Детальная информация

Название: Управление прототипа протеза кисти руки с использованием интерфейса "мозг-компьютер": выпускная квалификационная работа магистра: 27.04.04 - Управление в технических системах ; 27.04.04_07 - Распределенные интеллектуальные системы управления
Авторы: Капралов Николай Владимирович
Научный руководитель: Потехин Вячеслав Витальевич
Другие авторы: Киселева Людмила Анатольевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Медицинские приборы, аппараты и инструменты; Интерфейсы; Нейронные сети; Робототехнические системы; Протезы; интерфейс «мозг-компьютер»; воображаемые моторные движения; электроэнцефалография; протезирование; риманова геометрия
УДК: 004.032.26(043.3); 621.865.8:681.51(043.3); 615.477.21(043.3)
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 27.04.04
Группа специальностей ФГОС: 270000 - Управление в технических системах
Ссылки: http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1674; http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1674-o.pdf; http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1674-r.pdf; http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1674-a.pdf
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)

Разрешенные действия: Прочитать Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Локальная сеть ИБК СПбПУ

Аннотация

Работа посвящена созданию системы управления прототипом протеза кисти руки на основе интерфейса «мозг-компьютер». Управление протезом осуществляется путем воображаемого сжатия кистей левой или правой руки. Интерфейс «мозг-компьютер» распознает тип совершенного воображаемого движения на основе сигналов ЭЭГ и приводит в движение прототип протеза в соответствии с распознанным движением. Для классификации паттернов ЭЭГ, соответствующих воображаемым движениям, используются классификатор на основе концепции римановой геометрии, а также сверточная нейронная сеть. При оффлайн тестировании методов на данных BCI Competition IV была получена средняя точность 75 ± 9 %, при использовании записанных в ходе экспериментов данных с 5 испытуемых средняя точность составила 68 ± 8 %. Онлайн тестирование показало возможность использования в режиме реального времени, также был предложен способ улучшения точности управления за счёт использования нескольких успешных попыток воображения движений. Подобный подход позволил улучшить точность управления вплоть до 10 %.

The control system for a prototype prosthetic hand based on the brain-computer interface is created. Imaginary movements of the left or right hand control the prosthesis. The brain-computer interface recognizes the type of the imaginary movement based on EEG signals and launches prosthesis’s grasp action in accordance with the recognized movement. A Riemannian-based classifier and a convolutional neural network were used to distinguish EEG patterns corresponding to imaginary movements. With offline testing of methods on BCI Competition IV data, an average accuracy of 75 ± 9 % was obtained. While using experimental data from 5 subjects, the average accuracy was 68 ± 8%. Online testing has shown that the system can be used in real time, and a method has been proposed to improve the accuracy of control by using several successful attempts of movements imagining. This approach has improved the control accuracy up to 10%.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
-> Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Все Прочитать

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика