Open Access Journal

International Science and Technology Journal

ISSN: 2519-9854 (Online)

ISSN: 2519-9846 (Print)

DOI: www.doi.org/10.62341/ISTJ

A peer-reviewed and open access journal concerned with publishing researches and studies in the field of applied sciences and engineering

Published by

Supervised by

Utilizing Kohonen Maps in Electromyography Recognition System for Upper Limb Prosthetics

Researcher(s):
  • Hanan Fathi Busedra
  • Amal A. El Gehani
  • Sundes B.K. Mohamed
  • Akram Gawedar
Institution:College of Electrical and Electronic Technology
Electronic Prostheses Engineering Team
Field:الهندسة الكهربائية و الالكترونية وهندسة الاتصالات
Published in:35th volume - October 2024
الملخص
تتناول هذه الدراسة تقييم نوع محدد من الشبكات العصبية الاصطناعية المعروف باسم خريطة كوهونين (Kohonen Map) أو الخريطة الذاتية التنظيم (Self-Organizing Map)، من أجل تحليل بيانات الموجات الكهروعضلية لاستخدامها في الأطراف الاصطناعية العلوية. حيث تهدف الأطراف الاصطناعية إلى مساعدة الأفراد من خلال استعادة بعض وظائف الأطراف المفقودة. وقد تم تكريس أبحاث هامة لتطوير أيدٍ اصطناعية تحاكي قدرات الأيدي البشرية. ومع ذلك، فإن تعقيد اليد البشرية يجعل من الصعب تقليدها. تم في دراسات سابقة تطويرتقنيات متنوعة من أنظمة التصنيف للإشارات الكهرو عضليةلتعزيز أداء الأيدي الاصطناعية. في هذا العمل، تم استخدام خريطة كوهونين على بيانات تم الحصول عليها من حساسات تم بناؤها بواسطة فريق بحث محلي يُعرف بفريق هندسة الأطراف الاصطناعية الإلكترونية (EPET). وتتضمن هذه البيانات 36 مجموعة بيانات تمثل حركات اليد المفتوحة والمغلقة من ثلاثة أفراد. تم إجراء تجارب لتصنيف نوعين من إيماءات اليد (مفتوحة ومغلقة) لثلاثة أفراد، وأظهرت النتائج المعروضة كخرائط ثنائية الأبعاد ممثلة في خريطة كوهنين أن دقة تتجاوز 97% كانت قابلة للتحقيق............. الكلمات المفتاحية:........ الاطراف الصناعية العلوية، خريطة كوهونين، خريطة التنظيم الذاتي.
Abstract
This study focuses on evaluating a specific type of artificial neural network known as Kohonen Map (KM) or Self-Organizing Map (SOM), for the characterization of Electromyography datato utilize in upper limb prosthetics. Prosthetic devices aim to assist individuals by restoring some of the functions of a lost limb. Significant research has been dedicated to developing artificial hands that replicate the capabilities of human hands. However, the complexity of the human hand makes it difficult to imitate. Various classifiers have been investigated to enhance the performance of prosthetic hands. In this work, the Kohonen map was utilized on a dataset obtained from a sensor which was built bya local research team called Electronic Prostheses Engineering Team (EPET). This dataset includes 36data sets representing open and closed hand movements from three individuals. Experiments were conducted to classify two hand gesture types open and closed for three individuals, and results displayed as 2D maps indicate that an accuracy exceeding 97% was achievable.................. Keywords: ..........upper limp prosthesis, Kohonen map, Self Organizing map.