Rehabilitation system design to strength muscle activity on lower arm extremity using real time emg data

Abstract

Tıbbi rehabilitasyon metotları, hastalık, kaza veya yaralanma sonucunda kaybedilen uzuv fonksiyonlarının yeniden kazandırılmasını hedeflemektedir. Günümüzde gelişen teknolojiye uyumlu olarak rehabilitasyon süreçleri elektromiyografi (EMG) verileri ile de desteklenmeye başlamıştır. EMG sinir ve kaslardan yüzey, kas içi ve/veya iğneli elektrotlarla alınan elektriksel işaretleri ölçme yöntemidir. Bu tezde alt kol kas yüzeyinden elde edilen gerçek zamanlı EMG verileri ile alt kol kası rehabilitasyon sistemi tasarımlanmıştır. Mevcut değiştirilmiş bir rehabilitasyon sistemi ile elin açma ve kapama hareketleri tekrarlanarak el fonksiyonlarının arttırılması amaçlanmaktadır. Bu nedenle, rehabilitasyon sisteminin kontrolü için gerekli olan EMG sinyali alt kol kası üzerinden yüzey elektrotu ile alınmıştır. Kişisel bir rehabilitasyon sistemi tasarlamak için, bir elin açılıp kapatıldığı deney setinde EMG sinyalinden bireysel eşik seviyesi belirlenmiştir. EMG kayıtları 30 farklı deneyle yapılarak eşik değerleri hesaplanmış ve 6 farklı deney de sistemin testi için yapılmıştır. Eşik değeri hesaplanırken farklı eşik belirleme yöntemleri kullanılmıştır. Bu tezde; histogram, çarpım faktörü tabanlı standart sapma ve dalgacık eşik değeri tahmini yöntemleri kullanılmıştır. Dalgacık eşik belirleme tahmini; evrensel, uzunluğu değiştirilmiş evrensel, ölçeği değiştirilmiş evrensel, küresel ölçekte değiştirilmiş evrensel (GSMU), ölçek uzunluğu değiştirilmiş evrensel, logaritma ölçeği değiştirilmiş evrensel ve logaritma değişken değiştirilmiş evrensel yöntemlerle hesaplanabilmektedir. Eşik belirleme yöntemlerinin performans analizleri zaman ve frekans düzleminde yapılmıştır. Zaman düzlemi tabanlı performans analizleri ortalama kare hatası, normalize ortalama kare hatası, kök ortalama kare hatası, normalize kök ortalama kare hatası, ortalama mutlak değeri, sıfır nokta tespiti yöntemleri, işaret gürültü oranı (SNR) ve uygulama süresi ile belirlenmiştir. Frekans düzlemi tabanlı performans analizleri, spektral güç yoğunluğu yöntemi kullanılarak test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, GSMU yöntemiyle elde edilen eşik belirleme yönteminin hesaplama zamanı, SNR ve SD değerleri açısından diğer yöntemlere göre daha iyi olduğunu görülmüştür. Bununla birlikte, histogram yöntemi istenilen hız örüntüsünü sağlayarak daha iyi sonuç vermiştir.

Medical rehabilitation methods aim to restore limb functions lost as result of illness, accident or injury. Nowadays, rehabilitation processes have been supported by electromyography (EMG) data in harmony with the developing technology. EMG is a method of measuring electrical signals taken from nerve and muscles by using surface, intramuscular and/or needle electrodes. In this thesis, the lower arm muscle rehabilitation system was designed to strengthen the lower arm muscle activity via obtaining real time EMG data from its muscle surface. It is aimed to increased hand functions by repeating the opening and closing movement of the hand with a modified available rehabilitation system. Therefore, the EMG signal required for control of rehabilitation system was obtained from lower arm muscle by using surface electrode. In order to design for a personal rehabilitation system, individual threshold was determined from EMG signal in the experimental set where a hand was opened and closed. The threshold value of one was determined from thirty different experiments with EMG records and the rehabilitation system performance was tested with another six different experiments. Several methods were used for the determination of the threshold values. Histogram, multiplication factor based standard deviation, wavelet threshold estimation methods were used in this thesis. Wavelet threshold estimation can be calculated with several methods such as universal, length modified universal, scale modified universal, global scale modified universal (GSMU), scale length modified universal, log scale modified universal and log variable modified universal. Performance analyses of threshold determination methods were performed in the time and frequency domain. Time domain based performance analyses were determined via mean square error, normalized mean square error, root mean square error, normalized root mean square, mean absolute value, zero crossing methods, signal to noise ratio (SNR) and execution time. Frequency domain based performance analysis was tested by using power spectral density methods. Performance tests of the rehabilitation system were tested with the real time EMG data. According to the results, it was observed that the threshold determination method obtained by GSMU method was better in terms of providing execution time, SNR and SD values compared to other methods. However, the histogram method gave better result providing desired velocity pattern.