電極間クロストーク情報に基づく多チャンネルEMG動作識別法

摘要

本論文では，少ないEMG電極数で，多くの前腕動作を高い識別率で識別するための手法を提案する．まずはEMGからできるだけ多くの情報を得ることを目的に，複数筋からの情報を同時に計測するための工夫を導入する．それは複数の筋をまたがって計測するEMG（クロストークEMGと呼ぶ）の採用である．さらにクロストークEMGの周波数情報を積極的に利用する目的で，動作ごとに変化するEMGの周波数成分の違いを取り出すフィルタバンクを導入し，限られたEMG信号からさらに多くの情報を抽出する．最後にフィルタバンク出力から，動作の違いによって得られる出力パターンの違いを，統計構造を組み込んだニューラルネットワークにて動作識別を行なう．なお，どの筋に配置した電極を組み合わせてクロストークEMGを作成するかの指標としては，電極間の偏相関係数を用いて識別率の高い電極組み合わせを決定する手法を提案する．この手法によって，試行錯誤的に進めることが多い電極装着位置決定のプロセスを効率よく行なうことが可能となる．実験においては，提案手法で電極位置を決定したクロストークEMGを使用した前腕8動作識別の結果を示し，従来の差動入力より少ないEMG電極数で，8つの前腕動作識別を高い識別率で実現可能なことを明らかにする．