Chez des amputés transhuméraux non réinnervés, la classification sEMG des mouvements fantômes permet un contrôle en ligne avec plus de 80 % de succès sur 6 mouvements.
Les approches de contrôle myoélectrique actuelles restent séquentielles et peu intuitives pour les amputés transhuméraux.
En bref : Évaluation de la faisabilité de la classification des mouvements fantômes chez 5 amputés transhuméraux à partir de signaux sEMG, avec un classifieur LDA atteignant jusqu'à 94,8 % hors ligne.
Cinq amputés trans-huméraux ont réalisé différents mouvements fantômes (doigts, main, poignet, coude) pendant que l'activité électrique de leurs muscles résiduels était enregistrée. Un algorithme de classification tentait de reconnaître chaque mouvement.
5 amputés trans-huméraux, 12 paires d'électrodes Ag/AgCl sur le moignon. Classifieur LDA avec fenêtre 512 ms. Caractéristiques : RMS, AR, longueur de forme d'onde, entropie. Sessions hors ligne (jusqu'à 14 classes) et en ligne (interface graphique via BCI2000, 1 kHz).
L'algorithme reconnaît correctement entre 78% et 95% des mouvements fantômes hors ligne. En contrôle en temps réel d'une interface, les taux atteignent 85% sur un jeu de 6 mouvements principaux.
Classification hors ligne : 78%-94,8% selon participants pour ≤12 mouvements. Contrôle en ligne : 74,6% (P1), 85,3% (P4), 66,1% (P5) sur ensemble complet ; 85,5% (P1) et 83,9% (P5) sur 6 mouvements réduits. Confusions principalement entre mouvements analogues (synergies naturelles).
Il est possible de classifier les mouvements fantômes à l'aide de signaux EMG sur des muscles non naturellement impliqués dans les mouvements de la main, avec des performances comparables aux amputés trans-radiaux. L'entraînement aux PLM pourrait stabiliser les patterns et rendre cette approche viable au quotidien.