Oct-HD無線高密度表面肌電助力發(fā)表SCI一區(qū)top期刊

1. 無網(wǎng)絡(luò)微秒級同步：通過低成本溫度補償晶體振蕩器(TCXO) RTC實現(xiàn)微秒級同步，無需昂貴的恒溫晶振(OCXO)，降低了成本和功耗。
2. 全通道阻抗檢測：實時反饋電極-皮膚接觸質(zhì)量，確保長時間記錄的信號可靠性。
3. 緊湊設(shè)計：模塊化設(shè)計和自鎖底座站，支持最多8個模塊（512通道），便于攜帶和操作。

解決技術(shù)難題

1. 溫度和振動影響：通過實驗驗證了不同溫度和振動條件下系統(tǒng)的同步性能，確保系統(tǒng)在極端環(huán)境下的穩(wěn)定性和可靠性。
2. 電磁干擾：采用銅鎳屏蔽蓋和電磁薄膜，減少電磁干擾，提高信號質(zhì)量。
3. 信號質(zhì)量評估：通過根均方信噪比(SNR)、峰值信噪比(SNRPTP)等指標量化信號質(zhì)量，確保高質(zhì)量信號采集。
4. 模塊固定：設(shè)計了彈簧針接口和電磁鎖，確保模塊與底座站之間的可靠連接，防止松動或斷開。

• 目的：測試模塊間長時間同步性能，尤其是在不同環(huán)境條件下（如靜態(tài)、振動和高低溫）的表現(xiàn)。
• 具體設(shè)置：
  • 在靜態(tài)環(huán)境下，基站在室溫下與七個模塊同時記錄信號4小時。
  • 在高溫環(huán)境下，基站和七個模塊加熱至40°C并自然冷卻5分鐘，重復4次，最后穩(wěn)定10分鐘。
  • 在低溫環(huán)境下，基站和七個模塊冷藏至4°C并自然升溫20分鐘，重復4次。
  • 在不同振動級別下（0–0.25g, 0.25–0.5g, 0.5–0.75g, 0.75–1g），兩個模塊在室溫下每5分鐘搖晃1分鐘，重復10次，然后靜止1小時。

• 目的：比較Oct-HD系統(tǒng)與商業(yè)設(shè)備在信號質(zhì)量、抗干擾能力和手勢分類準確性方面的表現(xiàn)。
• 具體設(shè)置：
  • 17名受試者分別使用Oct-HD和Sessantaquattro系統(tǒng)完成10種不同的手部姿勢，每種姿勢重復兩次，每次間隔5秒。

• 手勢識別實驗中使用了來自17名健康右利手參與者的sEMG數(shù)據(jù)，每位參與者執(zhí)行10種手部姿勢。

• Oct-HD系統(tǒng)（包括8個模塊，每個模塊64通道，共512通道）。
• 商業(yè)系統(tǒng)Sessantaquattro。
• 用于同步驗證的模擬方波信號（1 Vpp，偏移1V，頻率10Hz，占空比50%，上升時間10ms）。

• 自主開發(fā)的M&M軟件用于配置模塊、檢測阻抗和實時信號可視化。
• 分析軟件用于高級信號處理，包括RMS圖分析、PSD分析、MU分解和特征提取。

性能評估指標

• 指標：相對誤差（ms），用于衡量同步精度。
• 選擇理由：同步精度是多模塊系統(tǒng)的關(guān)鍵性能指標，尤其在復雜環(huán)境中。

• 指標：
  1. 無信號通道數(shù)（Nnosig）
  2. 壞通道數(shù)（Nout）
  3. 均方根信噪比（SNRRMS）
  4. 峰峰值信噪比（SNRPTP）
  5. 基線噪聲（BN）
  6. 電源線干擾（PLI）
  7. 信干比（SIR）
• 選擇理由：這些指標全面反映了信號質(zhì)量和抗干擾能力，是評估sEMG系統(tǒng)的重要標準。

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• 指標：分類準確率（%）
• 選擇理由：手勢分類是sEMG在人機交互中最常見的應(yīng)用之一，準確率直接反映系統(tǒng)的實際應(yīng)用效果。

• 動態(tài)手勢的根均方信噪比（SNRRMS）從7.08提升到8.22（p < 10^-9），維持手勢時從5.62提升到6.57（p < 10^-5）。
• 峰值信噪比（SNRPTP）在動態(tài)手勢時從8.78提升到10.03（p < 10^-7），維持手勢時從6.40提升到8.31（p < 10^-8）。
• 基線噪聲（BN）從2.52×10^-4降低到2.02×10^-4。
• 電源線干擾（PLI）從0.23降低到0.02。
• 信號干擾比（SIR）從-9.33提升到1.92。
• 抗干擾能力：Oct-HD系統(tǒng)展示了更強的抗干擾能力。PLI值更低，表明Oct-HD能更好地屏蔽電源線干擾。SIR值更高，說明Oct-HD在復雜電磁環(huán)境中表現(xiàn)更穩(wěn)定。

手勢分類性能：Oct-HD系統(tǒng)在手勢分類任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。具體數(shù)據(jù)包括：

• 使用LDA模型時，動態(tài)手勢識別準確率從91.82%提升到92.91%（p = 0.008），維持手勢時從75.59%提升到79.41%（p = 0.003）。
• 使用CNN模型時，動態(tài)手勢識別準確率從78.92%提升到84.36%（p = 1.0×10^-6），維持手勢時從68.97%提升到77.06%（p = 1.0×10^-7）。
• 使用LSTM模型時，動態(tài)手勢識別準確率從90.97%提升到92.75%（p = 0.004），維持手勢時從66.91%提升到68.38%（p = 0.28）。
• 使用Transformer模型時，動態(tài)手勢識別準確率從87.80%提升到91.04%（p = 0.001），維持手勢時從81.18%下降到74.71%（p = 0.02）。

與現(xiàn)有方法相比，Oct-HD有哪些優(yōu)勢？
通道容量：Oct-HD系統(tǒng)支持多達512個通道，遠超現(xiàn)有系統(tǒng)。
同步精度：Oct-HD系統(tǒng)實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)無關(guān)的微秒級同步，優(yōu)于依賴Wi-Fi同步的現(xiàn)有系統(tǒng)。
信號質(zhì)量：Oct-HD系統(tǒng)在信噪比、基線噪聲和抗干擾能力等方面均優(yōu)于現(xiàn)有系統(tǒng)。
靈活性：Oct-HD系統(tǒng)適用于實驗室和復雜現(xiàn)實環(huán)境中的長期監(jiān)測，不受網(wǎng)絡(luò)限制。
 
實際應(yīng)用挑戰(zhàn)
長期佩戴舒適性：長時間佩戴可能導致用戶不適、出汗引起的電極脫落或電纜機械應(yīng)力問題。
信號一致性：不同實驗和不同受試者之間的電極位置變化可能影響數(shù)據(jù)的一致性和模型的泛化能力。
復雜任務(wù)適用性：目前該系統(tǒng)的有效性主要集中在手勢相關(guān)的EMG任務(wù)上，對于更精細的動作如面部表情、言語發(fā)音或步態(tài)等的應(yīng)用還需進一步驗證。
其他人群適應(yīng)性：該系統(tǒng)在其他肌肉群或特定臨床群體（如中風或神經(jīng)肌肉疾病患者）中的適用性尚未得到系統(tǒng)驗證。
 
未來改進方向
硬件優(yōu)化：通過固件改進和實時數(shù)據(jù)壓縮降低功耗，提升設(shè)備的人體工學設(shè)計和電極粘附性能，以支持長時間佩戴。
算法增強：嵌入輕量級機器學習模型到采集模塊中，實現(xiàn)設(shè)備端推理，促進實時信號分類和自適應(yīng)校準，減少對離線計算的依賴。
復雜環(huán)境測試：在更復雜的動態(tài)條件下評估系統(tǒng)的同步精度和信號魯棒性，確保其在各種應(yīng)用場景下的可靠性。
跨域方法融合：引入數(shù)字孿生建模和神經(jīng)模糊系統(tǒng)等新技術(shù)，探索多源數(shù)據(jù)融合策略，為下一代EMG應(yīng)用提供適應(yīng)性建模方案。
 
方法研究的影響
技術(shù)突破：Oct-HD系統(tǒng)實現(xiàn)了多達512通道的無線分布式采集，并能在無網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下保持微秒級別的同步精度，極大提升了實驗靈活性。
性能提升：相比現(xiàn)有商業(yè)系統(tǒng)，Oct-HD在信號質(zhì)量和抗干擾能力上有顯著改善，特別是在手勢識別任務(wù)中的表現(xiàn)尤為突出。
應(yīng)用拓展：該研究為高密度肌電信號的應(yīng)用開辟了新方向，特別是在假肢控制和人機交互領(lǐng)域，有望推動相關(guān)技術(shù)的發(fā)展。
 
全文總結(jié)
本文介紹了Oct-HD——一種新型的無線分布式可穿戴高密度表面肌電圖(HD-sEMG)同步采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過模塊化設(shè)計和支持多達512個通道的數(shù)據(jù)采集，在無網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下實現(xiàn)了微秒級別的同步精度。Oct-HD不僅在硬件上進行了創(chuàng)新，還配套開發(fā)了用于高級信號解釋的集成分析軟件。實驗結(jié)果表明，Oct-HD在信號質(zhì)量、抗干擾能力和手勢識別準確性等方面優(yōu)于現(xiàn)有的商用系統(tǒng)。盡管存在一些局限性，如長期佩戴的舒適性和復雜任務(wù)的適用性，但作者提出的未來改進方向展示了該系統(tǒng)在多個領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景。

原文：X. Tan et al., "Oct-HD: A Wearable Distributed Wireless HD-sEMG Synchronous Acquisition System for Long-Term Monitoring," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 12, no. 15, pp. 32245-32258, 1 Aug.1, 2025, doi: 10.1109/JIOT.2025.3577047.

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