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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제28권 제1호
발행연도
2007.1
수록면
29 - 35 (7page)

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This study was designed to investigate the feasibility to utilize the electromyogram (EMG) for estimating the muscle torque. The muscle torque estimation plays an important role in functional electrical stimulation because electrical stimulation causes muscles to fatigue much faster than voluntary contraction, and the stimulation intensity should then be modified to keep the muscle torque within the desired range. We employed the neural network method which was trained using the major EMG parameters and the corresponding knee extensor torque measured and extracted during isometric contractions. The experimental results suggested that (1) our neural network algorithm and protocol was feasible to be adopted in a real-time feedback control of the stimulation intensity, (2) the training data needed to cover the entire range of the measured value, (3) different amplitudes and frequencies made little difference to the estimation quality, and (4) a single input to the neural network led to a better estimation rather than a combination of two or three. Since this study was done under a limited contraction condition, the results need more experiments under many different contraction conditions, such as during walking, for justification.
#EMG #muscle torque estimation #functional electrical stimulation #neural network

목차

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참고문헌 (10)

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A. Erfanian / 1998 / Using evoked EMG as a synthetic force sensor of isometric electrically stim- ulated muscle 45 (2) : 18 ~ 202 google schola D. Tepavac / 1997. / Detection and prediction of FES-induced fatigue 7 (1) : 39 ~ 50 google schola H. Abdi / pp.61-87. / Neural Networks : 61 ~ 87 google schola H. H.C.M. Savelberg / 1997. / Prediction of dynamic tendon forces from electromyographic signals: an artificial neural network approach 78 : 65 ~ 74 google schola J. Luh / 1999. / Isokinetic elbow torques estimation from surface EMG and joint kinematic data: using an artificial neural network model 9 : 173 ~ 183 google schola

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