실시간 신경 인터페이스를 위한 인공 신경망 기반 ENG 신호 분류

Conceptos Básicos

본 연구는 다중 접점 커프 전극을 사용하여 측정된 ENG 신호를 실시간으로 분류하기 위한 인공 신경망 기반 접근법을 제안한다. 제안된 접근법은 ENG 신호의 공간-시간적 특성을 효과적으로 추출하여 다양한 감각 자극을 구분할 수 있다.

Resumen

본 연구는 말초 신경 인터페이스(PNI)를 사용하여 ENG 신호를 측정하고, 이를 실시간으로 분류하기 위한 인공 신경망 기반 접근법을 제안한다.

주요 내용은 다음과 같다:

1. ENG 신호의 공간-시간적 특성을 모델링하기 위한 다중 입력 다중 출력(MIMO) ENG 신호 모델 정의
2. 실시간 분류를 위한 다양한 인공 신경망 아키텍처 설계 및 비교 분석
   • 합성곱 신경망(CNN), 인셉션 타임(IT), 전자뇌파 네트워크(ENGNet), 장단기 메모리(LSTM) 네트워크
3. 실제 측정된 ENG 데이터셋을 활용한 성능 평가
   • 정확도, F1-score, 예측 시간 등의 지표 비교
4. 제안된 접근법의 실시간 적용 가능성 및 한계 분석

결과적으로 제안된 인공 신경망 기반 접근법은 100ms 및 200ms 신호 윈도우에서 90% 이상의 정확도를 달성하며, 인간 반응 시간 내에 효과적으로 작동할 수 있음을 보여준다.

Estadísticas

ENG 신호의 진폭은 약 50 μV 수준이며, 주파수 대역은 500 Hz ~ 7 kHz 범위에 있다.
EMG 신호의 진폭은 약 5 mV 수준이며, 주파수 대역은 0 ~ 10 kHz 범위에 있다.

Citas

"ENG 신호를 실시간으로 분류하는 능력은 PNI 기반 ND&S 시스템 개발에 매우 중요하다."
"제안된 MIMO ENG 신호 모델은 신경 신호의 공간-시간적 특성을 효과적으로 반영한다."

Ideas clave extraídas de

Artificial Neural Networks-based Real-time Classification of ENG Signals for Implanted Nerve Interfaces

by ntonio Covie... a las arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.20234.pdf

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