Investigating machine learning classification of upper limb kinematics using electromyography, inertial measurement unit and photoplethysmography
Creators: name: Μπέυζα, Καλλιόπη Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Ταξινόμηση
Αισθητήρες
Machine Learning (ML)
Classification
Sensors

description: Οι όροι Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) και Μηχανική Μάθηση (ΜΜ) χρησιμοποιούνται πλέον ευρέως. Η ραγδαία πρόοδός τους, σε συνδυασμό με τη συνεχή ανάγκη της ιατρικής βιομηχανίας για νέες τεχνολογίες για την πρόληψη, τη διάγνωση, τη θεραπεία ασθενειών και την αποκατάσταση των ασθενών, έχει προσελκύσει αρκετούς επιστήμονες στη δημιουργία ευφυών συστημάτων για τον κλάδο της ιατρικής επιστήμης. Στην παρούσα εργασία παρουσιάζουμε μία έρευνα ταξινόμησης ΜΜ για την πρόβλεψη της κινητικής κατάστασης ενός ατόμου χρησιμοποιώντας δεδομένα από ηλεκτρομυογραφία (ΗΜΓ), αδρανειακή μονάδα μέτρησης και φωτοπληθυσμογραφία. Πιο συγκεκριμένα, σκοπός του μοντέλου ΜΜ είναι η πρόβλεψη της κινητικής κατάστασης του ώμου. Συγκρίνονται οκτώ διαφορετικοί αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για την επιλογή του καταλληλότερου για το σύνολο δεδομένων και στη συνέχεια συγκρίνεται ο αποδοτικότερος με το μοντέλο Πολυεπίπεδο Perceptron, το οποίο έχει αναπτυχθεί. Το λογισμικό είναι ανοικτού κώδικα και η γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται είναι η Python. Δοκιμάστηκαν τρία σύνολα δεδομένων ΗΜΓ και δύο σύνολα δεδομένων φωτοπληθυσμογραφίας. Επίσης, χρησιμοποιήθηκαν 3 αρχεία από ένα σύνολο δεδομένων αδρανειακής μονάδας μέτρησης για πειράματα. Αυτά τα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιήθηκαν για τη δοκιμή της απόδοσης των ακόλουθων αλγορίθμων: Πολυεπίπεδο Perceptron, Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο, Δέντρο Απόφασης, Τυχαίο Δάσος, Μηχανή Διανυσμάτων Υποστήριξης, eXtreme Μηχανή Ενίσχυσης, Μηχανή Ενίσχυσης Κλίσης, K- Κοντινότεροι γείτονες. Αφού επιλέχθηκε το Τυχαίο Δάσος, ως ο αλγόριθμος με την υψηλότερη και σταθερότερη απόδοση, πραγματοποιήθηκε ρύθμιση των υπερπαραμέτρων για ένα σύνολο δεδομένων ΗΜΓ-αδρανειακής μονάδας μέτρησης-φωτοπληθυσμογραφίας. Επιπλέον, πραγματοποιήθηκε συντονισμός υπερπαραμέτρων για ένα μοντέλο Πολυεπίπεδου Perceptron που αναπτύχθηκε, χρησιμοποιώντας το ίδιο σύνολο δεδομένων. Σε αυτό το σύνολο δεδομένων πραγματοποιήθηκε επεξεργασία αρχείων πριν από την πραγματοποίηση των πειραμάτων, ώστε να είναι σωστά οργανωμένα και να έχουν την επιθυμητή μορφή. Στη συνέχεια παρουσιάζονται τα αποτελέσματα των δύο μοντέλων, για όλα τα πειράματα, με βάση τη μέθοδο δοκιμής και σφάλματος. Τέλος, με βάση τα αποτελέσματα που προέκυψαν μετά τη ρύθμιση των υπερπαραμέτρων τόσο το Τυχαίο Δάσος όσο και το Πολυεπίπεδο Perceptron έχουν σταθερή και υψηλή απόδοση και το Τυχαίο Δάσος φαίνεται να είναι καλύτερο. Συμπερασματικά, λόγω του όγκου, της σωστής διαδικασίας, της καλής ποιότητας και του συνδυασμού τριών ειδών δεδομένων, δηλαδή ΗΜΓ, αδρανειακής μονάδας μέτρησης και φωτοπληθυσμογραφίας για συγκεκριμένες κινήσεις του ώμου, οι δύο αλγόριθμοι αναμένεται να έχουν υψηλές επιδόσεις με μικρές αποκλίσεις. Άλλωστε, ανάλογα με το είδος των διαθέσιμων δεδομένων, υπάρχει ένας αλγόριθμος που είναι πιο κατάλληλος σε κάθε περίπτωση. Αγγλική Περίληψη
description: Οι όροι Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) και Μηχανική Μάθηση (ΜΜ) χρησιμοποιούνται πλέον ευρέως. Η ραγδαία πρόοδός τους, σε συνδυασμό με τη συνεχή ανάγκη της ιατρικής βιομηχανίας για νέες τεχνολογίες για την πρόληψη, τη διάγνωση, τη θεραπεία ασθενειών και την αποκατάσταση των ασθενών, έχει προσελκύσει αρκετούς επιστήμονες στη δημιουργία ευφυών συστημάτων για τον κλάδο της ιατρικής επιστήμης. Στην παρούσα εργασία παρουσιάζουμε μία έρευνα ταξινόμησης ΜΜ για την πρόβλεψη της κινητικής κατάστασης ενός ατόμου χρησιμοποιώντας δεδομένα από ηλεκτρομυογραφία (ΗΜΓ), αδρανειακή μονάδα μέτρησης και φωτοπληθυσμογραφία. Πιο συγκεκριμένα, σκοπός του μοντέλου ΜΜ είναι η πρόβλεψη της κινητικής κατάστασης του ώμου. Συγκρίνονται οκτώ διαφορετικοί αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης για την επιλογή του καταλληλότερου για το σύνολο δεδομένων και στη συνέχεια συγκρίνεται ο αποδοτικότερος με το μοντέλο Πολυεπίπεδο Perceptron, το οποίο έχει αναπτυχθεί. Το λογισμικό είναι ανοικτού κώδικα και η γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται είναι η Python. Δοκιμάστηκαν τρία σύνολα δεδομένων ΗΜΓ και δύο σύνολα δεδομένων φωτοπληθυσμογραφίας. Επίσης, χρησιμοποιήθηκαν 3 αρχεία από ένα σύνολο δεδομένων αδρανειακής μονάδας μέτρησης για πειράματα. Αυτά τα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιήθηκαν για τη δοκιμή της απόδοσης των ακόλουθων αλγορίθμων: Πολυεπίπεδο Perceptron, Συνελικτικό Νευρωνικό Δίκτυο, Δέντρο Απόφασης, Τυχαίο Δάσος, Μηχανή Διανυσμάτων Υποστήριξης, eXtreme Μηχανή Ενίσχυσης, Μηχανή Ενίσχυσης Κλίσης, K- Κοντινότεροι γείτονες. Αφού επιλέχθηκε το Τυχαίο Δάσος, ως ο αλγόριθμος με την υψηλότερη και σταθερότερη απόδοση, πραγματοποιήθηκε ρύθμιση των υπερπαραμέτρων για ένα σύνολο δεδομένων ΗΜΓ-αδρανειακής μονάδας μέτρησης-φωτοπληθυσμογραφίας. Επιπλέον, πραγματοποιήθηκε συντονισμός υπερπαραμέτρων για ένα μοντέλο Πολυεπίπεδου Perceptron που αναπτύχθηκε, χρησιμοποιώντας το ίδιο σύνολο δεδομένων. Σε αυτό το σύνολο δεδομένων πραγματοποιήθηκε επεξεργασία αρχείων πριν από την πραγματοποίηση των πειραμάτων, ώστε να είναι σωστά οργανωμένα και να έχουν την επιθυμητή μορφή. Στη συνέχεια παρουσιάζονται τα αποτελέσματα των δύο μοντέλων, για όλα τα πειράματα, με βάση τη μέθοδο δοκιμής και σφάλματος. Τέλος, με βάση τα αποτελέσματα που προέκυψαν μετά τη ρύθμιση των υπερπαραμέτρων τόσο το Τυχαίο Δάσος όσο και το Πολυεπίπεδο Perceptron έχουν σταθερή και υψηλή απόδοση και το Τυχαίο Δάσος φαίνεται να είναι καλύτερο. Συμπερασματικά, λόγω του όγκου, της σωστής διαδικασίας, της καλής ποιότητας και του συνδυασμού τριών ειδών δεδομένων, δηλαδή ΗΜΓ, αδρανειακής μονάδας μέτρησης και φωτοπληθυσμογραφίας για συγκεκριμένες κινήσεις του ώμου, οι δύο αλγόριθμοι αναμένεται να έχουν υψηλές επιδόσεις με μικρές αποκλίσεις. Άλλωστε, ανάλογα με το είδος των διαθέσιμων δεδομένων, υπάρχει ένας αλγόριθμος που είναι πιο κατάλληλος σε κάθε περίπτωση. Αγγλική Περίληψη