Untersuchungen zur Kopplung des Myo-Armbands mit dem ... · dem Elektrostimulator Motionstim8 Author Sebastian Hannß Studiengang Medizinische Informatik Universtitat Heidelberg

BACHELOR

ARBEIT

Untersuchungen zur Kopplung des Myo-Armbands mitdem Elektrostimulator Motionstim8

Author Sebastian Hannß

Studiengang Medizinische Informatik

Universtitat Heidelberg / Hochschule Heilbronn

Matrikelnummer 185321

Abgabe 12.08.2016

Referent Professor Doktor Rolf Bendl

Korreferent Doktor Christoph Maier

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis v

Tabellenverzeichnis ix

1. Einleitung 31.1. Problemstellung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41.2. Ziele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

2. Grundlagen und Stand der Wissenschaft 52.1. Die Unterarmmuskulatur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.2. Die Elektromyographie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.3. Die Elektrostimulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

3. Material und Methode 113.1. Das Myo-Armband . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3.1.1. Die Gesten des Myo-Armbands . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.2. Der MotionStim8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143.3. Die Programmierumgebung zum Myo-Armband . . . . . . . . . . . . . . 153.4. Matlab . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.5. FieldTrip und der FieldTrip-Buffer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.6. Interpretation eines Oberflachen-Myogramms . . . . . . . . . . . . . . . 163.7. Prinzipielles Vorgehen der Erfassung des EMG mit dem Myo-Armband . 163.8. Prinzipielles Vorgehen der Stimulation mit dem MotionStim8 . . . . . . . 173.9. Vorgehen beim Vergleich der Messungen des Myo-Armbands und eines

EMGs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183.10. Prinzipielles Vorgehen der Stimulation mit dem MotionStim8 mithilfe der

aquirierten Daten des Myo-Armbands . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193.10.1. Ermittlung der Abbildung mithilfe von Matrizen . . . . . . . . . 19

4. Das Myo-Armband 234.1. Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234.2. Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

4.2.1. Welcher Muskel sitzt unter welchem Sensor? . . . . . . . . . . . 244.2.2. Umschreibung der durchgefuhrten Gesten . . . . . . . . . . . . . 25

4.3. Gemessene Werte - Beispiel an der Geste ,,Wave-Left” . . . . . . . . . . 26

i

Inhaltsverzeichnis

4.4. Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324.4.1. Sensor 1, Sensor 2, Sensor 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324.4.2. Sensor 3, Sensor 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 324.4.3. Sensor 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334.4.4. Sensor 6, Sensor 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 334.4.5. Schlussfolgerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

5. Stimulationsversuch 1 355.1. Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355.2. Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

5.2.1. Stimulation einzelner Bewegungen . . . . . . . . . . . . . . . . 365.2.2. Stimulation der erkennbaren Gesten des Armbandes . . . . . . . 365.2.3. Stimulation einzelner Bewegungen . . . . . . . . . . . . . . . . 375.2.4. Stimulation der erkennbaren Gesten . . . . . . . . . . . . . . . . 38

5.3. Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 395.4. Abanderung der Versuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

6. Der Vergleich zwischen professionellem EMG und dem Myo-Armband 416.1. Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 416.2. Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

6.2.1. Vergleich von Sensor 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 426.2.2. Vergleich von Sensor 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 446.2.3. Vergleich von Sensor 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466.2.4. Vergleich von Sensor 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 486.2.5. Vergleich von Sensor 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 506.2.6. Vergleich von Sensor 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 526.2.7. Vergleich von Sensor 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 546.2.8. Vergleich von Sensor 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

6.3. Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 586.3.1. Vergleich von Sensor 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 586.3.2. Vergleich von Sensor 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 596.3.3. Vergleich von Sensor 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 606.3.4. Vergleich von Sensor 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 606.3.5. Vergleich von Sensor 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 616.3.6. Vergleich von Sensor 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 616.3.7. Vergleich von Sensor 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 626.3.8. Vergleich von Sensor 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 636.3.9. Schlussfolgerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 636.3.10. Differenzierbarkeit der vier ,,Wave”-Gesten . . . . . . . . . . . . 64

7. Stimulationsversuch 2 657.1. Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 657.2. Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

7.2.1. Genaue Stimulation der ,,Wave”-Gesten . . . . . . . . . . . . . . 66

ii

Inhaltsverzeichnis

7.3. Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

8. Die Kopplung von Myo-Armband und MotionStim8 698.1. Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

8.1.1. Aufteilung in 2 Teilversuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 698.2. Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

8.2.1. Ermittlung der Relation mithilfe von Matrizen - horizontale Ebene 708.2.2. Ermittlung der Relation mithilfe von Matrizen - horizontale Ebe-

ne und vertikale Ebene . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 738.3. Diskussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

8.3.1. Stimulation auf der horizontalen Ebene . . . . . . . . . . . . . . 768.3.2. Stimulation auf der horizontalen und der vertikalen Ebene . . . . 768.3.3. Schlussfolgerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

9. Zusammenfassung und Ausblick 79

10.Eidesstattliche Erklarung 81

Literaturverzeichnis 83

A. Appendix 87A.1. Messung der Gesten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87A.2. Stimulatonsversuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

A.2.1. Stimulation der Gesten des Myo-Armbands [25] . . . . . . . . . 90A.2.2. Stimulation einzelner Strecker und Beuger . . . . . . . . . . . . 92A.2.3. Stimulation zusatzlicher Gesten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

A.3. Abbildung zur Herstellung der Vergleichbarkeit der Bewegungen . . . . . 95A.4. EMG-Messung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96

A.4.1. Bewegung von unten nach oben . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96A.4.2. Bewegung von oben nach unten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98A.4.3. Bewegung von der Mitte nach oben . . . . . . . . . . . . . . . . 99A.4.4. Bewegung von der Mitte nach unten . . . . . . . . . . . . . . . . 100A.4.5. Bewegung von links nach rechts . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101A.4.6. Bewegung von rechts nach links . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102A.4.7. Bewegung von der Mitte nach rechts . . . . . . . . . . . . . . . . 103A.4.8. Bewegung von der Mitte nach links . . . . . . . . . . . . . . . . 104

A.5. MYO-Armband-Messungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105A.5.1. Bewegung von unten nach oben . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105A.5.2. Bewegung von oben nach unten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106A.5.3. Bewegung von der Mitte nach oben . . . . . . . . . . . . . . . . 107A.5.4. Bewegung von der Mitte nach unten . . . . . . . . . . . . . . . . 108A.5.5. Bewegung von links nach rechts . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109A.5.6. Bewegung von rechts nach links . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110A.5.7. Bewegung von der Mitte nach rechts . . . . . . . . . . . . . . . . 111

iii

Inhaltsverzeichnis

A.5.8. Bewegung von der Mitte nach links . . . . . . . . . . . . . . . . 112A.6. Kopplung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113

iv

Abbildungsverzeichnis

2.1. Die Unterarmmuskeln von vorn (ventral) in Supinationsstellung [23] . . . 72.2. Die Muskeln des Unterarms in Pronationsstellung [23] . . . . . . . . . . 7

3.1. Erkennbare Gesten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123.2. Zuordnung der Sensoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123.3. Anordnung an einem Unterarm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123.4. Das MotionStim8-Gerat [31] der Firma K+T . . . . . . . . . . . . . . . . 14

4.1. Intentsitat aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Messung Sensor 1 . . 264.2. Intentsitat aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Messung Sensor 2 . . 264.3. Intentsitat aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Messung Sensor 8 . . 264.4. Intentsitat aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Messung Sensor 3 . . 284.5. Intentsitat aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Messung Sensor 5 . . 284.6. Intentsitat aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Messung Sensor 4 . . 284.7. Intentsitat aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Messung Sensor 6 . . 304.8. Intentsitat aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Messung Sensor 7 . . 30

6.1. EMG-Werte in µVolt aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 1 . . 426.2. Myo-Armband-Werte aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 1 . 426.3. EMG-Werte in µVolt aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 2 . . 446.4. Myo-Armband-Werte aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 2 . 446.5. EMG-Werte in µVolt aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 3 . . 466.6. Myo-Armband-Werte aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 3 . 466.7. EMG-Werte in µVolt aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 4 . . 486.8. Myo-Armband-Werte aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 4 . 486.9. EMG-Werte in µVolt aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 5 . . 506.10. Myo-Armband-Werte aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 5 . 506.11. EMG-Werte in µVolt aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 6 . . 526.12. Myo-Armband-Werte aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 6 . 526.13. EMG-Werte in µVolt aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 7 . . 546.14. Myo-Armband-Werte aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 7 . 546.15. EMG-Werte in µVolt aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 8 . . 566.16. Myo-Armband-Werte aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 8 . 56

8.1. Errechnete Mediane - Horizontale Ebene . . . . . . . . . . . . . . . . . . 728.2. Errechnete Stimulationswerte - Kanal 1 und Kanal 2 . . . . . . . . . . . 728.3. Errechnete Mediane - Horizontale und vertikale Ebene . . . . . . . . . . 74

v


8.4. Errechnete Stimulationswerte - Kanal 1 und Kanal 2 . . . . . . . . . . . 758.5. Errechnete Stimulationswerte - Kanal 3 und Kanal 4 . . . . . . . . . . . 75

A.1. Geste ,,Fist” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87A.2. Geste ,,Spread” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88A.3. Geste ,,Double-Tap” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88A.4. Geste ,,Wave-Left” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89A.5. Geste ,,Wave-Right” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89A.6. Stimulation der ,,Wave-Right”-Geste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90A.7. Stimulation der ,,Wave-Left”-Geste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90A.8. Beugung von Klein-, Ring- und Mittelfinger . . . . . . . . . . . . . . . . 90A.9. Stimulation der ,,Fist”-Geste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90A.10.Beugung von Klein-,Ring- und Mittelfinger . . . . . . . . . . . . . . . . 90A.11.Stimulation der ,,Fist”-Geste - nicht erfolgreich . . . . . . . . . . . . . . 90A.12.Stimulation der Geste ,,Fist” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91A.13.Stimulation der Geste ,,Double-Tap” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91A.14.Stimulation der Geste ,,Spread” 1 - bedingt erfolgreich . . . . . . . . . . 91A.15.Stimulation der Geste ,,Spread” 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91A.16.Stimulation des Beugers des Daumens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92A.17.Stimulation der Beuger des Daumens und des Mittelfingers . . . . . . . . 92A.18.Stimulation Oppositionsbewegung des Daumens . . . . . . . . . . . . . . 92A.19.Stimulation des Streckers des Zeigefingers . . . . . . . . . . . . . . . . . 92A.20.Stimulation des Beugers des Mittelfingers . . . . . . . . . . . . . . . . . 93A.21.Stimulation des Streckers des Mittelfingers . . . . . . . . . . . . . . . . 93A.22.Stimulation des Beugers des Ringfingers . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93A.23.Stimulation des Streckers des Ringfingers . . . . . . . . . . . . . . . . . 93A.24.Stimulation des Beugers des Kleinfingers . . . . . . . . . . . . . . . . . 93A.25.Stimulation des Streckers des Kleinfingers . . . . . . . . . . . . . . . . . 93A.26.Stimulation mit zwei Elektrodenpaaren, je eins an Beuger und Strecker

des Ringfingers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94A.27.Stimulation der Geste ,,Wave-Up” - Elektroden . . . . . . . . . . . . . . 94A.28.Stimulation der Geste ,,Wave-Down” - Abbild . . . . . . . . . . . . . . . 94A.29.Stimulation der Geste ,,Wave-Down” - Elektroden . . . . . . . . . . . . . 94A.30.Stimulation der Geste ,,Wave-Down” - Abbild . . . . . . . . . . . . . . . 94A.31.Abbildung zur Vergleichbarkeit der Bewegungen . . . . . . . . . . . . . 95A.32.Bewegung von unten nach oben - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . . . 96A.33.Bewegung von unten nach oben - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . . . 97A.34.Bewegung von oben nach unten - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . . . 98A.35.Bewegung von oben nach unten - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . . . 98A.36.Bewegung von der Mitte nach oben - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . 99A.37.Bewegung von der Mitte nach oben - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . 99A.38.Bewegung von der Mitte nach unten - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . 100A.39.Bewegung von der Mitte nach unten - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . 100A.40.Bewegung von links nach rechts - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . . . 101

vi


A.41.Bewegung von links nach rechts - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . . . 101A.42.Bewegung von rechts nach links - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . . . 102A.43.Bewegung von rechts nach links - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . . . 102A.44.Bewegung von der Mitte nach rechts - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . 103A.45.Bewegung von der Mitte nach rechts - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . 103A.46.Bewegung von der Mitte nach links - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . 104A.47.Bewegung von der Mitte nach links - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . 104A.48.Bewegung von unten nach oben - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . . . 105A.49.Bewegung von unten nach oben - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . . . 105A.50.Bewegung von oben nach unten - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . . . 106A.51.Bewegung von oben nach unten - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . . . 106A.52.Bewegung von der Mitte nach oben - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . 107A.53.Bewegung von der Mitte nach oben - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . 107A.54.Bewegung von der Mitte nach unten - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . 108A.55.Bewegung von der Mitte nach unten - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . 108A.56.Bewegung von links nach rechts - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . . . 109A.57.Bewegung von links nach rechts - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . . . 109A.58.Bewegung von rechts nach links - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . . . 110A.59.Bewegung von rechts nach links - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . . . 110A.60.Bewegung von der Mitte nach rechts - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . 111A.61.Bewegung von der Mitte nach rechts - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . 111A.62.Bewegung von der Mitte nach links - Durchlauf 1 . . . . . . . . . . . . . 112A.63.Bewegung von der Mitte nach links - Durchlauf 2 . . . . . . . . . . . . . 112A.64.Befestigung der Elektroden bei der Kopplung . . . . . . . . . . . . . . . 113

vii

Tabellenverzeichnis

2.1. Muskelgruppen des Unterarms und deren Funktion . . . . . . . . . . . . 8

3.1. Beispiel der zeitlichen Zuordnung der Bewegungen - Angaben in Sekunden 18

4.1. Beschreibung von Gesten-Messung mit Myo - Sensor 1 4.1 . . . . . . . . 274.2. Beschreibung von Gesten-Messung mit Myo - Sensor 2 4.2 . . . . . . . . 274.3. Beschreibung von Gesten-Messung mit Myo - Sensor 8 4.3 . . . . . . . . 274.4. Beschreibung von Gesten-Messung mit Myo - Sensor 3 4.4 . . . . . . . . 294.5. Beschreibung von Gesten-Messung mit Myo - Sensor 5 4.5 . . . . . . . . 294.6. Beschreibung von Gesten-Messung mit Myo - Sensor 4 4.6 . . . . . . . . 294.7. Beschreibung von Gesten-Messung mit Myo - Sensor 6 4.7 . . . . . . . . 314.8. Beschreibung von Gesten-Messung mit Myo - Sensor 7 4.8 . . . . . . . . 31

6.1. Beschreibung von EMG-Messung - Sensor 1 6.1 . . . . . . . . . . . . . . 436.2. Beschreibung von Myo-Messung - Sensor 1 6.2 . . . . . . . . . . . . . . 436.3. Beschreibung von EMG-Messung - Sensor 2 6.3 . . . . . . . . . . . . . . 456.4. Beschreibung von Myo-Messung - Sensor 2 6.4 . . . . . . . . . . . . . . 456.5. Beschreibung von EMG-Messung - Sensor 3 6.5 . . . . . . . . . . . . . . 476.6. Beschreibung von Myo-Messung - Sensor 3 6.6 . . . . . . . . . . . . . . 476.7. Beschreibung von EMG-Messung - Sensor 4 6.7 . . . . . . . . . . . . . . 496.8. Beschreibung von Myo-Messung - Sensor 4 6.8 . . . . . . . . . . . . . . 496.9. Beschreibung von EMG-Messung - Sensor 5 6.9 . . . . . . . . . . . . . . 516.10. Beschreibung von Myo-Messung - Sensor 5 6.10 . . . . . . . . . . . . . 516.11. Beschreibung von EMG-Messung - Sensor 6 6.11 . . . . . . . . . . . . . 536.12. Beschreibung von Myo-Messung - Sensor 6 6.12 . . . . . . . . . . . . . 536.13. Beschreibung von EMG-Messung - Sensor 7 6.13 . . . . . . . . . . . . . 556.14. Beschreibung von Myo-Messung - Sensor 7 6.14 . . . . . . . . . . . . . 556.15. Beschreibung von EMG-Messung - Sensor 8 6.15 . . . . . . . . . . . . . 576.16. Beschreibung von Myo-Messung - Sensor 8 6.16 . . . . . . . . . . . . . 57

7.1. Genaue Stimulation der ,,Wave”-Gesten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

ix

Danksagung

Zu Beginn mochte ich mich bei all denen bedanken, die mich bei dieser Bachelorarbeitunterstutzt und motiviert haben.

Als Erstes gebuhrt mein Dank Herr Doktor Christoph Maier, welcher meine Bachelor-arbeit betreut hat und dafur, dass er immer geholfen hat, wenn man seine Unterstutzungwirklich benotigte und fur die konstruktive Kritik bei der Erstellung dieser Arbeit.

Ebenfalls mochte ich mich bei meiner Kommilitonin Angelika Czekalla bedanken, diemir bei einigen Versuchen als Probandin diente und auch stets zu hilfreichen Diskussio-nen bereit war.Mein Dank gilt auch meinem Kommilitonen Tobias Stein, welcher ebenfalls als Probandzur Verfugung stand.

Ein besonderer Dank gilt meinem Freund Ferdinand Hafner, der zu Beginn die erstenVersuchsreihen mit mir durchgefuhrt und dazu beigetragen hat, einige Versuche zu ver-bessern.

Meinen Freunden Michael Kutscher, Marcel Hubener, Gunther Bucksch, Marcel Kubler,Marcel Kubler(†), Pascal Willrett, Maximilian Klass und allen Anderen, die nicht na-mentlich erwahnt werden, aber wissen, dass sie gemeint sind, danke ich besonders fur dieFreizeit, die sie wahrend dieser Arbeit und wahrend dieses Studiums mit mir verbrachthaben und mich unterstutzt haben.

Als Probandin und Freundin mochte ich mich bei Lara Deisenhammer bedanken, dieeinen der abschließenden Versuche mit mir erfolgreich durchgefuhrt hat und mich gegenEnde der Arbeit sehr unterstutzt hat.

Abschließend mochte ich mich bei meinen Eltern Susanne Hannß und Jorg Hannß be-danken, die mir durch ihre Unterstutzung dieses Studium in dieser Form erst ermoglichthaben. Sowie bei meiner Großmutter Erna Beck, die immer eine Kleinigkeit parat hatte.

Sebastian Hannß,

Heilbronn, 12.08.2016

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1. Einleitung

Die Erfassung eines Elektromyogramms (EMG) ist bisher mit großem zeitlichen und fi-nanziellen Aufwand verbunden. Zudem mussen die Elektroden, welche aufgebracht wer-den, an den richtigen Stellen fixiert werden. Dies ist essentiell und kann nur von Fachper-sonal durchgefuhrt werden. Somit ist es mit großem Aufwand verbunden.Durch das Myo-Armband [25] der Firma Thalmic Labs hat sich dies zum Positiven geandert,da hier das Armband nur uber den Unterarm gestreift werden muss und durch dieses in-novative ”Wearable Device”direkt Elektromyographie-Daten erfasst werden konnen.Mithilfe dieses Armbands und einer wohl programmierten Schnittstelle, kann damit sogareine Drohne ferngesteuert werden. Auch eine Prothese kann damit bewegt werden. Dasbeste Beispiel hierfur ist ,,Johnny Matheny”. Ihm wurde aufgrund von Krebs der linkeArm oberhalb des Ellenbogens amputiert. Speziell fur ihn, wurde eine Prothese konstru-iert, welche durch zwei Myo-Armbander am Oberarm gesteuert werden kann. So kann erlaut der Website [1] seine Prothese, wie seither seinen Arm, bewegen.Es wurde zusatzlich die Idee entwickelt, mithilfe dieser erfassbaren Daten ein Elektrosti-mulationsgerat zu steuern und eine zuvor erfasste Bewegung zu stimulieren.Dies soll mithilfe des Elektrostimulator MotionStim8 [31] der Fa. Kraut + Timmermann,welcher unter anderem in der Rehabilitation von querschnittgelahmten Patienten Anwen-dung findet, realisiert werden.

Das Ziel der Arbeit sind grundlegende Untersuchungen zur Kopplung des Myo-Armbands[25] mit dem Motionstim8 [31]. Es soll untersucht werden, inwieweit aufbauend auf derAnalyse des EMG-Datenstroms oder der vorhandenen Gestenerkennung geeignete An-steuersignale fur den Motionstim8 [31] erzeugt werden konnen, die z.B. die Ubertragungder Geste/Bewegung einer Quell-Hand auf eine Ziel-Hand ermoglichen. Von Interesse istunter anderem, welche Gesten beziehungsweise Bewegungen sich hierzu eignen, ob dieStimulation kontinuierlicher Bewegungen prinzipiell moglich ist und wie eine effizienteindividuelle Kalibrierung fur verschiedene Probanden erfolgen kann.

Das prinzipielle Vorgehen bei dieser Arbeit bezieht sich zunachst auf die Moglichkeitender Gerate, wie diese angesteuert werden konnen und wo deren Leistungsgrenzen liegen.Die Anatomie des Unterarms wird untersucht, da sich hier bestimmte Eingrenzungen er-geben.Nachdem die Beschrankungen klar sind, wird anschließend die Kopplung der Gerate fo-kussiert.

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Einleitung

1.1. Problemstellung

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit soll untersucht werden, inwieweit eine mit Hilfedes Myo-Armbands erfasste Handgeste durch Elektrostimulation auf eine ”Zielhand“ inQuasi-Echtzeit ubertragen werden kann. Hierzu sind die grundsatzlichen Signaleigen-schaften des Myo-Armbands und die Widerspiegelung verschiedener Gesten im regis-trierten Myo-Signal zu ermitteln. Ferner ist zu untersuchen, welche der erfassbaren Ges-ten beziehungsweise Bewegungen sich zur oberflachlichen Elektrostimulation eignen. ZurAnsteuerung des Elektrostimulators muss schließlich die Muskelaktivitat aus dem Signaldes MYO-Armbands kontinuierlich quantifiziert und in ein Ansteuerungssignal fur denElektrostimulator umgesetzt werden.

1.2. Ziele

Das prinzipielle Ziel der Arbeit ist die Untersuchung der Realisierbarkeit einer Handgesten-Kopie durch Kopplung von Myogramm-Registrierung und oberflachlicher Elektrostimu-lation. Wesentliche Teilprobleme sollen identifiziert, Losungsansatze erarbeitet und zueiner prototypischen Demonstration der Realisierbarkeit zusammengefugt werden. Spe-zifische Teilziele hierbei sind:

• Auslesen der Rohsignale des Myo-Armbands und vergleichende Beschreibung ge-genuber einem EMG, das mit klassischen Oberflachenelektroden und einem pro-fessionellen Registriergerat aufgezeichnet wurde

• Identifizierung der zur oberflachlichen Elektrostimulation geeigneten Muskeln amUnterarm beziehungsweise mit diesen Muskeln verbundenen Handgesten und Aus-wahl einer Geste fur die praktische Umsetzung

• Untersuchung und Beschreibung des Zusammenhangs zwischen der Muskelakti-vierung beziehungsweise dem Grad der Flexion/Extension bei der Geste und denSignalen des Myo-Armbands

• Geeignete Quantifizierung der Muskelaktivierung aus den Signalen des Myo-Armbandszur Gewinnung eines Ansteuersignals fur den Elektrostimulator

• Entwicklung eines Verfahrens zur Kalibrierung und Umsetzung der Muskelaktivie-rung in ein Stimulationssignal

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2. Grundlagen und Stand derWissenschaft

2.1. Die Unterarmmuskulatur

Ein Muskel wird zum Kontrahieren gebracht, indem er durch einen Nervenfortsatz einenImpuls erhalt. Der Ubergang zwischen dem Nervenfortsatz und der Muskelfaser wird,,Synaptischer Spalt” genannt. Das gesamte Bild wird als ,,Motorische Endplatte” be-zeichnet.An einer Muskelfaser herrscht ein Spannungsgefalle. In der Faser besteht eine Spannungvon -70 Millivolt im Vergleich zu außen.An der Synapse wird durch den Impuls eine chemische Reaktion in Gang gesetzt, welcheAcetylcholin produziert. Dieses diffundiert durch den ,,Synaptischen Spalt” zur Muskel-faser und sorgt fur die Umkehr des Membranpotentials, der die Muskelfaser kontrahierenlasst. Danach wird das Acytylcholin wieder abgebaut und sorgt fur eine Entspannung derMuskelfaser.Ein Muskel kann auch durch einen direkten elektrischen Impuls zur Kontraktion gebrachtwerden. Dies macht sich der MotionStim8 zunutze. Mithilfe dieses Gerates konnen Mus-keln von z.B. querschnittsgelahmten Patienten zur Kontraktion gebracht und so trainiertwerden. Dies wirkt einem Muskelabbau entgegen und fordert die Rehabilitationsmaßnah-men.Am Beispiel der ,,Studie zur Verbesserung der Greiffunktion bei Tetraplegikern mittelsNeuroprothesen” [2] kann nachvollzogen werden, wie genau Muskeln stimulierbar sindund wie dies zur Erhohung der Lebensqualitat fuhrt [13].

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Grundlagen und Stand der Wissenschaft

Die Muskulatur des menschlichen Korpers, also auch des Unterarms, setzt sich aus ver-schiedenen Gruppen zusammen. Hier werden bestimmte Begriffe, wie folgt, definiert[23]:

• Extensor - Ein Muskel, der bei der Kontraktion fur eine Streckung sorgt

• Flexor - Ein Muskel, der bei der Kontraktion fur eine Beugung sorgt

• Abduktion - Der Vorgang der seitlichen Wegfuhrung eines Korperteils bezuglichder Korperlangsachse

• Extension - Der Vorgang der Streckung eines Muskels

• Flexion - Der Vorgang der Beugung eines Muskels

• Supination - Die Auswartsdrehbewegung der Hand oder des Fußes, bis der Hand-/Fußrucken nach außen zeigt

• Pronation - Die Einwartsdrehbewegung der Hand oder des Fußes, bis der Hand-/Fußrucken nach innen zeigt

• Dorsalflexion - Die Bewegung der Hand in Richtung Handrucken, auch als Exten-sion der Hand bekannt

• Palmarflexion - Die Bewegung der Hand in Richtung Handinnenflache, auch alsFlexion der Hand bekannt

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In den Abbildungen 2.1 und 2.2 wird die Anordnung der Unterarmmuskulatur genauerdargestellt.

Abbildung 2.1.: Die Unterarmmuskelnvon vorn (ventral)in Supinationsstel-lung [23]

Abbildung 2.2.: Die Muskeln des Unter-arms in Pronationsstel-lung [23]

In der Tabelle 2.1 auf der folgenden Seite steht die Abkurzung ,,M.” fur den medizini-schen Fachbegriff ,,Musculus” (dt. Muskel).Außerdem wird erklart, wie die Unterarmmuskulatur gruppiert wird und fur welche Be-wegungen die einzelnen Muskeln zustandig sind.

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Gruppe Nomenklatur Hauptfunktion

Extensoren

Radiale Gruppe M. brachioradialis schwache Flexion Ellenbogenge-lenk, leichte Pronation oder Supina-tion des Unterarms [19]

M. extensor carpi radialisbrevis

Flexion im Ellenbogengelenk, Dor-salflexion der Hand, leichte Radial-abduktion der Hand [14]

M. extensor carpi radialislongus

Flexion im Ellenbogengelenk, Dor-salflexion der Hand, leichte Radial-abduktion der Hand [9]

Dorsale Gruppe,oberflachennah M. extensor carpi ulnaris Ulnarabduktion [6]

M. extensor digitorum Extension von Zeige-, Ring- undMittelfinger +Extension im Hand-gelenk [20]

M. extensor digiti minimi Extensor des Kleinfingers [21]Dorsale Gruppe,tiefliegend M. abductor pollicis longus Abduktion des Daumens + Radial-

abduktion der Hand [4]M. extensor pollicis brevis Extension und Abduktion des Dau-

mens [16]M. extensor pollicis longus Extension und Abduktion des Dau-

mens [16]M. extensor indicis Extension des Zeigefingers [10]M. supinator Supination des Unterarms [8]

Flexoren

Oberflachennah M. flexor carpi radialis Flexion im Handgelenk + Radialab-duktion [15]

M. flexor carpi ulnaris Flexion im Handgelenk + Ulnarab-duktion [22]

M. flexor digitorum superfi-cialis

Flexion des Handgelenks und al-ler Finger bis zum mittleren Finger-glied [11]

M. palmaris longus Flexion im Handgelenk [17]M. pronator teres Pronation des Unterarms, Flexion

im Ellenbogengelenk [18]Tiefliegend M. pronator quadratus Pronation des Unterarms [7]

M. flexor pollicis longus Flexion und Oppositionsbewegungdes Daumens [12]

M. flexor digitorum profun-dus

Palmarflexion der Gelenke desZeige-, Mittel-, Ring-, und Klein-fingers [5]

Tabelle 2.1.: Muskelgruppen des Unterarms und deren Funktion8


2.2. Die Elektromyographie

Eine Elektromyographie wird hautpsachlich durchgefuhrt um bei bestimmten Sympto-men zu unterscheiden, ob der Muskel selbst betroffen ist oder die Reizerzeugung bezie-hungsweise die Reizweiterleitung vom Gehirn aus.Bei dieser Messung werden Potentialschwankungen zwischen dem ruhenden Muskel unddem kontrahierten Muskel ermittelt.Diese Potentialanderungen konnen gemessen werden. Hierbei muss man allerdings zwi-schen dem Aktionspotential eines Nerven mit einer Dauer von circa 1 Millisekunde unddem eines Skelettmuskels mit einer Dauer von einigen Millisekunden unterscheiden. ImFolgenden wird nur auf das Aktionspotential eines Skelettmuskels Bezug genommen.Diese Werte werden mithilfe von Elektroden aufgezeichnet. Hier gibt es zwei Moglichkeiten:

1. NadelelektrodenDiese Elektroden werden in den entsprechenden Muskel eingefuhrt. Durch dieseElektroden konnen die Strome sehr genau zugeordnet werden.(Invasive Methode)

2. Oberflachenelektroden beziehungsweise KlebeelektrodenDie Elektroden werden auf der Haut befestigt. Die Elektroden messen Strome, wel-che bis zu einige Zentimeter um die geklebte Flache herum fließen. Die Genauigkeitist eingeschrankt. Sie dienen hauptsachlich zur Feststellung von Stromen, nicht de-ren millimetergenauen Herkunft.(Nicht-invasive Methode)

In beiden Fallen wird eine Referenzelektrode in der Nahe der restlichen Elektroden an-gebracht um Storfrequenzen und leichte Bewegungsartefakte so gering wie moglich zuhalten.

Daraus folgt, dass das Myo-Armband [25] ein Oberflachen-EMG misst. Laut der Nach-frage beim Hersteller Thalmic Labs Inc. [24] wird ein bipolares EMG gemessen.Das bipolare EMG wird mithilfe zweier Elektroden gemessen, die entlang der Muskel-fasern liegen. Daraus wird eine Differenz gebildet. Im Gegensatz dazu, wird bei einemmonopolaren EMG nur eine Elektrode angebracht, welche mit einer Referenzelektrode inder Nahe verrechnet wird. Sofern mehrere Elektroden angebracht werden, wird die selbeReferenzelektrode verwendet. Im Fall des Myo-Armbands kann es nicht garantiert wer-den, dass die Elektroden entlang der gleichen Muskelfasern liegen.Daraus folgt, dass das bipolare EMG weniger storanfallig ist, da diese Storungen durchdie Differenz zweier Elektroden besser neutralisiert werden kann, als durch die Differenzzu einer ,,allgemeinen” Referenzelektrode.

Das Armband wird aktuell schon kommerziell in Operationssalen zur Steuerung von Bild-schirmen genutzt. [3]

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2.3. Die Elektrostimulation

Die Elektrostimulation ist per Definition die Stimulation mithilfe von elektrischen Stromen,welche in den Korper geleitet und auch wieder abgeleitet werden.Mithilfe dieser Strome konnen z.B. Muskeln zur Kontraktion stimuliert werden. Dies wirdsowohl zu Trainingszwecken im Muskelaufbautraining verwendet, als auch zu therapeuti-schen Zwecken bei gelahmten Korperteilen. Dadurch kann die Muskelmasse weitgehenderhalten werden. (vgl. [29])

In Heidelberg werden mithilfe eines Handschuhs, welcher Elektroden enthalt, bestimmteMuskeln am Unterarm stimuliert um die Greiffunktion der Hand wieder herzustellen. [2]

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3. Material und Methode

3.1. Das Myo-Armband

Das Myo-Armband [25] der Firma Thalmic dient zur Erkennung der Position des Arm-bands selbst im Raum und besonderer Gesten.Es enthalt 8 Sensoren, welche die elektrische Aktivitat der Muskeln messen und dadurchdefinierte Gesten erkennen konnen. Es enthalt einen sogenannten neun-Achsen Inertial-sensor, welcher Beschleunigung, Orientierung und Drehung messen kann. Das Armbandist 11,5 Millimeter breit, wiegt 93 Gramm und kann von Menschen mit einem Unterarm-umfang von 19 - 34 Zentimetern getragen werden.Das Armband enthalt zudem eine haptische Ruckkopplung, welche der direkten Ruckmeldungdient.

Die EMG-Daten der Sensoren werden mit einem 50 Hertz- und 60 Hertz-Filter verarbeitetum die Storfrequenzen durch in der Nahe befindliche elektrische Gerate herauszufiltern.Diese Daten werden vom Armband mit einer unveranderlichen Frequenz von 200 Hertzerfasstund als 8-Bit Integerwerte mit Vorzeichen ausgegeben. Die Daten des Inertialsen-sors werden mit einer, ebenfalls unveranderlichen, Frequenz von 50 Hertz erfasst.Das SDK (Software Development Kit) des Armbands stellt die Firma Thalmic Labs [24]frei zur Verfugung. Mit dessen Hilfe kann auf die gefilterten EMG-Daten und einzelneInertial-Sensor-Daten zugegriffen werden. Es wird auch ein Bluethooth-Protokoll ange-boten, welches den direkten Zugriff auf das Armband und dessen Daten erlaubt (z.B. dieungefilterten EMG-Daten), dies wird aber aktuell nicht von der Firma empfohlen.Im Beispielprogramm des SDKs erfolgt die Ausgabe der Werte uber die Konsole in auf-steigender Reihenfolge der Sensornummer.

Das SDK ist in C++ programmiert. Im verwendeten Beispielprogramm, wird ein Objektder Klasse ,,Hub” initialisiert, welcher als Schnittstelle zum Armband dient. Sobald eineVerbindung aufgebaut wurde, wird ein Befehl aufgerufen, welcher dem Armband mitteilt,welche Daten es senden soll. Dem Hub konnen nun beliebige Instanzen mit dem Interface,,DeviceListener” hinzugefugt werden, welche im SDK mitgeliefert wird. In dieser Klas-se werden Methoden definiert, die zum Beispiel aufgerufen werden, wenn neue Datenvorhanden sind. Entsprechend des Codes konnen die ubergebenen Daten nun verarbeitetwerden.

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Material und Methode

Das Myo-Armband [25] kann durch die aktuelle Firmware die im folgenden Bild 3.1 dar-gestellten Gesten erkennen.

Abbildung 3.1.: Erkennbare Gesten

Abbildung 3.2.: Zuordnung derSensoren Abbildung 3.3.: Anordnung an einem

Unterarm

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3.1.1. Die Gesten des Myo-Armbands

Geste ,,Fist”

Bei der Geste ,,Fist” wird eine Faust geballt.In der durchzufuhrenden Messung soll zuerst gleichmaßig eine starke Faust geballt wer-den bis Sekunde funf und bis Sekunde zehn gleichmaßig entspannt. Danach wird alle dreiSekunden die Hand etwas mehr angespannt, bis die Bewegung maximal ist, nun soll diekomplette Entspannung etappenweise hergestellt werden.

Geste ,,Spread”

Bei der Geste ,,Spread” wird die Hand schnell gespreizt und wieder entspannt.In der durchzufuhrenden Messung soll zuerst die Hand gleichmaßig stark gespreizt wer-den bis Sekunde funf und bis Sekunde zehn gleichmaßig entspannt. Danach wird alle dreiSekunden die Hand etwas mehr angespannt, bis die Bewegung maximal ist,nun soll diekomplette Entspannung etappenweise hergestellt werden.

Geste ,,Double-Tap”

Bei der Gesten ,,Double-Tap” wird der Mittelfinger zwei mal gegen den Daumen getippt.Die Messung erfolgt wahrend der normalen ,,Double-Tap”-Geste, wie sie vom Armbanderkannt wird, danach wird die Bewegung langsam aber stetig durchgefuhrt. Dieser Ablaufwird noch zwei mal wiederholt.

Geste ,,Wave-Left”

Bei der Geste ,,Wave-Left” wird die Hand vertikal gehalten und von der Mitte nach linksgeschwenkt.Zuerst wird die Geste bis Sekunde funf langsam und gleichmaßig ausgefuhrt. Danach dieBewegung zuruck. Darauf folgt die gleiche Bewegung, aber mit zwei Unterbrechungennach je circa einem Drittel der Bewegung. Diese Position wird fur drei Sekunden gehalten.

Geste ,,Wave-Right”

Bei der Geste ,,Wave-Right” wird die Hand vertikal gehalten und von der Mitte nachrechts geschwenkt.Zuerst wird die Geste bis Sekunde funf langsam und gleichmaßig ausgefuhrt. Danach dieBewegung zuruck. Darauf folgt die gleiche Bewegung, aber mit zwei Unterbrechungennach je circa einem Drittel der Bewegung. Diese Position wird fur drei Sekunden gehalten.

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3.2. Der MotionStim8

Der MotionStim8 [31] von der Firma K+T ist ein Gerat zur funktionellen Muskelstimu-lation.

Abbildung 3.4.: Das MotionStim8-Gerat [31] der Firma K+T

Das Gerat besitzt 8 Kanale, an welche je 2 Elektroden angeschlossen werden konnen, wel-che fur Zu- und Ableitung des Stroms sorgen. Es ist 186 x 38 x 155 Millimeter groß, wiegt550 Gramm und enthalt einen internen Akku zum kabellosen Betrieb. Die Behandlungs-zeit ist einstellbar von 0 - 10 Stunden. Die Stimulation erfolgt durch einen biphasischenRechteckimpuls. Der Strom fließt mit einer Stromstarke von 1 - 125 Milliampeare, einerFrequenz von 1 - 99 Hertz und einer Impulsbreite von 10 - 500 µSekunden.Das Gerat stimuliert standardmaßig vorprogrammierte Sequenzen. Jedoch wurde die ex-terne Steuerung uber die serielle Schnittstelle und ein einfaches Protokoll durch eineFirmware-Erweiterung moglich (Dipl.-Ing. Matrin Rohm, Universitatsklinikum Heidel-berg).Zudem wurde von Dr. Christoph Maier ein Matlab-Interface programmiert, mit welchemeinzelne Kanale angesteuert werden konnen. Bei jedem Kanal kann die Frequenz, dieStromstarke und die Impulsbreite einzeln eingestellt werden.Die Stromstarke darf nicht zu hoch gewahlt werden, da sonst die Gefahr von Verbrennun-gen besteht. Dies ist auch abhangig von der Große der Oberflachenelektroden. Je großerdie Klebelektrode, desto großere Strome konnen eingesetzt werden.

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3.3. Die Programmierumgebung zum Myo-Armband

Als Programmiersprache zur Nutzung des Myo-Armbands wurde C++ gewahlt, da diesdie native Sprache des zur Verfugung gestellten Software Development Kits ist. Aufgrundder Empfehlung der Firma, wurde als Programmierumgebung Visual Studio Community2015 [28] gewahlt.

3.4. Matlab

Die Programmierumgebung MatLab [27] wird hauptsachlich zur Erfassung und Verarbei-tung von numerischen Daten verwendet.Diese Software wurde in dieser Arbeit zur Bearbeitung der erfassten Daten, zur Erstellungvon Diagrammen, zur Nutzung des bereits erwahnten Matlab-Interfaces fur den Motion-Stim8, zur Nutzung der FieldTrip-Bibliothek (beschrieben unter 3.5) und zur Realisierungder Kopplung des Myo-Armbands mit dem MotionStim8.

3.5. FieldTrip und der FieldTrip-Buffer

Fieldtrip ist eine Open Source MatLab 3.4 Funktionssammlung die unter Anderem zurAnalyse von elektrophysiologischen Daten dient. Die Toolbox unterstutzt das Einlesenvon Daten aus verschiedenen Dateiformaten, enthalt Algorithmen zur Datenvorverar-beitung, ereignisbezogene Analysen, Spektralanalys, Quellenmodellierung, Verbindungs-analys, Klassifikation, Echtzeit-Datenverarbeitung und statistischen Interferenzen.Die Entwicklung begann 2003 an der F.C. Donders Center for Cognitive Neuroimageingund wird bis heute von dem Donders Insitute for Brain, Cognition and Behaviour derRadboud University Nijmengen in den Niederlanden weitergefuhrt. Die taglichen Relea-ses ermoglichen dem Nutzer auf dem aktuellen Stand der Wissenschaft zu bleiben. Un-terstutzt wird der Nutzer durch umfangreiche Dokumentation und Tutorials, sowie eineraktiven E-Mail-Diskussionsliste. [30, S.1-2]

Der FieldTrip-Buffer ist ein Konzept, bei welchem ein Client seine Daten nach einemdefinierten Protokoll uber das Netz an einen Server streamen kann, der diese Daten puf-fert und anderen Clienten zur Verfugung stellt. Dieses Protokoll steht in verschiedenenProgrammiersprachen zur Verfugung, so konnen damit Daten uber die Grenzen einzelnerProgrammiersprachen hinweg ubertragen und verarbeitet werden.In diesem Fall hat Dr. Christoph Maier von der Hochschule Heilbronn basierend auf demMyo-SDK und der FieldTrip-Referenzimplementierung in C++ ein Tool geschrieben,welches die erfassten EMG-Daten vom Myo-Armband in einen FieldTrip-Buffer-Serverschreibt. Dieses Tool stellt damit fast in Echtzeit die erfassten Daten anderen Program-mierumgebungen zur Verfugung.

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3.6. Interpretation eines Oberflachen-Myogramms

Bei einem Oberflachen-Myogramm wird ein Summensignal gemessen, welches sich ausallen Muskelaktionspotentialen aller Fasern im Einzugsbereich der Elektrode zusammen-setzt. Diese Potentiale uberlagern sich raumlich und zeitlich und bilden den stochastischenCharakter des Oberflachen-EMGs.Je starker die Muskelkontraktion ist, desto mehr Muskelfasern sind aktiv und desto hoherist, innerhalb gewisser Grenzen, die Aktionspotential-Frequenz der einzelnen Faser. Inder Summe ergibt sich eine ,,Streuung” mit hoherer Amplitude, daher wird zur Quanti-fizierung von Myogrammen auch haufig die Standardabweichung in Zeitfenstern festerDauer, zum Beispiel 50 oder 100 Millisekunden, verwendet.

Sofern nicht anders beschrieben, werden die erfassten Daten in dieser Arbeit in Abso-lutwerte ubertragen und mit einem Mittelwertfilter mit der Lange n = 12 gefiltert.Ein Mittelwertfilter teilt die Werte in Abschnitte ein, entsprechend der Lange, welche erubergeben bekommt. Mit der Lange n = 12 wurde der Mittelwert uber die ersten 12 Wertegebildet werden, danach ein Mittelwert von den Werten 13 bis 24 usw.

n = Anzahl der Messwertex = i-ter Messerwertm = Mittelwert

σ =

√1

n−1·

n

∑i=1

(xi −m)2 (3.1)

x = errechneter Mittelwertn = Anzahl Wertexi = i-ter Wert aus der Liste mit n Werten

x =1n

n

∑i=1

xi (3.2)

3.7. Prinzipielles Vorgehen der Erfassung des EMGmit dem Myo-Armband

Um mit dem Myo-Armband [25] ein EMG erfassen zu konnen, muss es, wie vom Her-steller angegeben, angelegt werden. Danach wird es mithilfe des Bluethooth-Adapters mitdem PC verbunden und synchronisiert.Mithilfe eines Beispiels des zur Verfugung gestellten Software Development Kits desHerstellers konnen nun erfasste EMG-Daten auf der Konsole ausgegeben werden.Mithilfe dieses Codes, wurde ein Programm erstellt, welches die Daten erfasst, mit einemZeitstempel versieht und speichert.Diese Daten konnen in MATLAB [27] eingelesen, bearbeitet und als Diagramm darge-stellt und bewertet werden.

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3.8. Prinzipielles Vorgehen der Stimulation mit demMotionStim8

Zuerst wird recherchiert, welche Muskeln im Unterarm fur welche Bewegung zustandigsind. Hier wurde darauf geachtet, welche Muskeln an der Oberflache liegen und somit mitKlebeelektroden ansprechbar sind und welche nicht.Entsprechend wird versucht eine bestimmte Bewegung durch die Stimulation eines be-stimmten Muskels beziehungsweise einer Muskelpartie zu erzeugen.Nachdem die Bewegungen ermittelt sind, werden die Bewegungen gezielt bis zur Schmerz-grenze stimuliert. Hierbei ist die Frequenz bei 20 Hertz, die Impulsbreite bei µSekundenund die Stromstarke wird bis zur erwahnten Schmerzgrenze erhoht. Die vorhandene Stromstarkewird notiert und fur die selbe Bewegung mit der gleichen Stromstarke stimuliert, aller-dings mit einer Impulsbreite beginnend bei 10 µSekunden. Dies dient der genaueren Sti-mulation, da mit der Impulsbreite eine Bandbreite von 0-400 Werten zur Verfugung stehtund bei der Stromstarke nur 0-40 Werte beziehungsweise bis zur Schmerzgrenze. Derweitere Verlauf der Bewegung wird mit der Erhohung beziehungsweise Reduzierung derImpulsbreite reguliert. So sind auch sehr feine und fließende Bewegungen stimulierbarsind.Die Frequenz ist auf 20 Hertz eingestellt.

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3.9. Vorgehen beim Vergleich der Messungen desMyo-Armbands und eines EMGs

Um eine Umgebung zu schaffen, die die Vergleichbarkeit der Messungen herstellt, wurdeeine Schablone gefertigt, welche unter A.31 auf Seite 95 zu finden ist. Es gibt die Posi-tionen 1 bis 7. Diese dienen als Orientierung und zur Herstellung der Vergleichbarkeit, dadadurch die Bewegungen genauer gesteuert und definiert werden konnen.Eine Position wird fur circa funf Sekunden gehalten, danach wird die nachste Positionangestrebt.Bei den Gesten ,,Wave-Left” und ,,Wave-Right” wird die Schablone auf einem Tisch be-festigt und das Handgelenk unterhalb des Mittelpunktes positioniert, dass der Drehpunktdem Mittelpunkt entspricht. Die Position wird anhand der verlangerten Handkante be-stimmt.Bei den ,,Wave-Up”- und ,,Wave-Down”-Gesten wird die Schablone senkrecht befestigtund die Position anhand des Mittelfingers festgestellt wird.Daraus ergibt sich zum Beispiel fur die Bewegung, welche bei Position 1 begonnen wirdund bei Position 7 endet, die folgende Tabelle 3.1.

von bis Beschreibung

0 5 ,,Wave-Right”-Geste mit maximaler Starke5 10 ,,Wave-Right”-Geste von maximaler Starke zu Position 1 abschwachen15 20 ,,Wave-Right”-Geste von Position 1 zu Position 2 abschwachen20 25 ,,Wave-Right”-Geste von Position 2 zu Position 3 abschwachen25 30 ,,Wave-Right”-Geste von Position 3 zu Position 4 abschwachen30 35 ,,Wave-Left”-Geste von Position 4 zu Position 5 verstarken35 40 ,,Wave-Left”-Geste von Position 5 zu Position 6 verstarken40 45 ,,Wave-Left”-Geste von Position 6 zu Position 7 verstarken45 50 ,,Wave-Left”-Geste von Position 7 zu maximaler Starke der Geste

Tabelle 3.1.: Beispiel der zeitlichen Zuordnung der Bewegungen - Angaben in Sekunden

Das EMG mithilfe des Myo-Armbands wird mit einer Frequenz von 256 Hertz erfasst. DieKlebeelektroden werden an vergleichbaren Stellen befestigt, an welchen die Sensoren desMyo-Armbands anliegen. Die Referenzelektrode wird im unteren Drittel des Unterarmsbefestigt, um Bewegungsartefakte zu vermeiden.

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3.10. Prinzipielles Vorgehen der Stimulation mit demMotionStim8 mithilfe der aquirierten Daten desMyo-Armbands

Zu Beginn wird wieder die Schmerzgrenze der verschiedenen Bewegungen ermittelt undin MATLAB [27] eingetragen um eine fur die Person individuelle Stimulationsstarke, dienicht zu groß sein darf, ermitteln zu konnen.Die erfassten Daten des Armbands [25] an der Quell-Hand werden in den sog. ,,Fieldtrip-Buffer” geschrieben. Der Buffer dient unter anderem als Schnittstelle zwischen dem Arm-band und MATLAB [27].Mithilfe von MATLAB [27] wird nun die ideale Impulsbreite errechnet um die Bewegungan der Ziel-Hand zu stimulieren.Ab hier werden die folgenden Vorgehensweisen unterschieden:

3.10.1. Ermittlung der Abbildung mithilfe von Matrizen

Es soll eine Matrix erarbeitet werden, die die Stimulationswerte entsprechend der Posi-tionen und Sensoren beinhaltet. Dazu wird eine Kalibrierungsmatrix erzeugt, welche dieMesswerte der entsprechenden Sensoren und Positionen enthalt. Mit deren Hilfe wird ei-ne Matrix errechnet, welche die Relation der beiden Matrizen darstellt.Mit dieser neuen Matrix, konnen mithilfe der aus dem Fieldtrip-Buffer gelesenen Werte,Stimulationswerte erzeugt errechnet werden.

Um die Qualitat der Werte zu verbessern, wird von 20 Werten der Median errechnet undin der Kalibrierungsmatrix verwendet. So ergibt sich alle 20 Werte eine ,,neues” Stimula-tionssignal. Zudem wird die aktuelle Bewegung auf die ,,Wave-Left”- und ,,Wave-Right”-Geste eingeschrankt um nur auf einer Ebene zu arbeiten.

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Kalibrierungsmatrix

In den Zeilen der Matrix soll abgelesen werden konnen, wie stark jeder Sensor aktiviertwird, wenn er sich an der Position der aktuellen Zeile befindet.Es wird eine Messung durchgefuhrt, bei welcher alle Positionen angefahren werden, eswerden je Position 1000 Werte erfasst. Von je 20 dieser Werte wird der Median gebildet,daraus ergibt sich dann eine Matrix mit 50 Zeilen je Position, also insgesamt eine Matrix,die 350 Zeilen und 8 Spalten besitzt.

Bei der Ermittlung der Kalibrierungsmatrix, welche fur die horizontale und vertikale Ebe-ne dienen soll, werden 700 Werte erfasst. Es werden ebenfalls 50 Mediane je Positionerrechnet, aber auf beiden Ebenen.Die folgende Matrix 3.3 stellt die Mediane von 20 erfassten Werten dar.

Kalibrierungsmatrix =

Sensor1 Sensor2 . . . Sensor8

Position1 a1,1 a2,1 . . . a8,1Position2 a1,2 a2,2 . . . a8,2...

......

......

Position7 a1,7 a2,7 . . . a8,7

(3.3)

Die Matrix wird mithilfe einer Kalibrierung erstellt. Dazu werden mit dem Myo-Armbanddie Aktivitaten der Sensoren an den jeweiligen Positionen aufgezeichnet.

In der tatsachlichen Durchfuhrung, werden je Position 50 Werte erfasst.

Kalibrierungsmatrix =

Sensor1 Sensor2 . . . Sensor8


......

......


......

......


......

......

Position7 a1,350 a2,350 . . . a8,350

(3.4)

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Stimulationsmatrix

In den Zeilen der Matrix soll abgelesen werden konnen, wie stark jeder Kanal angesteuertwerden muss, um die Position der aktuellen Zeile stimulieren zu konnen.Damit mathematisch alles korrekt ist, wird diese Matrix entsprechend angepasst, um mitder zuvor erfassten Kalibrierungsmatrix verrechnet werden zu konnen.

Stimulationsmatrix =

Kanal1 Kanal2 Kanal3 Kanal4

Position1 b1,1 b2,1 b3,1 b4,1Position2 b1,2 b2,2 b3,2 b4,2...

......

......

Position7 b1,7 b2,7 b3,7 b4,7

(3.5)

In der tatsachlichen Durchfuhrung, wird die Stimulationsmatrix der Kalibrierungsmatrixentsprechend der Zeilen angepasst.

Bestimmung der Relation

Kalibrierungsmatrix∗W = Stimulationsmatrix

W =

a1 b1 c1 d1a2 b2 c2 d2...

......

...a8 b8 c8 d8

(3.6)

Daraus folgt: W = pinv(Kalibrierungsmatrix)∗StimulationsmatrixDie Funktion pinv() stammt von MATLAB und berechnet das sogenannte ,,Pseudoinver-se” einer Matrix, auch ,,Moore-Penrose-Pseudoinverse” genannt (vergleiche [26]).

Nach der Bestimmung der W-Matrix werden beispielhafte Messungen durchgefuhrt.

21


Durchfuhrung der Kopplung

In der selbst programmierten Matlab-Funktion, welche die Errechnung der Mediane wahrenddes Streamings realisiert, werden auch mithilfe der W-Matrix die aktuellen Stimulations-werte errechnet.

Dies ergibt den folgenden Vektor:

AktuellerStimulationsvektor =

Stimulationswert

Kanal1 k1,1Kanal2 k1,2Kanal3 k1,3Kanal4 k1,4

(3.7)

Zunachst wird die Kopplung nur auf der horizontalen Ebene durchgefuhrt. Sofern diesepositiv verlauft, wird die Durchfuhrung um die vertikale Ebene erweitert.

Auf der horizontalen Ebene arbeiten Kanal1, welcher die ,,Wave-Left”-Bewegung sti-muliert und Kanal2, welcher die ,,Wave-Right”-Bewegung stimuliert.Auf der vertikalen Ebene arbeiten Kanal3, welcher die ,,Wave-Up”-Bewegung stimuliertund Kanal4, welcher die ,,Wave-Down”-Bewegung stimuliert.

Es wird auf jeder Ebene das Maximum bestimmt und sofern ein Wert uber einer Impuls-breite von 240 µSekunden liegt, wird er auf diesen Wert reduziert um dem Probandenkeine unnotigen Schmerzen zuzufugen.Diese Stimulationswerte werden mithilfe des bereits erwahnten MatLab-Interfaces an denMotionStim8 ubermittelt und von diesem erregt.Auf jeder Ebene darf nur ein Kanal aktiv sein, damit der Agonist und Antagonist nichtgleichzeitig stimuliert werden.

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4. Das Myo-Armband

4.1. Vorgehensweise

Zuerst werden die vorgegebenen Gesten des Armbands durchgefuhrt, deren Myo-Signaleerfasst und analysiert um festzustellen, was genau ein Sensor misst und wie dessen Wertebeurteilt werden konnen.

Alle Werte, die zur Darstellung der folgenden Diagramme in diesem Kapitel genutzt wur-den, wurden in Absolutwerte ubertragen und mit einem Mittelwertfilter der Lange n = 12gefiltert.

23

Das Myo-Armband

4.2. Ergebnisse

4.2.1. Welcher Muskel sitzt unter welchem Sensor?

Das Myo-Armband wird fur die hier durchgefuhrten Versuche bei jeder Messung annaherndidentisch angelegt. Die LED ist oben, wobei die Hand flach und vertikal gehalten wird.Es ist nicht genau feststellbar, welcher Sensor welchem Muskel zuzuordnen ist, da je-de Person das Myo-Armband anders anlegt und sich die Anatomie ebenso unterscheidet.Hierzu gibt es von dem Hersteller eine zur Verfugung gestellte Software, welche dabeihilft, das Armband zu konfigurieren und an den jeweiligen Nutzer anzupassen.Sofern ein Muskel sehr stark kontrahiert, ist diese Aktivitat auch noch mehrere Zenti-meter davon entfernt messbar, daher konnen auch Artefakte und unerwartete Ergebnisseauftreten.Von der Tendenz her, kann gesagt werden, dass die Sensoren 1, 2, 3 eher von den Flexorenbeeinflusst werden und die Sensoren 5, 6, 7 eher von den Extensoren. Die Sensoren 3, 4,5 werden eher von den Muskeln fur die Palmarflexion beeinflusst, wogegen die Sensoren7, 8, 1 eher von der Dorsalflexion beeinflusst werden.Diese Angaben dienen nur der Orientierung.

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Das Myo-Armband

4.2.2. Umschreibung der durchgefuhrten Gesten

Es werden im Folgenden am Beispiel der Geste ,,Wave-Left” die Daten beschrieben undspater analysiert. Die gemessenen EMG-Daten der Gesten ,,Fist”, ,,Spread”, ,,Double-Tap”, ,,Wave-Left” und ,,Wave-Right” sind im Anhang verfugbar.

Die Gesten werden zwei Mal je Messung durchgefuhrt.Im Folgenden wird eine Messung anhand der Geste ,,Wave-Left” erlautert.Die erste Geste wurde kurz nach Beginn der Messung so durchgefuhrt, dass diese vomArmband erkannt wird.Die zweite Bewegung wurde langsamer durchgefuhrt und wurde ungefahr bei Sekunde14 begonnen.

Anhand der im Folgenden dargestellten Diagramme wird die Darstellung und spatereInterpretation der Diagramme wie folgt kombiniert:

• Sensor 1, Sensor 2, Sensor 8

• Sensor 3, Sensor 5

• Sensor 4

• Sensor 6, Sensor 7

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Das Myo-Armband

4.3. Gemessene Werte - Beispiel an der Geste,,Wave-Left”

In Abbildung 4.1 ist ein Kurvenverlauf zu sehen, welcher einige Peaks besitzt, ansonstenaber eher niedrig ist.

Abbildung 4.1.: Intentsitat aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Messung Sensor 1



In Abbildung 4.3 ist ein Kurvenverlauf zu sehen, zwei Peaks besitzt, ansonsten aber keineerkennbaren Werte besitzt.


26

Das Myo-Armband


0 6 niedrige Werte mit anschließendem Peak6 16 niedrige Werte mit leichter Steigung am Ende16 19 Plateau19 23 Peak mit anschließendem Gefalle23 32 flaches Plateau

Tabelle 4.1.: Beschreibung von Gesten-Messung mit Myo - Sensor 1 4.1


0 6 niedrige Werte mit anschließendem Peak6 16 niedrige Werte mit leichter Steigung am Ende16 19 kurzer Peak19 23 Peak mit anschließendem Gefalle23 32 flaches Plateau



0 7 niedrige Werte mit Peak, anschließend ein Gefalle7 16 sehr niedriges Plateau16 23 hohes Plateau mit Peak bei Sekunde 1923 32 sehr niedriges Plateau


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Das Myo-Armband







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Das Myo-Armband


0 6 niedrige Werte mit anschließendem Peak6 13 niedrige Werte mit Peak in der Mitte13 19 niedrige Welle mit Peak am Ende19 23 Peak mit anschließendem Gefalle23 27 flaches Plateau27 32 Peak mit anschließendem Plateau



0 6 niedrige Werte mit anschließendem Peak6 16 niedrige Werte mit Peak und leichter Welle ab Sekunde 1016 19 Peak mit niedriger gelegenem Plateau19 23 Peak mit anschließendem Gefalle23 32 flaches Plateau mit Peak und anschließendem Plateau



0 6 niedrige Peak mit anschließendem hoheren Peak6 15 niedrige Welle mit anschließendem hohen Plateau15 23 kleiner Peak mit anschließendem hohen Peak23 32 eine schwachere Welle mit einem anschließendem hoheren Plateau


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Das Myo-Armband

In Abbildung 4.7 ist ein Kurvenverlauf zu sehen, welcher zwei große Wellen besitzt.




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Das Myo-Armband


0 7 niedrige Werte mit hohem Peak und anschließendem Gefalle7 13 sehr niedriges Plateau13 16 Peak mit anschließendem Plateau16 19 hoher Peak mit niedriger gelegenem Plateau19 23 hoher Peak mit anschließendem Gefalle23 32 sehr niedriges Plateau



0 7 ansteigende Werte mit Peak, anschließend ein Gefalle7 13 sehr niedriges Plateau13 16 Peak mit anschließendem niedrigem Plateau16 19 Peak mit niedriger gelegenem Plateau19 26 hoher Peak mit anschließendem Gefalle26 32 sehr niedriges Plateau


31

Das Myo-Armband

4.4. Diskussion

Die Abbildungen zu denen Bezug genommen wird, befinden sich unter Ergebnisse 4.3auf Seite 26.

4.4.1. Sensor 1, Sensor 2, Sensor 8

Anhand der in den Abbildungen 4.1, 4.2 und 4.3 dargestellten Werte, lasst sich sagen,dass die Sensoren im Laufe der Messung zusammenhangende Aktivitaten aufgezeichnethaben.Die erste Aktivitat ist am Peak erkennbar, hierbei ist der Peak, der hochste Punkt. In die-ser Zeit wird die Bewegung ausgefuhrt und sobald die Aktivitat gegen null geht, wird dieMuskulatur entspannt.Die zweite Aktivitat dauert ungefahr doppelt so lange an, wie die Erste. Dies lasst auf einelangere Aktivitat des Muskels schließen und dadurch eine zeitlich langere Bewegung. Diesteigende Aktivitat bis zum Peak lasst auf die durchgefuhrte Geste schließen und dass die-se gleichmaßig starker wird. Die gleichmaßige, aber vergleichsweise schnelle Abnahmeder Aktivitat nach dem Peak, deutet auf eine schwacher werdende Muskelaktivitat hin,also auf die zuruckgehende Bewegung und eine Entspannung. Im Kombination mit derBeschreibung der durchgefuhrten Geste ist dies plausibel.Die jeweilige Ruckbewegung kann hier nur durch eine nicht vorhandene Aktivitat erkanntwerden, da die unter den Sensoren liegenden Muskeln bei der Ruckbewegung offensicht-lich nicht beansprucht werden.

Im Vergleich zu Sensor 1 und Sensor 2 besitzt Sensor 8 nur kurze Bereiche in denen einehohe Aktivitat erfasst wird. Dies ist darauf zuruckzufuhren, dass sich der Sensor nah beieinem beanspruchten Muskel befindet, dessen umliegende Muskeln allerdings anschei-nend nicht aktiv sind.Der Sensor 2 erfasst hohere Werte als Sensor 1, dies ist anhand der Skalierung der y-Achseerkennbar. Dies lasst darauf schließen, dass Sensor 2 naher an der aktiven Muskelpartieist, als Sensor 1.

4.4.2. Sensor 3, Sensor 5

Anhand der in den Abbildungen 4.4 und 4.5 dargestellten Werte, lasst sich sagen, dass dieSensoren im Laufe der Messung zusammenhangende Aktivitaten aufgezeichnet haben.

Der erste Peak deutet auf eine Bewegung hin, die eher gleichmaßig durchgefuhrt wur-de. Danach ist die Ruckbewegung der Hand an der Welle, die sich bildet erkennbar.. Dasfolgende Plateau deutet auf das Halten einer Position hin.

32

Das Myo-Armband

Der kommende Peak stellt eine Bewegung dar, die danach gehalten wird.Der hohe Peak danach stellt eine viel starkere Bewegung dar, deren Position danach eben-falls kurz gehalten wird und danach wieder langsam entspannt wird.Der Anstieg gegen Ende ist wie bei Sensor 4 darauf zuruckzufuhren, dass hier der Muskelaufgrund der neuen Position wieder beansprucht wird um die Position halten zu konnenund der Schwerkraft entgegenzuwirken.

Im Vergleich zu Sensor 3, sind die Werte im allgemeinen bei Sensor 5 hoher. Dies istdarauf zuruckzufuhren, dass die Bewegung nach links, eine Muskelpartie beansprucht,die naher an Sensor 5 als an Sensor 3 liegt.

4.4.3. Sensor 4

Anhand der in Abbildung 4.6 dargestellten Werte, lasst sich sagen, dass der Sensor 4mehrfach im Laufe der Messung eine zusammenhangende Aktivitat aufgezeichnet hat.Der niedrige Peak ist als das Heben und Ausrichten der Hand zu deuten. Der zweite Peakstellt die Bewegung der Geste dar.Das Folgende niedrige Plateau stellt zeitlich begrundet, die Bewegung zuruck zur Mittedar. Die gleichmaßige Ausfuhrung ist anhand der gleichmaßigen Aktivitat erklarbar.Der senkrechte Anstieg deutet auf eine plotzlich vorhandene starke Aktivitat hin. DerAbfall danach auf das Halten dieser Position.Nachdem das Plateau leicht abnimmt, ist ein hoher Peak vorhanden, dieser deutet auf einebegonnene Bewegung hin. Das Gefalle danach auf eine schwacher werdende Bewegungund das Plateau danach auf das Halten der erreichten Position.Das Plateau am Schluss deutet auf eine erhohte Aktivitat hin. Da sich der Sensor 4 an einerStelle in unmittelbarer Nahe zu den Muskeln der Innenrotation befindet, ist eine hohereAktivitat bei Bewegungen messbar, auf welche die Schwerkraft einen Einfluss ausubt.Dies ist hier der Fall, da die Hand, welche sich in einer Ebene mit dem Unterarm befindet,die Muskeln anders beansprucht, als eine Hand die sich in einer Dorsalflexionspositionbefindet.

4.4.4. Sensor 6, Sensor 7

Anhand der in den Abbildungen 4.7 und 4.8 dargestellten Werte, lasst sich sagen, dass dieSensoren im Laufe der Messung zusammenhangende Aktivitaten aufgezeichnet haben.Die Sensoren 6 und 7 liegen raumlich naher an den aktiven Muskelpartien als die bisheri-gen Sensoren und enthalten deshalb weniger Rauschen.

Im vorderen Bereich ist, wie bei den vorherigen Diagrammen auch, eine Aktivitat zusehen, die einen Peak besitzt.Im Bereich des ersten Peaks bis zu Sekunde zehn ist keine Aktivitat zu sehen, dies bedeu-tet, dass hier von der Bewegung zuruck zur neutralen Position, keine Aktivitat gemessen

33

Das Myo-Armband

wird.Der zweite Peak mit dem anschließenden Plateau bedeutet eine Bewegung, welche da-nach gehalten wird. Nachdem die Position fur wenige Sekunden gehalten wurde, wirdsie danach wieder aufgenommen und bis zum Maximum ausgefuhrt, kurz gehalten unddanach entspannt.

Im Vergleich zu Sensor 6 sind die Werte bei Sensor 7 geringer und enthalten große Teileohne Aktivitat, dies ist darauf zuruckzufuhren, dass Sensor 6 raumlich naher am aktivenMuskel ist als Sensor 7.

4.4.5. Schlussfolgerung

Aus dem Bisherigen, lasst sich schließen, dass einige Sensoren hier besser geeignet sindals Andere um die hier analysierte Geste zu erkennen, aufgrund der Position im Armband.

Anhand der gemessenen Bewegungen, lasst sich erkennen, dass sofern eine Bewegungdurchgefuhrt wird, statt nur das ,,Halten” einer bestimmten Position, hohere Peaks gemes-sen werden. Daraus lasst sich schließen, dass hier ein hoheres Summensignal vorhandenist, was auf mehr aktivierte Muskelfasern schließen lasst. Dies bedeutet, dass der Kraft-aufwand fur eine Bewegung selbst großer ist, als nur fur das ,,kontrahiert lassen” einesMuskels.Dies fuhrt dazu, dass anhand der Peaks der Beginn einer Bewegung erkannt werden kann.Da die Bewegung danach ,,eingefroren” wird, also nur die Position gehalten wird, ist hierder Kraftaufwand vergleichsweise geringer und eher konstant. Deshalb sind nach denPeaks meistens leichte Gefalle oder Plateaus vorhanden.

Die nicht vorhandenen Aktivitaten sind ebenfalls aufschlussreich, da damit die Aktivitatauf bestimmte Bereiche im Unterarm eingeschrankt werden kann.Sofern sich der Muskel vom erfassenden Sensor etwas entfernt befindet, so tritt eher einRauschen auf, als bei einem Sensor, der sich in der Nahe des kontrahierenden Muskelsbefindet.Aus den im Anhang hinterlegten Diagrammen der anderen Gesten unter A.1 auf Seite 87ist zu erkennen, dass die Aktivitat bei bestimmten Bewegungen bei bestimmten Sensorenhoher beziehungsweise niedriger ist. Dadurch lassen sich die verschiedenen Bewegungenanhand der Aktivitat bestimmter Sensoren bestimmen.

Sofern man die Positionen der Sensoren mit der Anatomie des Unterarms vergleicht,kommt man zum Schluss, dass innenliegende Muskeln beziehungsweise deren Aktivitatnur stark bedingt erfasst werden konnen.

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5. Stimulationsversuch 1

5.1. Vorgehensweise

Um festzustellen, welche Bereiche der Unterarmmuskulatur mithilfe von Hautelektrodenstimulierbar sind, wird dies im Selbstversuch gepruft.

Stimulation einzelner Bewegungen

Nach der Erfassung der Anatomie des Unterarms, wurde definiert, welche Bewegungenmoglich sind, indem man einzelne Muskeln bzw. Muskelpartien elektrisch stimuliert.Hierbei wird hauptsachlich auf die Beuger und Strecker der Finger eingegangen. Zudemwird versucht, welche Bewegungen des Daumens erregt werden konnen und welche Mus-keln fur die Bewegung der Handgelenke stimuliert werden mussen.

Stimulation einzelner Bewegungen

Da das Myo-Armband [25] bestimmte Gesten erkennt 3.1, wird auch versucht, welchedieser vorgegebenen Gesten stimuliert werden kann.

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Stimulationsversuch 1

5.2. Ergebnisse

Die Stimulationsversuche teilen sich in zwei Teile auf, da sich wahrend der Erarbeitungder zu Beginn genannten Themen eine Anderung ergab.

5.2.1. Stimulation einzelner Bewegungen

Im Anhang unter A.2.2 auf Seite 92 ist dokumentiert, wo die Elektroden angebracht wur-den, um die entsprechende Bewegung zu stimulieren.

Die Stimulation der Partie des Streckers des Daumens konnte nicht mit Oberflachenelektrodenstimuliert werden.Die Oppositionsbewegung des Daumens ist stimulierbar.

Bei der Partie des Beugers des Zeigefingers verhalt es ebenfalls wie beim Strecker desDaumens.Der Strecker dagegen ist stimulierbar.

Sowohl die Partie des Beugers, als auch des Streckers fur den Mittelfinger ließen sichmittels Klebeelektroden stimulieren.

Sowohl die Partie des Beugers, als auch des Streckers fur den Ringfingers ließen sichmittels Klebeelektroden stimulieren.

Sowohl die Partie des Beugers, als auch des Streckers fur den Kleinfinger ließen sichmittels Klebeelektroden stimulieren.Jedoch wurde bei der Beugung des Kleinfingers auch der Ringfinger leicht gebeugt.Im Falle des Streckers, war es der Zeigefinger, der leicht mitgestreckt wurde.

5.2.2. Stimulation der erkennbaren Gesten des Armbandes

Im Anhang unter A.2.1 auf Seite 90 ist dokumentiert, wo die Elektroden aufgebracht wur-den, um die entsprechende Bewegung zu stimulieren.

Die Gesten ,,Wave-Left” und ,,Wave-Right” konnten erfolgreich stimuliert werden. A.6A.7

Die Geste ,,Fist” konnte nur bedingt erfolgreich stimuliert werden. Die Partie des Beugers

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des Zeigefingers konnte nicht stimuliert werden.A.9Die Geste ,,Spread” konnte nur bedingt erfolgreich stimuliert werden, da die Muskeln,welche fur die Spreizung der Finger zustandig sind, mithilfe der Elektroden am Unterarmnicht erreichbar sind. A.14 A.15

Die Geste ,,Double-Tap” konnte mithilfe von 2 Elektrodenpaaren erfolgreich stimuliertwerden.A.13

Nachdem die ,,vorgegebenen” Bewegungen stimuliert wurden, wurde noch nach weiterenstimulierbaren Bewegungen gesucht.Hierbei wurde die Moglichkeit entdeckt, zwei weitere Gesten zu stimulierenwelche imweiteren Verlauf als ,,Wave-Up”A.30 und ,,Wave-Down”A.28 bezeichnet werden:

1. Wave-UpA.28Die Problematik an dieser Bewegung ist, dass dieser Muskel bzw. diese Muskel-gruppe nur eine Bewegung bis auf Hohe des Unterarms ermoglicht und dass dieBewegung durch die Schwerkraft erschwert wird.

2. Wave-DownA.30Die Problematik besteht hier darin, dass die Bewegung durch die Schwerkraft begunstigtwird und schon ohne eine Kontraktion des Muskels diese Bewegung ,,durchgefuhrt”wird.

5.2.3. Stimulation einzelner Bewegungen

Aufgrund der Anatomie des Unterarms ist es nicht moglich, die innenliegenden Muskelnzu stimulieren. Dies bewirkt auch das negative Ergebnis bei den Stimulationsversuchenfur:

• den Strecker des Daumens

• den Beuger des Zeigefingers

Bei der Stimulation des Streckers des Zeigefingers, kam es ab einer Stromstarke von 20Milliampeare, dass andere Finger auch leicht gestreckt wurden. Zudem verursacht eineStromstarke ab 23 Milliampeare eine leichte Palmarflexion.Bei der Stimulation des Streckers des Mittelfingers wurde der Ringfinger auch leicht ge-streckt, sobald der Mittelfinger gestreckt war.Bei der Stimulation des Streckers des Ringfingers wurden Mittelfinger und Kleinfingervergleichsweise stark beeinflusst. Außerdem wurde eine sehr leichte Pronation festge-stellt.Bei der Stimulation des Beugers des Kleinfingers wurde auch der Ringfinger beeinflusst,dies ist darauf zuruckzufuhren, dass hier annahernd die gleiche Muskelpartie dafur zustandigist.

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Bei der Stimulation des Streckers des Kleinfingers wurde der Zeigefinger sehr leicht mit-gestreckt. Außerdem war eine leichte Ulnarabduktion feststellbar.

5.2.4. Stimulation der erkennbaren Gesten

Eine Geste zu stimulieren ist im Normalfall komplexer als eine einzelne Bewegung, dahier mehrere Muskeln beteiligt sind, die durch ihr kontrolliertes Zusammenwirken die ge-wollte Bewegung hervorbringen.

Die ,,Wave-Left”-Geste entspricht einer Dorsalflexion. Diese wird hauptsachlich durcheinen Muskel gesteuert, welcher an der Oberflache sitzt, deshalb ist diese Bewegung gutmessbar und gut stimulierbar.Die ,,Wave-Right”-Geste entspricht einer Palmarflexion. Diese wird ebenfalls durch hauptsachlicheinen Muskel gesteuert, welcher an der Oberflache sitzt, deshalb ist diese Bewegung gutmessbar und gut stimulierbar.Die Geste ,,Fist” ist nicht einfach zu stimulieren, da hier mehrere Muskeln notig sindum die Bewegung erfolgreich zu erzeugen. Die Bewegung teilt sich in die Beugung al-ler Finger und der Beugung des Daumens auf. Die Oppositionsbewegung kann stimuliertwerden, ist aber nicht notig um die Geste zu erzeugen. Da die Muskelpartie, welche fur dieBeugung des Zeigefingers zustandig ist nicht mittels Klebeelektroden stimuliert werdenkann, ist die Geste ,,Fist” nicht stimulierbar. Abgesehen von der Beugung des Zeigefin-gers konnte die Geste erfolgreich stimuliert werden, da die restlichen Beuger mithilfe derKlebeelektroden erreichbar sind.Bei der Geste ,,Spread” sind die Muskeln im Unterarm erreichbar und stimulierbar. Hier-bei handelt es sich um samtliche Strecker der Finger. Allerdings wird hier auch die Hand-muskulatur benotigt um die Geste realistisch stimulieren zu konnen. Dies ist nicht moglich,daher ist die Geste, vom Unterarm her gesehen, stimulierbar, sie unterscheidet sich aller-dings in ihrer Durchfuhrung zu einer willentlich durchgefuhrten Bewegung.Die Geste ,,Double-Tap” ist besonders, da sie ein konkretes Zusammenspiel von Mus-keln verlangt, deren Aktivitatsgrad zueinander unbekannt ist. Die Geste setzt sich aus derBeugung des Mittelfingers und der Oppositionsbewegung des Daumens zusammen. Die-se sind getrennt problemlos stimulierbar. Mithilfe von zwei Elektrodenpaaren wurde dieGeste erfolgreich stimuliert.

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5.3. Diskussion

Bei einem Stimulationsversuch kann das Problem auftreten, dass sich der die Haut auf-grund der stimulierten Bewegung verschiebt. Da die Klebelektroden auf der Haut befestigtsind, werden diese dadurch mit verschoben. Sofern dies eintritt, kann dadurch ein andererMuskel stattdessen oder zusatzlich stimuliert werden, was zu einem unerwunschten Er-gebnis fuhrt.Ein weiteres Problem ist die Haftung der Klebeelektroden. Die Elektroden leiten denStrom uber die Haut in den Muskeln. Sofern die Elektroden nicht korrekt haften und ei-ne genugend große Oberflache zur Ubertragung des Stroms zur Verfugung stellen, fließtder Strom schneller. Je geringer die Kontaktflache, desto schneller der Stromfluss proFlacheneinheit, desto schmerzhafter wird die Stimulation. Das Ablosen einer Elektrodekann auch aufgrund einer stimulierten Bewegung geschehen.Eine zusatzliche Reduzierung der Kontaktflache wird durch starken Haarwuchs verur-sacht. Die Haare reduzieren die Haftung und damit erhoht sich die Wahrscheinlichkeit,dass sich eine Elektrode teilweise oder komplett lost.Sofern die Elektroden nicht genau positioniert sind, treten ab einer gewissen Stromstarkezusatzliche, meist unerwunschte, Kontraktionen von umliegenden Muskeln auf.

5.4. Abanderung der Versuche

Aufgrund der ermittelten EMG-Daten mit dem Myo-Armband und der mit dem Motion-Stim8 moglichen Stimulationen stellt sich heraus, dass bestimmte Bewegungen entwedernicht messbar und/oder nicht stimulierbar.

Deshalb wurde das Projekt auf die ,,Wave-Left”-, ,,Wave-Right”-, ,,Wave-Up”- und ,,Wave-Down”-Bewegungen eingeschrankt.

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6. Der Vergleich zwischenprofessionellem EMG und demMyo-Armband

6.1. Vorgehensweise

Es werden jeweils genau definierte Bewegungsablaufe durchgefuhrt, deren Messdatenerfasst und in Form von Diagrammen verglichen. Hierzu wird mithilfe einer Schablone(Abbildung A.31) genau definiert, wann ein bestimmter Grad einer Bewegung erreichtbeziehungsweise uberschritten wird.

6.2. Ergebnisse

Der Vergleich wird beispielhaft an der Bewegung ,,Wave-Left” und ,,Wave-Right” mitden Messungen des Myo-Armbands A.58 und des professionellen EMGs A.43 erlautert .Die Werte sind im Verlauf der Zeit in Sekunden aufgetragen. Die Werte an sich besitzenkeine Einheit.Es wurde bei Position 7 begonnen und bei Position 1 aufgehort.

Bei den Messungen mit dem Myo-Armband kam es bei der letzten Bewegung zu Pro-blemen. Die Muskelbewegung, welche von Position 1 aus weiterfuhren sollte und als,,maximale” Geste ausgefuhrt werden sollte war nur gleich bis leicht starker als die vor-herige Bewegung von Position 2 zu Position 1.

Um die Werte vergleichen zu konnen, wurden diese, wie in Punkt 3.9 auf Seite 18 be-schrieben, gemessen.Die weiteren Diagramme der EMG-Messungen sind unter A.4 ab Seite 96 beziehungs-weise die Myo-Armband-Messungen unter A.5 ab Seite 105 verfugbar und analog inter-pretierbar.

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Der Vergleich zwischen professionellem EMG und dem Myo-Armband

6.2.1. Vergleich von Sensor 1

Abbildung 6.1.: EMG-Werte in µVolt aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 1

Abbildung 6.2.: Myo-Armband-Werte aufgetragen uber die Zeit in Sekunden - Sensor 1

42


In Abbildung 6.1 ist ein Kurvenverlauf zu sehen, welcher mit hoheren Werten beginnt,abnimmt und ab der Mitte der Messung stetig zunimmt.


0 5 hoher Peak mit Gefalle5 9 Peak mit Plateau und anschließendem Gefalle9 14 flache Welle14 18 flaches Plateau18 23 flache Welle23 27 Welle27 33 Welle33 38 kurzer und schwer erkennbarer Peak mit anschließendem Plateau38 44 Peak, anschließend leichtes Gefalle bis zum Ende der Messung

Tabelle 6.1.: Beschreibung von EMG-Messung - Sensor 1 6.1

In Abbildung 6.2 beginnt die Kurve mit hohen Werten, welche rasch abfallen. Der restli-che Kurvenverlauf ist niedrig, abgesehen von zwei Peaks, die am Schluss auftreten.


0 6 hoher Peak, anschließend Plateau und Gefalle6 12 kleiner Peak mit niedrigerem Plateau12 20 sehr niedriges Plateau20 24 leichter Anstieg24 30 kurzer kleiner Peak mit darauffolgendem Plateau30 36 leichter Anstieg der Werte36 41 Peak mit anschließendem Tiefpunkt41 44 kurze starke Steigung, gefolgt von einem Plateau

Tabelle 6.2.: Beschreibung von Myo-Messung - Sensor 1 6.2

43





44


In Abbildung 6.3 beginnt die Messung mit hohen, aber abnehmenden Werten, bis diesegegen null gehen. Danach nehmen die Werte schrittweise wieder zu.


0 4 sehr hoher Peak mit anschließendem Tiefpunkt4 9 hoher Peak mit erniedrigtem Plateau9 13 niedriges Plateau13 18 kleiner Peak mit sehr niedrigem Plateau18 23 minimal erhohtes Plateau23 28 Plateau28 33 leichte Welle33 38 Welle38 44 hohe Welle


In Abbildung 6.4 beginnt der Kurvenverlauf mit einem hohen Plateau, welches anschlie-ßend abfallt. Die Werte sind abgesehen von den zwei Peaks am Ende der Messung eherniedrig.


0 7 hohes Plateau mit sehr starkem Gefalle am Ende7 12 kleiner Peak mit Plateau danach12 21 leichte Erhohung mit erniedrigtem Plateau21 26 leichte Welle mit anschließendem Plateau26 31 Kurve mit erkennbarem Peak31 37 schwacher Peak mit darauffolgendem Plateau37 41 starker Peak mit Gefalle41 44 gleichmaßige starke Steigung


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In Abbildung 6.5 sind am Anfang hohe Werte zu sehen, die rasch abnehmen und in einersinusformigen Kurve enden.


0 4 hoher Peak mit tiefliegendem Ende4 8 Peak mit leichtem Gefalle8 14 leichte Erhohung mit anschließendem Plateau14 19 leichte Kurve mit schwach erkennbarem Peak19 22 Kurve mit erkennbarem Peak22 27 leichte Kurve mit erkennbarem Peak27 32 Kurve mit Peak32 37 starke Kurve mit gut erkennbarem Peak37 44 kurzes Plateau am Anfang mit steigenden Werte und Peak am Ende


In Abbildung 6.6 beginnt der Kurvenverlauf mit einem hohen Plateau und nimmt danachkeine vergleichbar hohen Werte mehr an. Es sind noch drei kleinere Peaks im Verlaufvorhanden.


0 7 hohes Plateau7 12 niedrige Werte mit leichtem Gefalle12 21 sehr niedriges Plateau21 24 sehr geringe Steigung24 28 niedrige Werte mit einem Peak28 36 niedriges Plateau36 42 steigende Werte mit Peak42 44 kurzes und niedriges Plateau37 43 steigende Werte mit Peak am Ende


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In Abbildung 6.7 sind am Anfang hohere Werte erkennbar, welche abnehmen und gegenEnde leicht steigen.


0 4 ein Peak4 9 leichter Hochpunkt, mit tiefliegendem Ende9 14 niedriges Plateau14 18 leichter Anstieg mit Abfall18 22 kurze starke Welle22 26 starke Welle26 33 lange Welle33 37 kurzes Plateau mit starker kurzer Welle am Ende37 43 leichte Steigung, danach Peak mit leichtem Gefalle am Ende


In Abbildung 6.8 ist eine Kurve zu sehen, die am Anfang einen hohen Peak bildet. Siebildet leichte Wellen aus, welche gegen Ende wieder an Starke zunehmen.


0 7 erster Peak und ein schwacherer zweiter Peak, danach ein Gefalle7 11 Plateau11 16 sehr schwacher Peak, danach ein Plateau16 20 schwacher Peak, danach ein Plateau20 25 schwacher Peak, danach leichter Anstieg mit Plateau25 33 schwacher Peak, danach ein Plateau33 37 Peak, danach ein leichter Anstieg37 44 etwas starkerer Peak,, danach ein Plateau


49





50


In Abbildung 6.9 ist eine Kurve zu sehen, die zu Beginn einen Peak besitzt und danachlangsam zunimmt. Am Ende der Kurve befindet sich ein Bereich mit hohen Werten.


0 4 Peak mit anschließendem Plateau4 9 Plateau9 16 kurzes Gefalle mit anschließendem Plateau16 20 kurze Welle mit anschließender Steigung20 24 Peak mit anschließendem Plateau24 33 Peak mit anschließendem Plateau33 37 starke Steigung bis Peak, danach Gefalle37 44 starker Peak mit anschließendem leichten Gefalle


In Abbildung 6.10 ist eine Kurve zu sehen, die zu Beginn eine Peak ausbildet und danachin eine leichte Wellenbewegung ubergeht, bis sie kurze Zeit vor dem Ende einen sehr star-ken Peak ausbildet.


0 7 Peak mit anschließendem Plateau7 11 niedriges Plateau11 16 schwacher Peak mit anschließendem Plateau16 21 Peak mit anschließender schwacher Welle21 27 schwacher Peak mit anschließendem Plateau27 36 Peak mit anschließendem Plateau36 44 starker Peak mit anschließendem hohen Plateau


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In Abbildung 6.11 ist eine Kurve zu sehen, die bis zum hinteren Drittel niedrige Wertebesitzt. Danach steigt die Kurve bis zum Ende der Messung stark an.


0 7 sehr schwacher Peak mit anschließendem Plateau7 14 schwacher Peak mit anschließendem Plateau14 22 schwacher Peak mit anschließendem Plateau22 28 Peak mit anschließendem Plateau28 33 Peak mit anschließendem kurzen Plateau33 39 starker Peak mit anschließendem Plateau39 44 sehr starker Peak mit anschließendem Plateau


In Abbildung 6.12 ist eine Kurve zu sehen, die bis zur hinteren Halfte niedrige Werte be-sitzt. Danach steigt die Kurve bis zum Ende der Messung stark an.


0 6 niedriges Plateau6 11 schwacher Peak mit anschließendem sehr niedrigem Plateau11 16 schwacher Peak mit anschließendem Plateau16 21 zwei schwache Peaks mit anschließendem Plateau21 27 Peak mit anschließendem, vergleichsweise hohen, Plateau27 35 starker Peak mit anschließendem Plateau35 44 sehr starker Peak mit anschließendem Plateau


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In Abbildung 6.13 ist eine Kurve zu sehen, die bis zum hinteren Drittel niedrige Wertebesitzt. Danach steigt die Kurve bis zum Ende der Messung stark an.


0 5 sehr schwacher Peak mit anschließendem Plateau5 8 sehr schwacher Peak mit anschließendem Plateau8 14 Gefalle, danach sehr niedriges Plateau14 22 sehr schwacher Peak mit anschließendem Plateau22 28 hoheres Plateau als zuvor28 33 sehr schwacher Peak mit anschließendem Plateau mit Ausreißer33 38 Peak mit anschließendem Plateau38 43 Peak mit anschließendem hohen Plateau43 50 fast senkrechtes Gefalle mit anschließendem sehr niedrigem Plateau


In Abbildung 6.14 ist eine Kurve zu sehen, die bis zum hinteren Drittel niedrige Wertebesitzt. Danach steigt die Kurve stark an.


0 6 niedriges Plateau6 22 niedriges Plateau22 27 Ausreißer mit anschließendem Plateau27 37 Peak mit anschließendem Plateau und leichter Steigung37 45 starker Peak mit anschließendem Plateau


55





56


In Abbildung 6.15 ist eine Kurve zu sehen, die am Anfang leicht erhohte Werte besitztund im hinteren Drittel niedrige Werte. Danach steigt die Kurve bis zum Ende der Mes-sung stark an.


0 5 Plateau mit anschließendem leichten Gefalle5 10 kleiner Peak mit anschließendem Plateau und Gefalle10 23 sehr niedriges Plateau23 28 kaum erkennbarer Peak, danach ein sehr niedriges Plateau28 34 kaum erkennbarer Peak, danach ein sehr niedriges Plateau34 38 Peak mit anschließendem hoher liegendem Plateau38 44 starker Peak mit anschließendem Plateau


In Abbildung 6.16 ist eine Kurve zu sehen, die zu Beginn leicht erhohte Werte darstelltund im letzten Viertel vergleichsweise hohe Werte.


0 6 schwacher Peak mit anschließendem Plateau6 27 sehr langes und niedriges Plateau27 36 sehr schwacher Peak mit anschließendem sehr niedrigen Plateau36 44 sehr starker Peak mit anschließendem hohen Plateau


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6.3. Diskussion

Um die gemessenen Werte von den verschiedenen Abbildungen interpretieren zu konnen,muss dazu die Beschreibung des Vorgehens unter 3.9 auf Seite 18 beachtet werden.Die Bewegung wechselt circa bei Sekunde 20 von der Ruckbewegung von ,,Wave-Right”zur Vorwartsbewegung von ,,Wave-Left”. Dies bedeutet, dass andere Muskelpartien bean-sprucht werden und daher bestimmte Sensoren die Aktivitat einer anderen Muskelpartieals zuvor registrieren.


Auf den ersten Blick sieht man bei der Abbildung der EMG-Werte 6.1 am Anfang einenPeak, welcher auf eine hohe Muskelaktivitat hinweist, durch die durchgefuhrte Bewe-gung, die hier dem Maximum entspricht ist dies nachweisbar. Das folgende Gefalle weistauf eine niedriger werdende Aktivitat hin. Da hier die Bewegung gehalten wurde, kannman daraus schließen, dass das Halten einer Position eine geringere Aktivitat hervorruft,als eine Bewegung. Die Hand wurde bis zum maximalen Ausfuhrung bewegt, dies ent-spricht der hochsten Aktivitat im Diagramm.Danach wurde die Hand zu Position 7 bewegt und dort gehalten bis zum nachsten Peak.Der nachste Peak weist auf eine erneute Bewegung hin, das darauffolgende Plateau eben-falls auf das Halten der Position. In diesem Fall ist es die Bewegung von Position 7 zuPosition 6 und die Position wird fur circa drei Sekunden gehalten.Die Aktivitat danach ist sehr gering und nur im Vergleich zum Folgebereich als ,,hohere”Aktivitat erkennbar. Der Peak, welcher die Bewegung einleitet ist kurz nach dem Tief-punkt bei Sekunde neun erkennbar. Diese Bewegung wird schon durch die Kontraktionanderer Muskeln unterstutzt und wird kaum noch durch die schwacher werdende Kon-traktion des zustandigen Muskels realisierbar. So ist nach dem folgenden Plateau zunachstkaum eine weitere Aktivitat sichtbar.Ab Sekunde 20 steigen die Werte wieder und deuten auf eine direkte schwache Aktivitatoder ein Rauschen, welches durch eine Aktivitat in der Nahe verursacht wird, hin.Die jeweiligen Peaks mit den folgenden Plateaus deuten auf eine Bewegung hin, die da-nach gestoppt wird und deren Position gehalten wird. Dies ist darauf zuruckzufuhren,dass eine Bewegung an sich einen hoheren Kraftaufwand benotigt, als das Halten einerPosition.Die Starke der Bewegung nimmt jedes Mal zu, dies ist durch die jeweils hoheren Wertezu erklaren. Damit ist der Bezug zur Vorgehensweise dieses Versuchs bestatigt.

Auf der Abbildung 6.2 ist am Anfang eine starke Aktivitat zu sehen, welche ab Sekundesechs in einen kleinen Peak inklusive flachem Plateau ubergeht. Die Peaks sind wiederjeweils die Bewegungen zu Position 7 beziehungsweise von Position 7 zu Position 6.Anhand der minimal steigenden Aktivitat ab Sekunde 20 ist hier erkennbar, dass eineAktivitat vorhanden ist. Diese ist aber, wie schon beschrieben, einem anderen Muskel zu-

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zuordnen als die zeitlich vorherige Aktivitat.Die Differenzierbarkeit der einzelnen Bewegungen ist anhand der Hohe des Plateausschwierig, da diese vom Myo-Armband, im Vergleich zu den EMG-Werten, weniger guterfasst werden. Dafur sind aber die Peaks erkennbar, welche auf eine Bewegung hindeu-ten.Der vorletzte Peak ist die Bewegung von Position 2 zu Position 1. Danach wird die Posi-tion 1 gehalten. Nach dem letzten Tiefpunkt ist eine niedrigere Aktivitat zu sehen. Sofernman den leicht geanderten Bewegungsablauf, unter 6.2 berucksichtigt ist dies nachvoll-ziehbar.


Die Werte in den Abbildungen 6.3 und 6.4in der ersten Halfte der Messung sind hierhoher als bei Sensor 1, da sich dieser Sensor raumlich naher an der fur die Palmarflexionzustandige Muskelgruppe befindet. Dadurch wird auch das vorhandene Rauschen weni-ger stark wahrgenommen.

Die Interpretation der Werte dieses Sensors ist mit der von Sensor 1 vergleichbar, dasich hier nur Unterschiede in der Großenordnung der Werte zeigen.

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In Abbildung 6.5 ist zu Beginn eine hohe Aktivitat zu sehen, die fast proportional ab-nimmt und gegen Ende wieder wellenformig steigt.Der erste Peak stellt die maximale Bewegung der ,,Wave-Right”-Geste dar. Die Positionwird gehalten, dies ist anhand des leichten Gefalles erkennbar.Der zweite Peak stellt die Bewegung der maximalen Geste zu Position 7 dar. Das folgen-de Gefalle deutet ebenfalls auf das Halten der Position hin.Die geringen Werte kommen durch die Aktivitat anderer Muskeln zustande, die nicht di-rekt am Sensor liegen.Die wellenformig steigenden Werten stellen die Bewegungen(durch Peaks erkennbar) be-ziehungsweise das Halten (durch Taler erkennbar) der ,,Wave-Left“-Geste dar.

Im Vergleich dazu ist in Abbildung 6.6 nur die maximale Bewegung uber Position 7 hin-aus zu erkennen. Danach nehmen die Werte rapide ab. Sofern man einen Vergleich zufolgenden Werten zieht, so kann man die minimal erhohte Aktivitat danach noch erkenn-nen.In der letzten Halfte der Messung sind drei Peaks deutlich erkennbar und an zwei Stellenim Vergleich zu Sekunde 12-21 eine minimal erhohte Aktivitat. Dies bedeutet, dass dieDaten des Myo-Armbands nutzbar sind. Auch wenn die visuelle Darstellung eine gerin-gere Aussagekraft besitzt.

Aufgrund der ermittelten Daten und der bekannten Position des Sensors ist dieser Sen-sor fur die Bewegung der Geste ,,Wave-Left” vernachlassigbar.


In den Abbildungen 6.7 und 6.8 sind die Signale mit den Werten von Sensor 3 vergleich-bar. Deshalb sind diese auch wie in 6.3.3 interpretierbar.

Die Unterschiede bestehen in der Signalstarke, welche bei Sensor 4 geringer ist, diesist an der Skalierung der Diagramme zu erkennen. Die geringere Signalstarke ist durchdie raumlich großere Entfernung zu den aktiven Muskelpartien zu erklaren.

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Die dargestellte Kurve in Abbildung 6.9 beginnt mit mittelhohen Wellen und endet inzwei hohen Peaks.Zu Anfang ist ein Peak zu sehen, welcher die maximale Bewegung darstellt. Das folgendePlateau stellt das Halten der maximalen Geste und den Wechsel zu Position 7 dar, sowiedas Halten dieser Position.Die folgenden Werte sind nicht zu deuten. Anhand der Peaks konnen die Bewegungenzeitlich zugeordnet werden, aber kaum deren Starke. Die Hohe der Werte nimmt erst ge-gen Ende stark zu, dies deutet auf eine bessere Erfassung der Aktivitat der Muskelpartieder Dorsalflexion hin.Der vorletzte Peak stellt die Bewegung von Position 2 zu Position 1 dar. Der letzte Peakstellt die maximale Geste dar, welche danach noch gehalten wird.

Die Abbildung 6.10 enthalt zu Beginn einen kleinen Peak, welcher von wellenformigerniedriger Aktivitat abgelost wird. Am Ende befindet sich ein Peak, gefolgt von einem Pla-teau.Zu erkennen ist am ersten Peak die maximale Geste uber Position 7 hinaus. Der zweitePeak ist noch erkennbar und stellt die Bewegung von Position 7 zu Position 6 dar.Der Peak zwischen Sekunde 25 und Sekunde 30 stellt die Bewegung von Position 3 nachPosition 2 dar. Dieser Peak ist in der EMG-Messung nur schwer zu erkennen.Jedoch lasst sich ansonsten nur die maximale Geste, uber Position 1, auf dem Diagrammerkennen.


In den Abbildungen 6.11 und 6.12 sind die Signale mit den Werten von Sensor 5 ver-gleichbar. Deshalb sind diese auch wie in 6.3.5 interpretierbar.

Ein Unterschied besteht darin, dass Sensor 6 zu Beginn keinen Peak erfasst.Die Werte bei Sensor 6 sind in der hinteren Halfte ungefahr doppelt so hoch wie bei Sen-sor 5.Dies ist auf die raumlich geringere Distanz zu den aktiven Muskelpartien zuruckzufuhren.

61



Die dargestellte Kurve in Abbildung 6.13 enthalt in den ersten zwei Dritteln der Messungkeine verwertbaren Daten, die gegen Ende aber deutliche Aktivitatsunterschiede ausbil-det.Die geringe Aktivitat zu Beginn ist die, an dieser Position, noch messbare Aktivitat derschwacher werdenden ,,Wave-Right”-Geste.Ab dem Positionswechsel von Position 4 zu Position 3 ist eine leicht steigende Aktivitatab Sekunde 22 zu erkennen.Der Peak vor Sekunde 30 stellt die Bewegung von Position 3 zu Position 2 dar. Die um-gebenden erneut leicht erhohten Werte, stellen das Halten der Position 2 dar.Der nachste Peak inklusive des folgenden Plateaus sind die Bewegung nach Position 1und das Halten dieser Position.Der sehr hohe Peak danach ist die maximale Geste uber Position 1 hinaus und deren Hal-ten.

Die Abbildung 6.14 beginnt mit sehr geringen Werten, welche gegen Ende schnell zu-nehmen. Die leicht erhohten Werte zu Beginn sind hier ebenfalls erkennbar und auchgenauso wenig interpretierbar.Der erste markante Peak zwischen Sekunde 25 und 30 ist der Bewegung von Position 3nach Position 2 zuzuordnen. Die leicht erhohte Aktivitat, die auf das Halten der Positionhindeutet ist ebenfalls gut erkennbar.Der Positionswechsel von 2 nach 1 ist hier vergleichsweise schlechter zu erkennen. Die-ser wird in diesem Fall nicht durch einen direkten Peak eingeleitet, sondern durch eineSteigung, die in einem Peak endet. Diese Steigung kommt durch eine langsamere Bewe-gung zustande, welche der Ausfuhrende zu verantworten hat.Darauf folgt dann der Peak bei Sekunde 40, welcher die Bewegung zur maximal aus-gefuhrten Geste darstellt.

62



Die dargestellte Kurve in Abbildung 6.15 beginnt mit geringen Werten, welche danachgegen null gehen. Am Ende der Messung steigen die Werte stark an.Die geringe Aktivitat zu Beginn stellt die, zu Anfang hohe Aktivitat der schwacher wer-denden ,,Wave-Right”-Geste dar.Zwischen Sekunde 20 und 25 ist eine sehr kleine und kurze Erhohung der Werte erkenn-bar, dies deutet auf den Positionswechsel von Position 4 zu Position 3 hin.Die nachste interpretierbare Stelle ist bei Sekunde 35. Dieser Peak stellt die Bewegungvon Position 2 zu Position 1 dar.Die nachste Erhohung ist die maximale Geste, welche danach gehalten wird.

Die Abbildung 6.16 beginnt mit geringen Werten, welche zu einem langen sehr niedri-gem Plateau werden und am Schluss in eine hohe Aktivitat ubergehen.Die geringe Aktivitat zu Beginn ist hier ebenfalls gut erkennbar.Ebenso der Positionswechsel von Position 4 zu Position 3, da der Ablauf bei dieser Mes-sung verzogert ist, ist die Erhohung auch im zeitlichen Verlauf spater zu sehen.Zwischen Sekunde 35 und 40 ist die Bewegung zu Position 1 zu sehen. Es gibt aller-dings kaum einen Unterschied zwischen den beiden letzten Peaks, daher kann anhanddieser Werte nicht genau festgestellt werden, ob sich die Hand bei Position 1 befindetoder daruber hinaus.


Im Vergleich zueinander ist die Datenerfassungsrate bei diesem EMG um 56 Datensatzepro Sekunde hoher. Damit ist die Erfassungsrate um circa 25% hoher als beim Myo-Armband. Daher ist die Datendichte bei den EMG-Werten hoher und die Darstellungwirkt kompakter.Die Peaks sind an den Positionswechseln jeweils erkennbar, aber verschieden hoch, wasauf die Empfindlichkeit der verschiedenen Messarten zuruckzufuhren ist. Dennoch sinddie Peaks qualitativ bestimmbar.Die nachfolgenden Plateaus dagegen sind bei der Myo-Armband-Messung schwerer zudeuten, da die Hohe eher gering ist und damit auch der Hohenunterschied geringer ist.Insgesamt sind fast alle Peaks und Plateaus im Vergleich zur vorangegangen EMG-Messungerkennbar.

Daraus lasst sich schließen, dass die erfassten Daten des Myo-Armbands durchaus ver-gleichbar sind mit denen eines professionell erstellen EMGs. Aufgrund der technischenVorraussetzungen mussen Eingestandnisse gemacht werden, jedoch liefert das Myo-Armbandein verwertbares Myogramm zuruck.

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6.3.10. Differenzierbarkeit der vier ,,Wave”-Gesten

Aufgrund der verschiedenen Bewegungsrichtungen sind bestimmte Sensoren und Akti-vitatsmuster den Bewegungen zuzuordnen. Die analysierten Messungen des Myo-Armbandsunter A.5 ab Seite 105 liefern die folgenden Ergebnisse.

,,Wave-Left”

Fur die ,,Wave-Left”-Geste ist die Aktivitat von den Sensoren 6, 7, 8 eine gute Quelle.Als Kontrollwert, welcher sehr gering sein muss, konnen die Sensoren 3 und 4 genutztwerden.Der Sensor 5 kann zur Unterstutzung genutzt werden, ist aber als alleinige Quelle unge-eignet.

,,Wave-Right”

Fur die ,,Wave-Right”-Geste ist die Aktivitat von den Sensoren 1, 2, 3 eine gute Quelle.Die Sensoren 6, 7, 8 konnen als Kontrollwert genutzt werden, welche gering sein mussen.

,,Wave-Up”

Fur die ,,Wave-Up”-Geste ist die Aktivitat von den Sensoren 3, 6, 7 und die Sensoren 1,8 als Kontrollwerte, die sehr gering sein mussen.

,,Wave-Down”

Fur die ,,Wave-Down”-Geste ist die Aktivitat von den Sensoren 1, 2, 8 und der Sensor 6als Kontrollwert, der sehr gering sein muss.

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7. Stimulationsversuch 2

7.1. Vorgehensweise

Die zuvor mithilfe der Schablone (Abbildung A.31) genau definierten Bewegungen wer-den hier stimuliert und es wird dokumentiert, wie stark stimuliert werden muss um be-stimmte Grade der Bewegungen zu erreichen beziehungsweise zu uberschreiten.

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7.2. Ergebnisse

7.2.1. Genaue Stimulation der ,,Wave”-Gesten

Die Stimulation erfolgt einzeln und liefert die, in der folgenden Tabelle 7.1, dargestelltenErgebnisse.

• MIN stellt die Impulsbreite dar, ab welcher die Position erreicht ist

• MAX stellt die Impulsbreite dar, ab welcher die Position wieder verlassen wird

Geste ,,Wave-Left” ,,Wave-Right” ,,Wave-Up” ,,Wave-Down”

Stromstarke inMilliampeare 32 33 35 27

Impusbreite inMikrosekunden:Schmerzgrenze: 220 - 220 -Position 1 MIN 160 - - -

MAX 200 - - -Position 2 MIN 90 - - -

MAX 110 - - -Position 3 MIN 80 - 400 -

MAX 85 - - -Position 4 MIN 45 - 85 -

MAX - 45 140 50Position 5 MIN - 65 - 80

MAX - 80 80 110Position 6 MIN - 120 - 140

MAX - 160 - 190Position 7 MIN - 220 - -

MAX - - - -Schmerzgrenze - 300 - 240

Tabelle 7.1.: Genaue Stimulation der ,,Wave”-Gesten

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7.3. Diskussion

Wenn man die Bewegungen auf der horizontalen Ebene vergleicht, erkennt man, dass dieWerte ahnlich oder sogar identisch sind beim jeweiligen Grad der Bewegung. Dies istdarauf zuruckzufuhren, dass der Einfluss der Schwerkraft hier bei beiden Bewegungenidentisch ist.

Bei den vertikalen Gesten hat die Schwerkraft einen großen Einfluss, da dadurch die Aus-gangsposition beeinflusst wird. So wurde die Ausgangsposition bei der ,,Wave-Up”-Gesteals Position 5 gewertet, da die Hand eher bei Position 5 liegt.Die Geste ,,Wave-Down” wird durch die Schwerkraft begunstigt, wohingegen die Geste,,Wave-Up” erschwert wird.

Die Geste ,,Wave-Up” wird durch einen bestimmten Muskel soweit erzeugt, bis sich zwi-schen dem Unterarm und der Daumenseite der Hand ein minimal kleinerer Winkel als180◦ eingestellt hat. Die Bewegung daruber hinaus ist eine abgewandelte Form der Pal-marflexion und beansprucht daher eine komplett andere Muskelpartie. Deshalb konnte dieBewegung auch nur bis Position 3 durchgefuhrt werden.

67

8. Die Kopplung von Myo-Armbandund MotionStim8

8.1. Vorgehensweise

Die Daten, die das Myo-Armband liefert werden mithilfe des mitgelieferten Bluethooth-Adapters an den Computer ubertragen.Zu Beginn wird wie unter 3.10 auf Seite 19 beschrieben eine Kalibrierungsmatrix erstellt,diese mit der Stimulationsmatrix verrechnet und so eine Ubergangsmatrix bestimmt.Danach werden die Stimulationswerte mithilfe der Ubergangsmatrix errechnet. Das Er-gebnis wird mithilfe einer bereits implementierten Schnittstelle in einem Befehl an denMotionStim8 ?? geleitet, welcher auf den entsprechenden Kanal in der entsprechendenStarke, Frequenz und Impulsbreite einen Strom gibt.

8.1.1. Aufteilung in 2 Teilversuche

1. Kopplung und Stimulation auf der horizontalen Ebene, dies entspricht ,,Wave-Left” und ,,Wave-Right”Es wird alle 20 Werte der Median dieser Werte je Sensor gebildet. Dies ergibt 50Zeilen je Position. Bei 7 Positionen ergibt dies insgesamt 350 Zeilen. Die Stimu-lationsmatrix wird entsprechend erweitert, dass die ersten 50 Zeilen der Stimulati-onsmatrix die Zielwerte fur Position 1 beinhalten.

2. Kopplung und Stimulation in der horizontalen und der vertikalen Ebene, diesentspricht allen vier ,,Wave”-BewegungenWie zuvor wird alle 20 Werte ein Median je Sensor gebildet. Hierbei werden al-lerdings alle Positionen zuerst in der horizontalen Ebene, beginnend bei Position1, angefahren und danach alle Positionen, beginnend bei Position 1, in der verti-kalen Ebene. Dies ergibt eine Matrix mit 700 Zeilen. Es wird die Stimulationsma-trix entsprechend der Anzahl der Werte und Positionen angepasst. Erneut wird eineUbergangsmatrix berechnet.Hier ist nun eine zweidimensionale Stimulation erlaubt. Es darf entweder Kanal 1oder Kanal 2 und Kanal 3 oder Kanal 4 gleichzeitig stimuliert werden. Da ansons-ten Agonist und Antagonist zur gleichen Zeit stimuliert werden wurden und diessowohl schmerzhaft ist, als auch zu Verletzungen fuhren kann.

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Die Kopplung von Myo-Armband und MotionStim8

8.2. Ergebnisse

8.2.1. Ermittlung der Relation mithilfe von Matrizen -horizontale Ebene

Kalibrierungsmatrix

Die dargestellte Kalibrierungsmatrix ist ein Auszug aus der kompletten Matrix und wirdan einer beispielhaften Kalibrierung erstellt.

erstellteKalibrierungsmatrix =

Sensor1 Sensor2 Sensor3 Sensor4 Sensor5 Sensor6 Sensor7 Sensor8

Position1 9.5 17.5 9.0 6.0 9.0 55.5 44.5 40.5Position2 4.0 5.0 4.5 1.5 3.0 35.0 33.5 15.0Position3 4.5 9.5 4.0 2.0 5.0 34.5 20.0 19.0Position4 6.0 8.0 6.0 3.0 3.0 42.0 21.5 32.0Position5 14.0 34.5 14.5 11.0 14.0 56.0 62.0 45.0Position6 10.5 19.0 9.0 6.0 4.0 68.0 30.0 58.0Position7 6.0 16.0 6.0 2.5 6.0 37.5 28.0 21.0

(8.1)

Stimulationsmatrix

Die Stimulationsmatrix ergibt sich aus den ermittelten Werten des Stimulationsversuchsunter 7.2 auf Seite 66.

Stimulationsmatrix =

Kanal1 Kanal2 Kanal3 Kanal4Position1 180 0 0 0Position2 100 0 0 0Position3 80 0 400 0Position4 45 45 120 0Position5 0 55 80 90Position6 0 140 0 170Position7 0 220 0 0

(8.2)

70



W =

−2.3397 1.3432 −8.9293 −3.9419−0.1615 0.6378 −0.8790 2.4231−0.4190 2.4772 −0.3234 2.5707−0.4754 0.5397 −2.1684 −3.47664.2637 1.4962 22.6596 0.67143.9102 −0.5990 0.4841 0.24081.5710 −0.4235 0.4175 −0.6919−0.8150 −0.4609 −1.2395 0.0967

(8.3)

71


Beispielhafte Durchfuhrung

Nach der Ermittlung der jeweiligen Matrizen, wurden diese auf eine beispielhafte Mes-sung von 200 ermittelten Median-Werten angewandt.

Die Stimulation war erfolgreich. Die außen liegenden Positionen 1, 2, 6, 7 konnten besserangesteuert werden als die inneren Positionen 3, 4, 5.

Dies liefert folgende Ergebnisse:

Abbildung 8.1.: Errechnete Mediane - Horizontale Ebene

Abbildung 8.2.: Errechnete Stimulationswerte - Kanal 1 und Kanal 2

72


8.2.2. Ermittlung der Relation mithilfe von Matrizen -horizontale Ebene und vertikale Ebene

Die Stimulationsmatrix enthalt die selben Werte, wie die 8.2.1 auf Seite 70.

Die Kalibrierungsmatrix ist ebenfalls wieder ein Auszug aus der tatsachlich erzeugtenMatrix.

erstellteKalibrierungsmatrix =

Sensor1 Sensor2 Sensor3 Sensor4 Sensor5 Sensor6 Sensor7 Sensor8

Position1 4.0 14.0 23.5 10.5 8.0 56.0 15.0 2.0Position2 3.5 6.5 6.0 5.0 6.5 17.0 5.5 3.5Position3 3.0 6.0 9.0 4.0 3.5 12.5 2.0 1.0Position4 1.0 5.0 7.0 4.0 4.0 7.0 1.0 1.0Position5 3.5 6.0 5.0 1.5 1.5 2.0 1.0 1.0Position6 3.5 5.5 3.0 1.0 1.0 1.0 1.5 2.5Position7 5.0 9.5 3.0 2.0 2.5 5.0 4.0 7.0

(8.4)


W =

−2.9247 3.7299 −2.6353 −0.3124−0.2599 3.8323 1.8311 3.31250.3350 −0.5761 −4.1365 −0.3037−0.9630 −1.7472 −2.0900 −3.52946.9569 2.9686 28.0276 2.22073.6397 −2.2293 0.9061 −0.16730.2018 −0.6013 −6.2271 −0.8405−0.5202 0.9497 −1.8059 −0.6624

(8.5)

73


Beispielhafte Durchfuhrung

Nach der Ermittlung der jeweiligen Matrizen, wurden diese auf eine beispielhafte Mes-sung von 200 ermittelten Median-Werten angewandt.

Die Kopplung war auf der horizontalen Ebene erfolgreich. Die ,,Wave-Up”-Bewegungkonnte ebenfalls auf diese Weise gemessen und stimuliert werden.Problematisch war es bei der Geste ,,Wave-Down”. Sofern die Quell-Hand diese Bewe-gung ausgefuhrt hat, wurde bei der Zielhand die ,,Wave-Right”-Geste stimuliert.

Dies liefert folgende Ergebnisse:

Abbildung 8.3.: Errechnete Mediane - Horizontale und vertikale Ebene

74




75


8.3. Diskussion

8.3.1. Stimulation auf der horizontalen Ebene

Wie zuvor schon beschrieben verlief die Stimulation erfolgreich.

Eine Problematik ergab sich bei den schwachen Bewegungen, also die Gesten zu denPositionen 3, 4 und 5. Dies ist auf die schwache Aktivitat zuruckzufuhren und auf diefolgende nur schwache Stimulation.Sofern man diese Starken der Geste besser erkennen und damit stimulieren konnte, wurdedies die Genauigkeit erhohen.

8.3.2. Stimulation auf der horizontalen und der vertikalen Ebene

Ein großes Problem ist die Kontraktion der Muskeln. Es wurde erwartet, dass bei der,,Wave-Up”- beziehungsweise der ,,Wave-Down”-Geste andere Muskelpartien als bei der,,Wave-Left”- beziehungsweise ,,Wave-Right”-Geste aktiv sind. Dies trifft teilsweise zu.Aber wie in Abbildung 8.2.2 zu sehen ist, werden zum Beispiel auch Partien bei der ,,Up”-Bewegung aktiv, welche hauptsachlich bei der ,,Right”-Bewegung aktiv sind. Somit ist esschwierig zu differenzieren, ob diese Bewegung jetzt nur nach oben oder sowohl nachoben als auch nach rechts geht.

Bei der tatsachlichen Stimulation ergab sich dann genau diese Problematik. Wie im Ergeb-nisteil beschrieben, wurde bei der Quell-Hand die ,,Wave-Down”-Bewegung ausgefuhrtund es wurde bei der Ziel-Hand die ,,Wave-Right”-Bewegung ausgefuhrt. Nach der ge-nauen Feststellung der errechneten Werte, ergibt sich, dass die Stimulation der ,,Wave-Down”-Geste ausgefuhrt wurde, aber die Stimulation der ,,Wave-Right”-Bewegung starkerwar und so die Geste ,,uberdeckt” hat.Dies ist auf die Aktivitat der entsprechenden Muskelpartien zuruckzufuhren, die fur dieBewegungen benotigt werden. Da einige sowohl fur die ,,Wave-Down” als auch die ,,Wave-Right beansprucht werden.

Die ,,Wave-Up”-Geste war wie erwartet nur schwach zu sehen, da die stimulierte Mus-kelpartie nur eine Bewegung leicht uber das Handgelenk hinaus erreichen kann.

76



Aus diesem Kapitel ergibt sich, dass die Kopplung eines Gerates, das ein EMG erfasst, indiesem Fall das Myo-Armband mit einem Gerat, welches Muskeln stimulieren kann, biszu einem gewissen Grad und einer gewissen Genauigkeit moglich ist.Jedoch gibt es Grenzen, welche sich zum Einen auf die Anzahl der Oberflachenelektrodenbeziehen, da ein Unterarm nur eine begrenzte Oberflache bietet und die Große der Elektro-den eine gewisse Grenze nicht unterschreiten darf, um dem Probanden keine Schmerzenzuzufugen. Im Anhang unter A.6 auf Seite 113 ist dies teilweise nachzuvollziehen.Zum Anderen ist die Errechnung der Ubergangsmatrix in dieser Arbeit noch zu ungenauum zum Beispiel die Bewegung einzelner Finger erfassen zu konnen.

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9. Zusammenfassung und Ausblick

Die Untersuchungen des Myo-Armbands ergaben, dass es eine Art Myogramm liefert,welches auch als solches interpretiert und verarbeitet werden kann.Im Vergleich zu einem professionell durchgefuhrten EMG besitzt es eine geringere Auflosungder Daten und eine minimal schlechtere Qualitat. Jedoch sind alle relevanten Daten vor-handen und erkennbar. Dadurch ist es moglich, viele Bewegungen anhand der gemessenenSignale zu erkennen.

Die Versuche zur Stimulation lieferten gute Ergebnisse und ließen erkennen, dass alleBewegungen, welche mit oberflachennahen Muskeln zusammenhangen, stimuliert wer-den konnen.

Die Untersuchungen zur Kopplung des Armbands mit dem MotionStim8 fuhrten zu demErgebnis, dass eine Kopplung unter gewissen Einschrankungen direkt moglich ist.Mithilfe eines Mustererkennungsverfahrens, welche die erfassten Daten des Myo-Armbandsgenauer analysieren und interpretieren kann, konnten auch genauere Stimulationen durch-gefuhrt werden. Es ware auch moglich mehr Bewegungen erkennen zu konnen und somitmehr Bewegungen stimulieren zu konnen. Dadurch ware sogar eine Greifbewegung oderAhnliches erkenn- und stimulierbar.

Die erarbeiteten Ergebnisse konnen fur weitere Projekte mit dem Armband genutzt wer-den.

Zum Beispiel kann auch genau diese Kombination von Geraten dazu eingesetzt werden,bei Personen mit halbseitiger Lahmung eine Heimtherapie durchzufuhren.Um die Stimulationen noch feiner gestalten zu konnen, konnte ein intelligentes Verfahrenzur Mustererkennung eingesetzt werden.

79

10. Eidesstattliche Erklarung

Eidesstattliche Erklarung

Ich erklare an Eides Statt, dass ich die vorliegende Arbeit selbstandig und ohne Benutzunganderer als der angegebenen Hilfsmittel angefertigt habe und dass ich alle Stellen, die ichwortlich oder sinngemaß aus Veroffentlichungen entnommen habe, als solche kenntlichgemacht habe. Die Arbeit hat bisher in gleicher oder ahnlicher Form oder auszugsweisenoch keiner Prufungsbehorde vorgelegen.

Heilbronn, den 12.08.2016

Sebastian Hannß

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Literaturverzeichnis

[1] AT THALMIC LABS, C.-F. Meet the man with a myo controlled roboticarm. http://developerblog.myo.com/meet-the-man-with-a-myo-controlled-robotic-arm/, 2015.

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[3] ELAIN, M. A. T. L. Using myo during surgery with adora assistant™. http://developerblog.myo.com/using-myo-during-surgery-with-adora-assistant/,2016.

[4] GMBH, D. M. S. Musculus abductor pollicis longus.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus abductor pollicis longus, 2005.

[5] GMBH, D. M. S. Musculus flexor digitorum profundus.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus flexor digitorum profundus, 2005.

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[8] GMBH, D. M. S. Musculus supinator. http://flexikon.doccheck.com/de/ Muscu-lus supinator, 2006.

[9] GMBH, D. M. S. Musculus extensor carpi radialis longus.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus extensor carpi radialis longus, 2007.

[10] GMBH, D. M. S. Musculus extensor indicis.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus extensor indicis, 2007.

[11] GMBH, D. M. S. Musculus flexor digitorum superficialis.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus flexor digitorum superficialis, 2007.

[12] GMBH, D. M. S. Musculus flexor pollicis longus.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus flexor pollicis longus, 2007.

[13] GMBH, D. M. S. Motorische endplatte.http://flexikon.doccheck.com/de/Motorische Endplatte, 2008.

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[14] GMBH, D. M. S. Musculus extensor carpi radialis brevis.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus extensor carpi radialis brevis, 2008.

[15] GMBH, D. M. S. Musculus flexor carpi radialis.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus flexor carpi radialis, 2008.

[16] GMBH, D. M. S. Musculus extensor pollicis brevis.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus extensor pollicis brevis, 2009.

[17] GMBH, D. M. S. Musculus palmaris longus.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus palmaris longus, 2009.

[18] GMBH, D. M. S. Musculus pronator teres.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus pronator teres, 2009.

[19] GMBH, D. M. S. Musculus brachioradialis.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus brachioradialis, 2010.

[20] GMBH, D. M. S. Musculus extensor digitorum.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus extensor digitorum, 2010.

[21] GMBH, D. M. S. Musculus extensor digiti minimi.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus extensor digiti minimi, 2013.

[22] GMBH, D. M. S. Musculus flexor carpi ulnaris.http://flexikon.doccheck.com/de/Musculus flexor carpi ulnaris, 2013.

[23] HUCH, R., AND JUERGENS, K. D. Mensch Koerper Krankheit, 6. aufl. ed. Else-vier,Urban&FischerVerlag”, K, 2013.

[24] INC., T. L. Firma thalmic labs. https://www.thalmic.com/, 2012.

[25] INC., T. L. Myo gesture control armband. https://store.myo.com/, 2016.

[26] INC., T. M. Dokumentation zu pinv(). http://de.mathworks.com/help/matlab/ref/pinv.html,2006.

[27] INC., T. M. version 8.4.0 (r2014b). http://de.mathworks.com/help/releases/R2014b/pdf doc/matlab/getstart.pdf, 2014.

[28] MICROSOFT. Microsoft visual studio community 2015.https://www.visualstudio.com/products/visual-studio-community-vs, 2015.

[29] NACHZULESEN UNTER HTTPS://DE.WIKIPEDIA.ORG/W/INDEX.PHP ?TIT-LE=ELEKTROSTIMULATION&ACTION=HISTORY. Elektrostimulation. htt-ps://de.wikipedia.org/wiki/Elektrostimulation, 2016.

[30] OOSTENVELD, R., FRIES, P., MARIS, E., AND SCHOFFELEN, J.-M. Fieldtrip:Open source software for advanced analysis of meg, eeg, and invasive electrophy-siological data. Computational Intelligence and Neuroscience 2011 (2010), 9.

84


[31] TIMMERMANN, C. Website der herstellerfirma.http://www.krauthtimmermann.de/169-0-Motionstim-8.html, 2016.

85

A. Appendix

A.1. Messung der Gesten

Abbildung A.1.: Geste ,,Fist”

87

Appendix

Abbildung A.2.: Geste ,,Spread”

Abbildung A.3.: Geste ,,Double-Tap”

88

Appendix

Abbildung A.4.: Geste ,,Wave-Left”

Abbildung A.5.: Geste ,,Wave-Right”

89

Appendix

A.2. Stimulatonsversuche

A.2.1. Stimulation der Gesten des Myo-Armbands [25]

Abbildung A.6.: Stimulation der,,Wave-Right”-Geste

Abbildung A.7.: Stimulation der,,Wave-Left”-Geste

Abbildung A.8.: Beugung von Klein-,Ring- und Mittelfinger

Abbildung A.9.: Stimulation der ,,Fist”-Geste

Abbildung A.10.: Beugung vonKlein-,Ring- undMittelfinger

Abbildung A.11.: Stimulation der,,Fist”-Geste - nichterfolgreich

90

Appendix

Abbildung A.12.: Stimulation der Geste,,Fist”

Je ein Elektrodenpaar fur Daumen,Mittel- bis Kleinfinger und Zeigefinger.

Die Stimulation des Beugers desZeigefingers war nicht erfolgreich. Der

Rest wurde erfolgreich stimuliert.

Abbildung A.13.: Stimulation der Geste,,Double-Tap”

Abbildung A.14.: Stimulation der Geste,,Spread” 1 - bedingterfolgreich

Abbildung A.15.: Stimulation der Geste,,Spread” 2

91

Appendix

A.2.2. Stimulation einzelner Strecker und Beuger

Abbildung A.16.: Stimulation des Beu-gers des Daumens

Abbildung A.17.: Stimulation der Beu-ger des Daumens unddes Mittelfingers

Abbildung A.18.: Stimulation Opposi-tionsbewegung desDaumens

Abbildung A.19.: Stimulation desStreckers desZeigefingers

Die Stimulation des Beugers des Zeige-fingers ist anatomisch nicht moglich.

92

Appendix

Abbildung A.20.: Stimulation des Beu-gers des Mittelfingers

Abbildung A.21.: Stimulation desStreckers desMittelfingers

Abbildung A.22.: Stimulation des Beu-gers des Ringfingers

Abbildung A.23.: Stimulation desStreckers desRingfingers

Abbildung A.24.: Stimulation des Beu-gers des Kleinfingers

Abbildung A.25.: Stimulation desStreckers desKleinfingers

93

Appendix

Abbildung A.26.: Stimulation mit zwei Elektrodenpaaren, je eins an Beuger und Streckerdes Ringfingers

A.2.3. Stimulation zusatzlicher Gesten

Abbildung A.27.: Stimulation derGeste ,,Wave-Up” -Elektroden

Abbildung A.28.: Stimulation der Ges-te ,,Wave-Down” -Abbild

Abbildung A.29.: Stimulation der Ges-te ,,Wave-Down” -Elektroden

Abbildung A.30.: Stimulation der Ges-te ,,Wave-Down” -Abbild

94

Appendix

A.3. Abbildung zur Herstellung der Vergleichbarkeitder Bewegungen

Die

Positio

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Die

Positio

n 1

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Abbildung A.31.: Abbildung zur Vergleichbarkeit der Bewegungen

95

Appendix

A.4. EMG-Messung

Die x-Achse der Diagramme stellt die Zeit in Sekunden dar.

A.4.1. Bewegung von unten nach oben

Abbildung A.32.: Bewegung von unten nach oben - Durchlauf 1

96

Appendix


97

Appendix

A.4.2. Bewegung von oben nach unten

Abbildung A.34.: Bewegung von oben nach unten - Durchlauf 1


98

Appendix

A.4.3. Bewegung von der Mitte nach oben

Abbildung A.36.: Bewegung von der Mitte nach oben - Durchlauf 1


99

Appendix

A.4.4. Bewegung von der Mitte nach unten

Abbildung A.38.: Bewegung von der Mitte nach unten - Durchlauf 1


100

Appendix

A.4.5. Bewegung von links nach rechts

Abbildung A.40.: Bewegung von links nach rechts - Durchlauf 1


101

Appendix

A.4.6. Bewegung von rechts nach links

Abbildung A.42.: Bewegung von rechts nach links - Durchlauf 1


102

Appendix

A.4.7. Bewegung von der Mitte nach rechts

Abbildung A.44.: Bewegung von der Mitte nach rechts - Durchlauf 1


103

Appendix

A.4.8. Bewegung von der Mitte nach links

Abbildung A.46.: Bewegung von der Mitte nach links - Durchlauf 1


104

Appendix

A.5. MYO-Armband-Messungen

A.5.1. Bewegung von unten nach oben



105

Appendix

A.5.2. Bewegung von oben nach unten



106

Appendix

A.5.3. Bewegung von der Mitte nach oben



107

Appendix

A.5.4. Bewegung von der Mitte nach unten



108

Appendix

A.5.5. Bewegung von links nach rechts



109

Appendix

A.5.6. Bewegung von rechts nach links



110

Appendix

A.5.7. Bewegung von der Mitte nach rechts



111

Appendix

A.5.8. Bewegung von der Mitte nach links



112

Appendix

A.6. Kopplung

Abbildung A.64.: Befestigung der Elektroden bei der Kopplung

113

Documents

Untersuchungen zur Kopplung des Myo-Armbands mit dem ... · dem Elektrostimulator Motionstim8 Author Sebastian Hannß Studiengang Medizinische Informatik Universtitat Heidelberg