Movement Intentions(이동 의도)란 무엇입니까?
Movement Intentions 이동 의도 - The data presented in this article is from a paper entitled “An experimental task to examine the mirror neuron system in mice: Laboratory mice understand the movement intentions of other mice based on their own experience” (Ukezono and Takano, 2021). [1] For neurorehabilitation, the BCI can be used to translate neural signals associated with movement intentions into tangible feedback for the patient, when they are unable to generate functional movement themselves. [2] In this work, we use a topology-preserving input representation, which is fed to a novel combination of 3D-convolutional and recurrent deep neural networks, capable of performing multi-class continual classification of subjects’ movement intentions. [3] In our approach, movement intentions of human are estimated from measured human force and velocity of manipulated object, and converted to a quantitative value using a fuzzy logic scheme. [4] For neurorehabilitation, the BCI can be used to translate neural signals associated with movement intentions into tangible feedback for the patient, when they are unable to generate functional movement themselves. [5] The aim of the research in the article was to examine whether it is possible to sense the movement intentions of a patient during exercises, using only measured load parameters and kinematic parameters of the movement. [6] Purpose The rehabilitation training of stroke patients based on their movement intentions can improve their chances of recovery because movement intention affords greater integration of the brain and muscle functions during training. [7] Firstly, this paper utilizes the back-propagation neural network to recognize the volunteer's movement intentions (hand gestures) based on surface electromyography (sEMG). [8] Reinforcement learning (RL) algorithm interprets the movement intentions in Brain-machine interfaces (BMIs) with a reward signal. [9] BackgroundTo assist people with disabilities, exoskeletons must be provided with human-robot interfaces and smart algorithms capable to identify the user’s movement intentions. [10] Intracortical brain-computer interfaces (BCIs) can enable individuals to control effectors, such as a computer cursor, by directly decoding the user's movement intentions from action potentials and local field potentials (LFPs) recorded within the motor cortex. [11]이 기사에 제시된 데이터는 "쥐의 거울 뉴런 시스템을 조사하기 위한 실험적 작업: 실험용 쥐는 자신의 경험을 바탕으로 다른 쥐의 움직임 의도를 이해합니다"라는 제목의 논문에서 가져온 것입니다(Ukezono and Takano, 2021). [1] 신경 재활의 경우 BCI를 사용하여 환자가 스스로 기능적 움직임을 생성할 수 없을 때 움직임 의도와 관련된 신경 신호를 실질적인 피드백으로 변환할 수 있습니다. [2] 이 작업에서 우리는 대상의 움직임 의도에 대한 다중 클래스 연속 분류를 수행할 수 있는 3D 컨볼루션 및 순환 심층 신경망의 새로운 조합에 제공되는 토폴로지 보존 입력 표현을 사용합니다. [3] 우리의 접근 방식에서는 측정된 인간의 힘과 조작된 물체의 속도로부터 인간의 움직임 의도를 추정하고 퍼지 논리 체계를 사용하여 정량적 값으로 변환합니다. [4] 신경 재활의 경우 BCI를 사용하여 환자가 스스로 기능적 움직임을 생성할 수 없을 때 움직임 의도와 관련된 신경 신호를 실질적인 피드백으로 변환할 수 있습니다. [5] 이 논문의 연구 목적은 측정된 하중 매개변수와 운동의 운동학적 매개변수만을 사용하여 운동 중 환자의 움직임 의도를 감지할 수 있는지 여부를 조사하는 것이었습니다. [6] 목적 운동의도에 따른 뇌졸중 환자의 재활훈련은 훈련 중 뇌와 근육 기능의 통합을 증가시키기 때문에 운동의도가 회복될 가능성을 높일 수 있다. [7] 첫째, 본 논문에서는 역전파 신경망을 활용하여 sEMG(Surface Electromyography)를 기반으로 지원자의 움직임 의도(손짓)를 인식한다. [8] 강화 학습(RL) 알고리즘은 보상 신호를 사용하여 BMI(Brain-Machine Interface)에서 움직임 의도를 해석합니다. [9] 배경 장애인을 지원하기 위해 외골격에는 사용자의 움직임 의도를 식별할 수 있는 인간-로봇 인터페이스와 스마트 알고리즘이 제공되어야 합니다. [10] 피질내 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)는 운동 피질 내에 기록된 활동 전위 및 국부 장 전위(LFP)로부터 사용자의 움직임 의도를 직접 디코딩함으로써 개인이 컴퓨터 커서와 같은 이펙터를 제어할 수 있도록 합니다. [11]
Limb Movement Intentions 사지 움직임 의도
The rapid and accurate recognition of human lower limb movement intentions is very important for the control system of lower limb rehabilitation exoskeleton robots, this paper innovatively proposes an adaptive inertial weighted improved particle swarm optimization LSTM algorithm (IPSO-LSTM), which not only characterizes the mapping relationship between the surface EMG (sEMG) signal and the joint angle of the lower extremity in continuous motion, but also solves the values random setting problems of iterations number, learning rate and hidden layer number. [1] Motivated by this idea, we propose to obtain distinguishable features with different frequencies by introducing an integrated deep learning model to accurately classify multiple classes of upper limb movement intentions. [2] Especially, in the myoelectric interfaces for robotic hands or arms, decoding the user’s upper-limb movement intentions is cardinal to properly control the prosthesis. [3] This chapter focuses on EMG-based prosthetic control strategy that involves utilizing intelligent computational technique to decode upper limb movement intentions from which control commands are derived. [4]인간의 하지 움직임 의도의 신속하고 정확한 인식은 하지 재활 외골격 로봇의 제어 시스템에 매우 중요합니다. 이 논문에서는 하지 특성을 특성화할 뿐만 아니라 적응형 관성 가중 개선 입자 군집 최적화 LSTM 알고리즘(IPSO-LSTM)을 혁신적으로 제안합니다. 연속 동작에서 표면 EMG(sEMG) 신호와 하지 관절 각도 간의 매핑 관계는 물론 반복 횟수, 학습률 및 은닉층 수의 값 랜덤 설정 문제도 해결합니다. [1] 이 아이디어에 동기를 부여하여 우리는 상지 움직임 의도의 여러 클래스를 정확하게 분류하기 위해 통합 딥 러닝 모델을 도입하여 주파수가 다른 구별 가능한 특징을 얻을 것을 제안합니다. [2] 특히 로봇 손이나 팔을 위한 근전기 인터페이스에서 사용자의 상지 움직임 의도를 해독하는 것은 보철물을 적절하게 제어하는 데 기본입니다. [3] 이 장에서는 제어 명령이 파생되는 상지 움직임 의도를 디코딩하기 위해 지능형 계산 기술을 활용하는 것과 관련된 EMG 기반 보철 제어 전략에 중점을 둡니다. [4]
Eye Movement Intentions
We apply our approach to the problem of decoding eye movement intentions from LFPs collected in macaque cortex while the animals perform memory-guided visual saccades to one of eight target locations. [1] This paper formulates the problem of decoding eye movement intentions in a statistically optimal framework and uses Gaussian sequence modeling and Pinsker's theorem to generate minimax-optimal estimates of the LFP signals which are used as decoding features. [2]동물이 8개의 대상 위치 중 하나로 기억 유도 시각적 단속을 수행하는 동안 원숭이 피질에서 수집된 LFP의 안구 운동 의도를 디코딩하는 문제에 접근 방식을 적용합니다. [1] 본 논문은 통계적으로 최적의 프레임워크에서 안구 움직임 의도를 디코딩하는 문제를 공식화하고 디코딩 특성으로 사용되는 LFP 신호의 최소 최대 최적 추정치를 생성하기 위해 가우스 시퀀스 모델링 및 핀스커의 정리를 사용합니다. [2]
Different Movement Intentions
Once this is done, they are concatenated and passed through a multi-layer neural network, which has been trained to detect 4 different movement intentions generated by the patient (rest, open hand, power and precision grips). [1] The data acquisition system allows to visualize in real time, muscular activity concerning for 4 muscles, and was tested in people with upper limb amputation registering significant values for different movement intentions. [2]이것이 완료되면 환자가 생성한 4가지 다른 움직임 의도(휴식, 열린 손, 힘 및 정밀 그립)를 감지하도록 훈련된 다층 신경망을 연결하고 전달합니다. [1] 데이터 수집 시스템을 통해 4개의 근육에 대한 근육 활동을 실시간으로 시각화할 수 있으며 상지 절단 환자를 대상으로 다양한 움직임 의도에 대해 유의한 값을 등록하는 테스트를 거쳤습니다. [2]
Digit Movement Intentions 숫자 이동 의도
Single digit movement intentions were classified offline from the EMG power (root-mean-square) or motor unit firing rates. [1] Single digit movement intentions were classified offline from the EMG power (RMS) or motor unit firing rates with median classification accuracies >75% in both cases. [2]한 자릿수 움직임 의도는 EMG 파워(제곱평균제곱근) 또는 모터 유닛 발사율에서 오프라인으로 분류되었습니다. [1] 한 자릿수 움직임 의도는 두 경우 모두에서 중간 분류 정확도가 75%를 초과하는 EMG 전력(RMS) 또는 운동 장치 발사율에서 오프라인으로 분류되었습니다. [2]
Human Movement Intentions 인간의 움직임 의도
Detecting human movement intentions is fundamental to neural control of robotic exoskeletons, as it is essential for achieving seamless transitions between different locomotion modes. [1] At the same time, we also designed a device for detecting interaction force, which can obtain human movement intentions in rehabilitation training, and provide a hardware foundation for the research of human-robot cooperative control of rehabilitation exoskeleton. [2]인간의 움직임 의도를 감지하는 것은 로봇 외골격의 신경 제어에 기본입니다. 다른 운동 모드 간의 원활한 전환을 달성하는 데 필수적이기 때문입니다. [1] 동시에 재활 훈련에서 인간의 움직임 의도를 얻을 수 있는 상호작용력 감지 장치를 설계하고 재활 외골격의 인간-로봇 협력 제어 연구를 위한 하드웨어 기반을 제공합니다. [2]