근전도 신호의 실시간 패턴 학습 및 분류방법

Abstract

본 발명은 근전도 신호의 실시간 패턴 학습 및 분류방법에 관한 것으로서, 하반신의 마비 중 다리 근육 신경은 살아 있으나 척수를 통한 신호 전달이 되지 못하여 활동에 장애를 겪는 경우에 있어서, 다리근육을 움직이게 하기 위해 환자의 상체에서 추출한 근전도 신호로 기능성 전기자극(Functional Electrical Stimulation, FES)을 제어하는 방법을 제공하여 자기 회귀(AR) 모델링을 통해 사람의 동작별 근전도 신호를 구분할 수 있고 기존의 신경회로망을 보완해 입력 신호를 분류해내는데 성능 향상을 가져올 수 있고, 또한 이를 통해 하반신 마비 환자의 경우 상체 근육을 이용해 하체의 움직임을 제어할 수 있도록 하는데 도움을 줄 수 있으며, 이 외에도 인체의 근육 스위치를 통한 여러 가지 기술에 응용할 수 있는 효과가 있다.근전도(EMG) 신호, 자기회귀(AR) 모델링 기법, 변형 자기 기질화 피쳐 맵(Modified Self-Organizing Feature Map), 신경회로망