Wolfgang Doneit

A hybrid auricular control system: direct, simultaneous, and proportional myoelectric control of two degrees of freedom in prosthetic hands

OBJECTIVE The conventional myoelectric control scheme of hand prostheses provides a high level of robustness during continuous use. Typically, the electrical activity of an agonist/antagonist muscle pair in the forearm is detected and used to control either opening/closing or rotation of the prosthetic hand. The translation of more sophisticated control approaches (e.g. regression-based classifiers) to clinical practice is limited mainly because of their lack of robustness in real-world conditions (e.g. due to different arm positions). We therefore explore a new hybrid approach, in which a second degree of freedom (DOF) controlled by the myoelectric activity of the posterior auricular muscles is added to the conventional forearm control. With this, an independent, simultaneous and proportional control of rotation and opening/closing of the hand is possible. APPROACH In this study, we compared the hybrid auricular control system (hACS) to the two most commonly used control techniques for two DOF. Ten able-bodied subjects and one person with transradial amputation performed two standardizes tests in three different arm positions. MAIN RESULTS Subjects controlled a hand prosthesis significantly more rapidly and more accurately using the hACS. Moreover, the robustness of the system was not influenced by different arm positions. SIGNIFICANCE The hACS therefore offers an alternative solution for simultaneous and proportional myoelectric control of two degrees of freedom that avoids several robustness issues related to machine learning based approaches.

Data-driven analysis of interactions between people with dementia and a tablet device

Abstract In the project I-CARE a technical system for tablet devices is developed that captures the personal needs and skills of people with dementia. The system provides activation content such as music videos, biographical photographs and quizzes on various topics of interest to people with dementia, their families and professional caregivers. To adapt the system, the activation content is adjusted to the daily condition of individual users. For this purpose, emotions are automatically detected through facial expressions, motion, and voice. The daily interactions of the users with the tablet devices are documented in log files which can be merged into an event list. In this paper, we propose an advanced format for event lists and a data analysis strategy. A transformation scheme is developed in order to obtain datasets with features and time series for popular methods of data mining. The proposed methods are applied to analysing the interactions of people with dementia with the I-CARE tablet device. We show how the new format of event lists and the innovative transformation scheme can be used to compress the stored data, to identify groups of users, and to model changes of user behaviour. As the I-CARE user studies are still ongoing, simulated benchmark log files are applied to illustrate the data mining strategy. We discuss possible solutions to challenges that appear in the context of I-CARE and that are relevant to a broad range of applications.

DaMoQ: Eine Open-Source-MATLAB-Toolbox zur Bewertung von Daten- und Modellqualität in Regressionen

Zusammenfassung In diesem Beitrag wird DaMoQ vorgestellt, eine Erweiterung zur MATLAB-Toolbox SciXMiner, um die Datenqualität von Eingangsdaten für Regressionen zu bewerten. Bei SciXMiner handelt es sich um eine Open-Source-MATLAB-Toolbox zur automatisierten Bild- und Datenanalyse. In DaMoQ werden verschiedene Muster ungleichmäßiger Verteilungen in Datensätzen quantifiziert und visualisiert. Während die Visualisierungen dem Anwender einen schnellen Einblick in den vorliegenden Datensatz geben, wird die Quantifizierung für eine aggregierte Bewertung der einzelnen Eingangsgrößen sowie des Datensatzes genutzt. Anhand Benchmark-Datensätze und einer Anwendung für Labyrinthdichtungen wird gezeigt, dass die Kriterien und Visualisierungen von DaMoQ nicht nur ähnliche Ergebnisse wie eine visuelle Analyse der Streuwolkendiagramme liefern, sondern auch visuell schwer erkennbare Phänomene identifizieren.

Control scheme selection in human-machine- interfaces by analysis of activity signals

Abstract Human-Machine Interfaces in rehabilitation engineering often use activity signals. Examples are electrical wheelchairs or prostheses controlled by means of muscle contractions. Activity signals are user-dependent and often reflect neurological weaknesses. Thus, not all users are able to operate the same control scheme in a robust manner. To avoid under- and overstraining, the interface ideally uses a control scheme which reflects the user’s control ability best. Therefore, we explored typical phenomena of activation signals. We derive criteria to quantify the user’s performance and abilities and present a routine which automatically selects and adapts one of three control schemes being best suited.

Einfluss von Trainingseffekten auf die Parameteradaption für Mensch-Maschine-Schnittstellen in der Medizintechnik

Zusammenfassung Mensch-Maschine Schnittstellen in medizinischen Assistenzsystemen erfordern oftmals eine Anpassung ihrer Parameter an den Nutzer. Allerdings existiert kein einheitliches Vorgehen hinsichtlich der Art, Weise und Häufigkeit der Anpassungen. Einfache Systeme werden händisch kalibriert, komplizierte multimodale Steuerungen passen sich mitunter im laufenden Betrieb an ihre Träger an. Über die Auswirkungen veränderter Parameter auf das menschliche Bedienverhalten ist nur wenig bekannt. Deshalb wurde eine Studie durchgeführt, die drei Arten der Parameteranpassung vergleicht und die Performanz von 20 Probanden spielerisch erfasst und bewertet. Es zeigt sich, dass eine Anpassung notwendig für die intuitive Bedienbarkeit ist, dass das menschliche Lernverhalten aber großen Einfluss auf die Performanz hat und zu häufige Parameteranpassungen nicht förderlich sind.

Kalibrierungs- und Trainingsstrategien zur individuellen Signalgenerierung für die myoelektrische Steuerung technischer Hilfsmittel

Zusammenfassung Bioelektrische Signale werden oft für Steuerungsaufgaben in der Rehabilitationstechnik eingesetzt. So stellt die antagonistische myoelektrische Steuerung den de-facto Standard für die Ansteuerung von Handprothesen dar. Neuerdings wird auch die Navigation eines Elektrorollstuhls über die Kontraktionen zweier Ohrmuskeln erforscht. Charakteristisch für diese Anwendungen sind individuelle Amplituden und unbeabsichtigte Koaktivierungen, die eine direkte Interpretation der Intention des Anwenders erschweren. Dieser Artikel diskutiert Einflussgrößen auf die Qualität der myoelektrischen Signale und stellt eine Signalverarbeitungskette zur Bereinigung des Signals bzw. zur Intentionsschätzung vor. Zur individuellen Anpassung der Parameter werden standardisierte Trainingsparadigmen eingeführt. Mit Hilfe von Regressionsmodellen sollen Fehlerquellen wie Koaktivierungen eliminiert werden. Die Funktionalität der Verfahren wird anhand simulierter und realer Daten von zweikanaligen myoelektrischen Messungen von Unterarm und Ohr nachgewiesen.