Elastic Net Regression for Prosthesis Control in Short Residual Limb Amputees: Performance and Generalizability
(2023) BMEM01 20232Department of Biomedical Engineering
- Abstract
- This Master's thesis in Biomedical Engineering investigates the performance and generalizability of linear regression models in context of prosthesis control for short residual limb amputees. This thesis uses intramuscular electromyography data, and a regression and emplys a regression technique called Elastic Net Regression - a technique that combines L1 and L2-regularization - to predict 1-DOF isometric forces outputs from fingers and the wrist. The elastic net not only functions as a regression model but also as a feature selector, which is especially useful with higher-order interaction terms. The aim of the thesis was not merely to create a working model with high performance metrics but also to possibly train a multi-channel model... (More)
- This Master's thesis in Biomedical Engineering investigates the performance and generalizability of linear regression models in context of prosthesis control for short residual limb amputees. This thesis uses intramuscular electromyography data, and a regression and emplys a regression technique called Elastic Net Regression - a technique that combines L1 and L2-regularization - to predict 1-DOF isometric forces outputs from fingers and the wrist. The elastic net not only functions as a regression model but also as a feature selector, which is especially useful with higher-order interaction terms. The aim of the thesis was not merely to create a working model with high performance metrics but also to possibly train a multi-channel model that can be readily used on a new amputee without need for recalibration. Another goal was to ensure the model remains transparent and easily interpretable.
The results however, indicate that while the elastic net regression offers improved performance over standard single-channel models for the same subject, it struggled to generalize across different subjects, likely due to overfitting to individual subjects distinct characteristics. The elastic net regression model generally performed worse with lower R2-scores than the bare bones single-channel model when applying the model to new subjects. (Less) - Popular Abstract (Swedish)
- Utforskning av flerkanalig intramuskulär elektromyografi (iEMG) för förbättrad protesstyrning
Ingress: Med inspiration från hur hjärnan koordinerar muskler för att skapa rörelser, något som kallas muskelsynergier, utforskar detta examensarbete användningen av flerkanalig iEMG för att med större precision uppskatta isometriska krafter från handen
Brödtext: Människans rörelser styrs av komplexa samspel mellan hjärnan och musklerna. Ett av dessa samspel är fenomenet muskelsynergier, där hjärnan aktiverar grupper av muskler tillsammans för att uppnå effektiva och koordinerade rörelser. Denna insikt om muskelsynergier har motiverat användningen av flerkanalig iEMG i detta examensarbete.
Genom att använda flera iEMG-kanaler från... (More) - Utforskning av flerkanalig intramuskulär elektromyografi (iEMG) för förbättrad protesstyrning
Ingress: Med inspiration från hur hjärnan koordinerar muskler för att skapa rörelser, något som kallas muskelsynergier, utforskar detta examensarbete användningen av flerkanalig iEMG för att med större precision uppskatta isometriska krafter från handen
Brödtext: Människans rörelser styrs av komplexa samspel mellan hjärnan och musklerna. Ett av dessa samspel är fenomenet muskelsynergier, där hjärnan aktiverar grupper av muskler tillsammans för att uppnå effektiva och koordinerade rörelser. Denna insikt om muskelsynergier har motiverat användningen av flerkanalig iEMG i detta examensarbete.
Genom att använda flera iEMG-kanaler från närliggande muskler får man en mer detaljerad bild av den samlade muskelaktiviteten under rörelser. Istället för att enbart fokusera på den muskel som direkt styr en specifik rörelse, kan datainsamling från flera muskler ge ytterligare information, som kan hjälpa till att med större precision uppskatta de krafter som personen producerar.
Resultaten från examensarbetet visade att modellerna presterar väl när de testas med ny data från samma individer som den ursprungligen tränades på. Men när samma modeller generaliseras till andra personer, var resultaten mer varierande. Detta understryker den individuella unikheten av muskelsignaler.
Medan resultaten visar lovande framsteg för enstaka individer, understryker de också utmaningen med att generalisera modeller över olika personer. Fortsatt forskning inom detta område kan potentiellt leda till bättre proteser för amputerade personer genom att ta hänsyn till muskelaktiviteten under rörelser i större helhet. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
http://lup.lub.lu.se/student-papers/record/9139597
- author
- Berg, Oskar LU
- supervisor
- organization
- alternative title
- Elastisk nätregression för protesstyrning till amputerade med kort återstående lem: Prestanda och Överförbarhet
- course
- BMEM01 20232
- year
- 2023
- type
- H2 - Master's Degree (Two Years)
- subject
- keywords
- Neuroengineering, Statistics, Biomedical Signal Processing
- language
- English
- additional info
- 2023-15
- id
- 9139597
- date added to LUP
- 2023-10-09 07:51:13
- date last changed
- 2023-10-09 07:51:13
@misc{9139597, abstract = {{This Master's thesis in Biomedical Engineering investigates the performance and generalizability of linear regression models in context of prosthesis control for short residual limb amputees. This thesis uses intramuscular electromyography data, and a regression and emplys a regression technique called Elastic Net Regression - a technique that combines L1 and L2-regularization - to predict 1-DOF isometric forces outputs from fingers and the wrist. The elastic net not only functions as a regression model but also as a feature selector, which is especially useful with higher-order interaction terms. The aim of the thesis was not merely to create a working model with high performance metrics but also to possibly train a multi-channel model that can be readily used on a new amputee without need for recalibration. Another goal was to ensure the model remains transparent and easily interpretable. The results however, indicate that while the elastic net regression offers improved performance over standard single-channel models for the same subject, it struggled to generalize across different subjects, likely due to overfitting to individual subjects distinct characteristics. The elastic net regression model generally performed worse with lower R2-scores than the bare bones single-channel model when applying the model to new subjects.}}, author = {{Berg, Oskar}}, language = {{eng}}, note = {{Student Paper}}, title = {{Elastic Net Regression for Prosthesis Control in Short Residual Limb Amputees: Performance and Generalizability}}, year = {{2023}}, }