Analysis and visualization of EMG signals to control a new generation of myoprostheses.

Abstract

Diese Diplomarbeit setzt sich mit den Signalen des Elektromyogramm auf der Hautoberfläche (sEMG) im Zusammenhang mit Prothesensteuerungen der oberen Extremität auseinander. Das Ziel der Arbeit ist, die elektrische Potentialverteilung durch ein intuitives visuelles Feedback verständlich zu machen. Zu diesem Zweck wurde eine echtzeitfähige Computersoftware in Matlab entwickelt. Die Software kann mit Patienten verwendet werden, um Punkte großer myoelektrischer Aktivität aufzufinden, sowie voneinander unabhängige Signale zu finden und proportional zu trainieren. Darüber hinaus ist das Programm zu Anschauungszwecken und im Zusammenhang mit Öentlichkeitsarbeit geeignet. Nach einer kurzen Erläuterung der Prinzipien zur Entstehung des sEMG und einer Vorstellung der Mechanismen der Informationsextraktion, werden unterschiedliche Steuerungsmechanismen für Prothesen erwähnt. Systeme nach dem neuesten Stand der Technik im Zusammenhang mit den gestellten Anforderungen werden aufgezählt. Die entwickelten Strategien zur Signalaufzeichnung werden besprochen und die Implementierung der Software vorgestellt. Die resultierende Lösung wird anhand von Bildern und Screenshots präsentiert. Zum Schluss wird eine kritische Diskussion der Arbeit gehalten und Verbesserungsvorschläge werden aufgezeigt. Diese Arbeit wurde in Kooperation mit Otto Bock Healthcare Products GmbH, einem der weltweit führenden Unternehmen für die Entwicklung von Prothesen, erstellt.

This thesis deals with surface electromyogram (sEMG) signals in the context of powered upper limb prostheses control. Main goal is to provide an understanding of the electric potential distribution on the skin surface by means of an intuitive visual feedback. For this purpose, a realtime capable computer software was implemented in Matlab. The software can be used with patients to find hot spots, i.e., sites of large myoelectric activity, and to find and train independent signals that can be controlled proportionally. Moreover, it is suited for demonstrations and in terms of public relations. After presenting the principles of sEMG signal generation and subsequent information extraction, dierent prostheses control mechanisms are pointed out. State-of-the-art solutions related to the required tasks are itemized. The different recording strategies that were developed are presented and the software implementation is described. The resultant system is illustrated with pictures and screenshots and in conclusion a critical discussion is held, including some suggested improvements. This work was performed in collaboration with Otto Bock Healthcare Products GmbH, one of the world's leading prostheses developers.