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Theses

On-line decomposition of iEMG signals using GPU-implemented Bayesian filtering

Tianyi Yu 1, 2, 3
2 SIMS - Signal, IMage et Son
LS2N - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
3 ReV - Robotique Et Vivant
LS2N - Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
Résumé : Un algorithme de décomposition des unités motrices constituant un signal électromyographiques intramusculaires (iEMG) a été proposé au laboratoire LS2N. Il s'agit d'un filtrage bayésien estimant l'état d'un modèle de Markov caché. Cet algorithme demande beaucoup de temps d'execution, même pour un signal ne contenant que 4 unités motrices. Dans notre travail, nous avons d'abord validé cet algorithme dans une structure série. Nous avons proposé quelques modifications pour le modèle de recrutement des unités motrices et implémenté deux techniques de pré-traitement pour améliorer la performance de l'algorithme. Le banc de filtres de Kalman a été remplacé par un banc de filtre LMS. Le filtre global consiste en l'examen de divers scénarios arborescents d'activation des unités motrices: on a introduit deux techniques heuristiques pour élaguer les divers scénarios. On a réalisé l'implémentation GPU de cet algorithme à structure parallèle intrinsèque. On a réussi la décomposition de 10 signaux expérimentaux enregistrés sur deux muscules, respectivement avec électrode aiguille et électrode filaire. Le nombre d'unités motrices est de 2 à 8. Le pourcentage de superposition des potentiels d'unité motrice, qui représente la complexité de signal, varie de 6.56 % à 28.84 %. La précision de décomposition de tous les signaux sont plus que 90 %, sauf deux signaux en 30 % MVC , sauf pour deux signaux qui sont à 30 % MVC et dont la précision de décomposition est supérieure à 85%. Nous sommes les premiers à réaliser la décomposition en temps réel pour un signal constitué de 10 unités motrices.
Document type :
Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02407288
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Thursday, December 12, 2019 - 2:23:06 PM
Last modification on : Wednesday, June 24, 2020 - 4:19:42 PM
Document(s) archivé(s) le : Friday, March 13, 2020 - 8:18:45 PM

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T_YU.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : tel-02407288, version 1

Citation

Tianyi Yu. On-line decomposition of iEMG signals using GPU-implemented Bayesian filtering. Signal and Image Processing. École centrale de Nantes, 2019. English. ⟨NNT : 2019ECDN0006⟩. ⟨tel-02407288⟩

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