Representación basada en imágenes para el reconocimiento patrones mioeléctricos ante variabilidad inter-sesiones

Los sistemas de control mioelectrico basados en reconocimiento de patrones son capaces de clasificar adecuadamente la intension de movimiento a partir de la senal EMG superficial. Sin embargo, estos sistemas presentan variabilidad inter-sesiones mostrado una caida en el rendimiento en la sesiones de prueba respecto a la sesion de entrenamiento. El objetivo de este trabajo es investigar una nueva representacion de la senal HD-EMG basada en rasgos de imagenes para mejorar el reconocimiento inter-sesiones. En este trabajo se compara la utilizacion de rasgos calculados a partir de una representacion 2D instantanea que se forma al considerar cada muestra de la senal HD-EMG como un pixel de una imagen con la utilizacion de rasgos dominio-temporales calculados a partir de cada canal de HD-EMG. Los rasgos en el dominio del tiempo considerados son el valor medio absoluto, el numero de cruces por cero, la longitud de la forma de onda y el cambio de signo de la pendiente. Los rasgos a partir de la representacion 2D que se consideran son basados en el valor del pixel y basados en la textura. La utilizacion de los rasgos propuestos mejora en 15 % (p<0.05) la utilizacion de los rasgos en el dominio del tiempo cuando se utiliza cada una de las sesiones como sesion de entrenamiento y la otra como sesion de prueba. Los resultados sugieren que la utilizacion de rasgos a partir de la representacion 2D propuesta en este trabajo muestran una mayor robustez a la variabilidad inter-sesiones.