasında sagittal ayak bileği pozisyonunu ve momentini tahmin etmek ve (2) başarıya dayalı olarak tüm kas kombinasyonlarını sıralamak amacıyla sEMG genliklerini girdi olarak kullanan zaman temelli yaklaşımlarla çalışan sinir ağı tabanlı algoritmalar geliştirilmiştir. Sekiz bacak kası incelenmiştir: tibialis anterior (TA), soleus (SO), medial gastrocnemius (MG), peroneus longus (PL), rectus femoris (RF), vastus medialis (VM), biceps femoris (BF) ve gluteus maximus (GMax). Sonuçlar, en iyi performans gösteren kas varyasyonunun MG+RF+VM olduğunu, PL ve GMax+VM varyasyonlarının sırasıyla ekonomik ve pratik algoritma girdileri (rposition>0.90, rmoment>0.97) olduğunu ortaya koymuştur. Öznitelik çıkarımı için pencere boyutu seçiminin tahmin doğruluğu üzerindeki etkisine ilişkin analiz, önerilen sinir ağı mimarisi için 150 ms'lik bir pencere boyutunun en iyi performansı sergilediğini göstermiştir. Çapraz doğrulama sonuçları, yapı ve yöntemin tekrarlanabilirliğini desteklemiştir.