Fig. 1. Synthèse du NRMSE du LSTM, RBF et SPGP pour 6 mouvements. Crédit :LIN Chuang
L'électromyographie de surface (sEMG) est une méthode non invasive, technique informatique qui peut enregistrer des impulsions électriques. La présente stratégie de contrôle basée sur la reconnaissance de formes peut réaliser un certain contrôle myoélectrique, mais ce n'est pas aussi lisse qu'une main humaine.
Récemment, des chercheurs des Instituts de technologie avancée de Shenzhen (SIAT) de l'Académie chinoise des sciences ont proposé une méthode d'estimation continue pour six mouvements de préhension quotidiens par le réseau de mémoire à long court terme (LSTM).
Selon une étude publiée dans Traitement et contrôle du signal biomédical , l'équipe a conçu une expérience sur six mouvements de préhension quotidiens sélectionnés en fonction des différentes formes et diamètres des objets. Vingt-deux capteurs étaient répartis autour d'un CyberGlove pour enregistrer les signaux sEMG.
Pour estimer les six mouvements de préhension, les chercheurs ont effectué les tests selon trois critères d'évaluation, le coefficient de corrélation de Pearson (CC), l'erreur quadratique moyenne (RMSE) et l'erreur quadratique moyenne normalisée (NRMSE).
Ensuite, ils ont comparé LSTM avec les deux autres algorithmes, SPGP (Sparse Gaussian Processes using Pseudo-inputs) et RBF (Radial Basis Function Neural Network). Les résultats ont montré que le LSTM fonctionnait mieux et plus rapidement dans les 6 mouvements.
Fig. 2. La structure de la chaîne avec des modules répétitifs de LSTM. Crédit :LIN Chuang
Bien que dans certaines articulations, SPGP ou RBF a de meilleures performances que LSTM, l'analyse statistique a montré que le LSTM pouvait mieux performer dans l'estimation continue de 20 angles d'articulation des doigts que le SPGP et le RBF.
"Nos résultats montrent une perspective brillante de LSTM. Il peut être utilisé dans le traitement des signaux bioélectriques et l'interaction homme-machine, " a déclaré le Dr LIN Chuang, auteur correspondant de l'étude. "Il est à noter que la méthode doit être personnalisée et optimisée en fonction des différentes applications."
