본 논문은 인체 수관절 운동과 표면 근전도의 상관관계를 실험적으로 다룬다. 수관절의 해부학적 구조를 분석하여, 수관절 운동 형상을 파악하고 운동을 발생시키는 주요 근육을 선정하였다. 수관절 재활 훈련 장치를 이용하여 수관절 운동에 저항하는 토크를 가하고, 이 때 주요 근육에서 토크에 따른 표면 근전도 신호를 측정하였다. 측정된 표면 근전도 신호의 크기를 계산하여 수관절 운동과의 연관성 분석에 사용하였다. 실험 결과로부터 수관절 토크와 표면 근전도 신호의 크기가 토크 $0.1\;N{\cdot}m$ 이하의 수관절 운동에서는 선형적으로 비례함을 밝혔고, 수관절 근육의 단면적에 따라 표면 근전도 신호의 크기도 선형적으로 비례함을 확인하였다. 또한 수관절 운동에 관여하는 각 근육의 기여도를 분석한 결과, 각 운동을 발생시키는 가장 주도적인 2개의 근육 중에서 한 근육의 기여도가 약 60 %로서 일관성 있게 나타났다. 이러한 세 가지 실험 결과로 좀 더 정교한 수관절 재활 훈련 장치나 로봇 등을 제작하는데 응용할 수 있다.
This paper proposes the human arm motion tracking algorithm based on the signal processing for surface EMG (electromyogram) sensors attached on both upper arm and shoulder. The signals acquired by using surface EMG sensors are processed with choosing the maximum in a short period, taking the absolute value, and filtering noises out with a low-pass filter. The processed signals are directly used for the motion generation of virtual arm in real time simulator. The virtual arm of simulator has two degrees of freedom and complies with the flexion and extension motions of elbow and shoulder. Also, we show the validity of the suggested algorithms through the experiments.
Surface electromyogram (sEMG), which is a bio-electrical signal originated from action potentials of nerves and muscle fibers activated by motor neurons, has been widely used for recognizing motion intention of robotic prosthesis for amputees because it enables a device to be operated intuitively by users without any artificial and additional work. In this paper, we propose a training-free unsupervised sEMG pattern recognition algorithm. It is useful for the gesture recognition for the amputees from whom we cannot achieve motion labels for the previous supervised pattern recognition algorithms. Using the proposed algorithm, we can classify the sEMG signals for gesture recognition and the calculated threshold probability value can be used as a sensitivity parameter for pattern registration. The proposed algorithm was verified by a case study of a patient with partial-hand amputation.
본 논문에서는 Electromyogram(EMG) 신호와 허벅지 각도 측정 장치, 발바닥 저항 센서를 이용하여 보행의 단계를 판단하는 방법을 제시한다. 신호의 측정을 위하여 건강한 성인 남성 5명을 대상으로 실험을 실시하였고 정상 보행에서의 EMG, 허벅지 각도, 발바닥 저항 센서를 통한 변화를 측정 하였다. EMG 신호의 획득을 위하여 실험자의 대퇴 사두근, 대퇴 이두근, 전경골근, 장딴지근에 Ag/AgCl 표면 전극을 부착하였으며, 양측 발뒤꿈치와 앞꿈치에 저항센서를 부착 하였다. 허벅지 각도 측정 장치는 굴곡 25도, 신전 20도 까지 범위를 가지며 이를 통하여 허벅지의 각도를 측정 하였다. 실험 결과 보행 시 입각기와 유각기를 명확히 판단 할 수 있었으며 세부적으로 8단계의 보행 상태를 판단 할 수 있었다.
본 논문은 인체 견관절의 재활훈련을 위하여 견관절 근육에서 근전도를 측정하고 기능적 전기자극을 인가하는 실험적 연구를 다룬다. 견관절 근골격계의 구성 및 운동형상과 주요 기능을 토대로, 시상면 운동에서 주요 역할을 하는 견관절 근육을 실험대상으로 선정하였다. 첫 번째 실험으로 관절 각도에 따른 주요 근육의 표면근전도를 측정하였다. 관절 각도 변화와 표면면근전도 변화가 선형 비례하는 경향이 나타났다. 두 번째 실험으로 견관절 근육에 기능적 전기자극을 인가하면서 관절 각도를 측정하였다. 전기자극의 일정 범위에서 자극 전류 증가에 따라 관절 각도가 증가하는 경향이 나타났다. 능동형 재활훈련의 방안으로, 근전도 측정에 의해 근육의 운동의지를 감지하고 기능적 전기자극으로 근육의 장력 발생을 보조하는 게 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 표면 근전도(surface electromyogram, SEMG)를 이용하여 운동단위(motor unit, MU)의 위치(location)를 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 운동단위의 위치에 따라 운동단위 활동전위(motor unit action potential, MUAP), 나아가서는 표면 근전도의 크기(amplitude)가 변화하므로 운동단위의 위치 추정은 근력 추정에 있어서 중요하다. 제안된 방법은 표면근전도 시뮬레이션을 통해 취득한 기준 신호와 3 채널 표면전극을 이용하여 검출한 표면 근전도 신호를 비교하여 운동단위의 위치를 추정하는 방법이다. 운동단위 위치 추정의 정확도를 파악하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 취득한 MUAP를 본 연구에서 제안한 방법 및 기존 방법들을 적용하여 확인하였다. 시뮬레이션 결과 8[mm] 위치에 운동단위가 위치할 경우 본 논문에서 제안한 운동단위 위치 추정 방법은 0.01[mm]의 평균 추정 오차를 보였다. 반면에 Roeleveld가 제안한 추정 방법은 2.33[mm]의 평균 추정 오차를 보였으며 Akazawa가 제안한 추정 방법은 1.70[mm]의 평균 추정 오차를 보여 본 연구에서 제안한 운동단위 위치 추정 방법이 기존의 방법들에 비하여 더 정확한 위치 추정이 가능하였다.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제6권3호
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pp.37-44
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2005
Gait control capacity for most trans-femoral prostheses is significantly different from that of a normal person, and training is required for a long period of time in order for a patient to walk properly. People become easily tired when wearing a prosthesis or orthosis for a long period typically because the gait angle cannot be smoothly adjusted during wearing. Therefore, to improve the gait control problems of a trans-femoral prosthesis, the proper gait angle is estimated through surface EMG(electromyogram) signals on a normal leg, then the gait posture which the trans-femoral prosthesis should take is calculated in the neural network, which learns the gait kinetics on the basis of the normal leg's gait angle. Based on this predicted angle, a postural control method is proposed and tested adaptively following the patient's gait habit based on the predicted angle. In this study, the gait angle prediction showed accuracy of over $97\%$, and the posture control capacity of over $90\%$.
An optimization-based real-time joint angle extraction method of human elbow is proposed by processing the biomedical signal of surface EMG (electromyogram) measured at the center point of biceps brachii. The EMG signal is known as non-stationary (time-varying) signal, but we assume that it is quasi-stationary because a physical or physiological system has limitations in the rate at which it can change its characteristics. Based on the assumption, a pre-processing method to obtain pre-angle values from raw EMG signal is firstly suggested, and then an optimization method to minimize the error between the pre-angle and real joint angle is proposed in this paper. Finally, we suggest the experimental results showing the effectiveness of the proposed algorithm.
In this study, we investigated the improvement effect of obesity by treatment with a developed low frequency electrical stimulation system. Thirty female in their 20's as an experiment subjects divided 3 groups(control, commercialized device, developed device) were treated with electrical stimulation on abdomen for 4 weeks. The body weight, body mass index(BMI), waist-hip ratio(WHR), muscle strength, muscle(transverse abdominis(TrA), internal obliquus abdominis(IO), external obliquus abdominis(EO)), fat thickness and abdominal surface temperature were measured by electromyogram(EMG), ultrasound and digital infrared thermal image(DITI). In the result, the body weight and BMI were decreased. Subcutaneous abdominal fat were significantly reduced after 4 weeks. The muscle strength and TrA muscle thickness was increased 13.2%(p<0.05), and 35.5%, respectively. The fat thickness showed decrease in abdomen (p<0.05). Infrared measurement on abdominal surface temperature as a parameter of improvement in blood circulation was significantly increased(p<0.05). Therefore, the low frequency stimulation showed positive effects on parameters of the obesity improvement.
Objectives : The aim of the study is to find out whether effect of acupuncture is depending on the diameter of needle, which is a possible component of dose of acupuncture needling. Methods : To compare acupuncture effects in different diameters of needle, we measured the changes in muscle fatigue recovery using surface electromyogram(sEMG) in healthy 8 volunteers. Muscle fatigue was induced by 20 times sit-up for 1 min. Immediately after induction of muscle fatigue, acupuncture needle was inserted into ST36 or ST25 for 10 min by diameters of 0.20 mm, 0.30 mm, or 0.40 mm needles. The sEMG recording was followed by acupuncture for 30 min. As a control group, sEMG was recorded for the same period at rest after muscle fatigue induction. Results : In both of ST 36 and ST 25, stimulation with 0.4 mm diameter needle showed significant rapid recovery followed by short period of muscle fatigue increase. Stimulation with 0.2 mm diameter significantly suppressed the increase of muscle fatigue. Conclusions : These data suggest that acupuncture effect is, at least in part, dependent on diameter of needle. Therefore, diameter of needle is also considered to achieve effective outcome of acupuncture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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