В.Ф. Безъязычный1, Е.А. Елисеичев2, П.С. Воробьёв3, В.В. Михайлов4, А.А.Тяптин5

1,3 ФГБОУ ВО РГАТУ имени П.А. Соловьёва (г. Рыбинск, Россия)

2,4 Акционерное общество «Рыбинский завод приборостроения» (г. Рыбинск, Россия)

5 ООО «МИФРМ» (Медицинский центр «Мотус») (г. Ярославль, Россия)

Постановка проблемы. В настоящее время активно развиваются способы организации человек-машинного взаимодействия с помощью электромиографических сигналов человека. Частный пример человек-машинного взаимодействия – управление бионическим протезом.

Цель работы – обзор и сравнительный анализ предлагаемых в современных российских и зарубежных научных исследованиях способов считывания электромиографических сигналов.

Результаты. В рамках выполнения гранта по разработке бионического протеза с улучшенными характеристиками была поставлена задача определения оптимального способа считывания сигналов мышечной активности человека. Полученные результаты могут использоваться для определения оптимального способа считывания электромиографического сигнала при разработке устройств с человек-машинным взаимодействием.

Практическая значимость. Полученные результаты позволяют определить поверхностные электромиографические датчики как оптимальный способ управления бионическим протезом верхней конечности.

Безъязычный В.Ф., Елисеичев Е.А., Воробьёв П.С., Михайлов В.В., Тяптин А.А. Обзор способов считывания ЭМГ-сигналов в области предплечья для управления бионическими протезами верхних конечностей // Биомедицинская радиоэлектроника. 2023. T. 26. № 1. С. 35-44. DOI: https://doi.org/10.18127/j15604136-202301-04

1. Санадзе А.Г., Касаткина Л.Ф. Клиническая электромиография для практических неврологов. М.: ГЭОТАР-Медиа. 2007. 64 с.
2. Лукьянов М.В. Клиническая электромиография. История и перспективы // Неврологический журнал. 2013. № 2 (Т. 18). С. 59–64.
3. Койков В.В. Надлежащая практика подготовки научной публикации. Часть 2. Обзорная статья // Journal of health development. 2018. № 2 (27). С. 46–55.
4. Rijnbeek E.H., Eleveld N., Olthuis W. Update on Peripheral Nerve Electrodes for Closed-Loop Neuroprosthetics // Frontiers in neuroscience. 2018. V. 12. № 350. 9 p. DOI:10.3389/fnins.2018.00350
5. Clements I.P., Mukhatyar V.J., Srinivasan A., Bentley J.T., Andreasen D.S., Bellamkonda R.V. Regenerative scaffold electrodes for peripheral nerve interfacing // IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering: a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 2013. V. 21. № 4. P. 554–566. DOI:10.1109/TNSRE.2012.2217352
6. Guzman G., Rafaqut M., Park S., Choi P.Y. Regenerative Neural Electrodes // Neural Interface Engineering. 2020. P. 281–298. DOI:10.1007/978‑3‑030‑41854‑0_11
7. Delgado-Martínez I., Righi M., Santos D., Cutrone A., Bossi S., D'Amico S., Del Valle J., Micera S., Navarro X. Fascicular nerve stimulation and recording using of novel double-aisle regenerative electrodes // Journal of neural engineering. 2017. V. 14. № 4. P. 046003. DOI:10.1088/1741-2552/aa6bac
8. Щербина К.К., Головин М.А., Владимирова О.А. Обзор методов локального предотвращения затухания электрических сигналов при регистрации электрической активности нервов периферической нервной системы // Физическая и реабилитационная медицина. 2021. Т. 3. № 1. С. 67–71. DOI:10.26211/2658-4522-2021-3-1-61-71
9. Сафин Д.Р., Пильщиков И.С., Ураксеев М.А., Мигранова Р.М. Применение имплантируемых микроэлектродов в системах управления протезами // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2010. Т. 14. № 2 (37). С. 104–109.
10. Горохова Н.М., Головин М.А., Чежин М.С. Методы управления протезами верхних конечностей // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 2. С. 314–325.
11. Ruvalcaba J.A., Gutiérrez M.I., Vera A., Leija L. Wearable Active Electrode for sEMG Monitoring Using Two-Channel Brass Dry Electrodes with Reduced Electronics // Journal of healthcare engineering. 2020. V. 2020. № 5950218. 11 p. DOI:10.1155/2020/5950218
12. Rodrigues M., Fiedler P., Küchler N., P Domingues R., Lopes C., Borges J., Haueisen J., Vaz F. Dry Electrodes for Surface Electromyography Based on Architectured Titanium Thin Films // Materials (Basel). 2020. V. 2135. № 9 (13). 16 p. DOI:10.3390/ma13092135
13. Полторанина О.А., Лежина И.А., Уваров А.А. Емкостные датчики для бесконтактной регистрации электрокардиограммы // Молодежь и современные информационные технологии: Сборник трудов XIII Междунар. научно-практич. конференции студентов, аспирантов и молодых учёных: в 2-х т. 2016. Т. 2. С. 174–175.
14. Бекмачев А. Датчики Epic от Plessey Semiconductors – прорыв в сенсорных технологиях // Компоненты и технологии. 2013. № 1 (138). С. 21–24.
15. Zhang H., Tian L., Zhang L., Li G. Using textile electrode EMG for prosthetic movement identification in transradial amputees // 2013 IEEE International Conference on Body Sensor Networks. 2013. P. 1–5. DOI:10.1109/BSN.2013.6575510
16. Lam E., Alizadeh-Meghrazi M., Schlums A., Eskandarian L., Mahnam A., Moineau B., Popovic M.R. Exploring textile-based electrode materials for electromyography smart garments // Journal of rehabilitation and assistive technologies engineering. 2022. 17 p. DOI:10.1177/20556683211061995
17. Fonseca P., Borgonovo-Santos M., Catarino A., Correia M., Vilas-Boas J.P. Characterization of textile electrodes for EMG measurements: impedance and signal morphology // Corpoconsciência. 2021. V. 25. № 2. P. 221–235. DOI:10.51283/rc.v25i2.12697
18. O’Brien S., Searle T., Alici G. Flexible Surface Electrodes Targeting Biopotential Signals from Forearm Muscles for Control of Prosthetic Hands: Part 1 – Characterisation of sEMG Electrodes // IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM). 2019. P. 1019–1024. DOI:10.1109/AIM.2019.8868600
19. Jiang Y., Togane M., Lu B., Yokoi H. sEMG Sensor Using Polypyrrole-Coated Nonwoven Fabric Sheet for Practical Control of Prosthetic Hand // Frontiers in neuroscience. V. 11. № 33. 12 p. DOI:10.3389/fnins.2017.00033
20. Zhu Z., Liu T., Li G., Li T., Inoue Y. Wearable sensor systems for infants // Sensors (Basel). 2015. № 2 (15). P. 3721–3749. DOI:10.3390/s150203721
21. Liu S., Liu X., Jiang Y., Wang X., Huang P., Wang H., Zhu M., Tan J., Li P., Lin C., Zhang G., Chen S., Li G. Flexible Non-contact Electrodes for Bioelectrical Signal Monitoring // Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 2018. P. 4305–4308. DOI:10.1109/EMBC.2018.8513306
22. Chi Y.M., Jung T.P., Cauwenberghs G. Dry-contact and noncontact biopotential electrodes: methodological review // IEEE reviews in biomedical engineering. 2010. V. 3. P. 106–119. DOI:10.1109/RBME.2010.2084078
23. Kralikova I., Babusiak B., Labuda M. Textile Electrodes for Bioelectrical Signal Measurement // 2022 ELEKTRO (ELEKTRO). 2022. P. 1–5. DOI: 10.1109/ELEKTRO53996.2022.9803363
24. Prakash A., Sharma S., Sharma N. A compact-sized surface EMG sensor for myoelectric hand prosthesis // Biomedical Engineering Letters. 2019. № 9. P. 467–479. DOI:10.1007/s13534-019-00130-y
25. Yuk S.W., Hwang I.H., Cho H.R., Park S.G. A Study on An EMG Sensor with High Gain and Low Noise for Measuring Human Muscular Movement Patterns for Smart Healthcare // Micromachines. 2018. V. 9. № 11. 555 p. DOI:10.3390/mi9110555
26. Wu Y.D., Ruan S.J., Lee Y.H. An Ultra-Low Power Surface EMG Sensor for Wearable Biometric and Medical Applications // Biosensors. 2021. V. 11. P. 411. DOI:10.3390/bios11110411
27. Saal H., Bensmaia S. Biometric approaches to bionic touch through a peripheral nerve interface // Neuropsychologia. 2015. V. 79. Pt. B. P. 344–353. DOI:10.1016/j.neuropsychologia.2015.06.010
28. Arruda L.M., Calado A., Boldt R., Yu Y., Carvlho H., Carvalho M., Ferreira F., Soares F., Matos D. Design and Testing of a Textile EMG Sensor for Prosthetic Control // IoT Technologies for HealthCare. 2020. V. 314. P. 37–51. DOI:10.1007/978-3-030-42029-1_3
29. Bawa A., Banitas K. Design Validation of a Low-Cost EMG Sensor Compared to a Commercial-Based System for Measuring Muscle Activity and Fatigue // Sensors. 2022. № 15 (22): P. 5799. DOI:10.3390/s22155799
30. Liu S., Zhu M., Liu X., Samuel O., Wang X., Huang Z., Wu. W. Flexible noncontact electrodes for comfortable monitoring of physiological signals // Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 2018. V. 2018. P. 4305–4308. DOI:10.1109/EMBC.2018.8513306
31. Guzman G., Rafaqut M., Park S., Choi, P.Y. Regenerative Neural Electrode // Neural Interface Engineering. 2020. P. 281–298. DOI:10.1007/978‑3‑030‑41854‑0_11
32. Song M.S., Kang S.G., Lee K.T., Kim J. Wireless, Skin-Mountable EMG Sensor for Human–Machine Interface Application // Micromachines. 2019. V. 10. № 12. P. 879. DOI:0.3390/mi10120879
33. Зырянов Д.А. Использование различных датчиков и сенсоров в протезировании // Инновационные идеи молодых исследователей: Сборник научных статей по материалам VI Междунар. научно-практич. конференции. Уфа. 2021. С. 243–249.
34. Сафин Д.Р., Пильщиков И.С., Гусев В.Г., Ураксеев М.А. Оценка эффективности различных конструкций электродов и усилителей биосигналов в системах управления протезами // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2009. № 2 (10). С. 88–101.
35. Merlo A., Bò M.C., Campanini I. Electrode Size and Placement for Surface EMG Bipolar Detection from the Brachioradialis Muscle: A Scoping Review // Sensors. 2021. V. 21. P. 7322. DOI:10.3390/s21217322
36. Гуржин С.Г., Жулев В.И., Каплан М.Б., Кряков В.Г., Прошин Е.М., Шуляков А.В. Виртуальные средства оперативной регистрации, обработки и представления биомедицинских сигналов в комплексе «Мультимаг» // Биомедицинская радиоэлектроника. 2018. № 8. С. 11–18. DOI:10.18127/j15604136-201808-03
37. Брико А.Н., Чванова Ю.А., Кобелев А.В., Щукин С.И. Оценка влияния силы прижатия электродной системы на сигналы нейромышечной активности // Биомедицинская радиоэлектроника. 2018. № 6. С. 32–35.
38. Петрунин Ю.Ю. Биомедицинское оборудование в системе умного дома и интернета вещей // Биомедицинская радиоэлектроника. 2018. № 13. С. 60–62. DOI:10.18127/j15604136-201812-08
39. Бабанов Н.Д., Кубряк О.В. Системная оценка состояния конечности у человека по данным электромиограммы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2018. № 11. С. 26-28. DOI:10.18127/j15604136-201811-04