Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.8
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pp.171-179
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2004
The purpose of this study is to generate cycling motion for FES (functional electrical stimulation) using knee muscles only. We investigated the possibility by simulation. The musculoskeletal model used in this simulation was simplified as 5-rigid links and 2 muscles (knee extensor and flexor). For the improvement of the present feedforward control in FES, we included feedback path in the control system. The control system was developed based on the biological neuronal system and was represented by three sub-systems. The first is a higher neuronal system that generates the motion command for each joint. The second is the lower neuronal system that divides the motion command to each muscle. And the third is a sensory feedback system corresponding to the somatic sensory system. Control system parameters were adjusted by a genetic algorithm (GA) based on the natural selection theory. GA searched the better parameters in terms of the cost function where the energy consumption, muscle force smoothness, and the cycling speed of each parameter set (individual) are evaluated. As a result, cycling was implemented using knee muscles only. The proposed control system based on the nervous system model worked well even with disturbances.
MR(magnetic resonance) image of moving organ such as heart shows serious distortion of MR image due to motion itself. To eliminate motion artifacts, MRI(magnetic resonance imaging) scan sequences requires a trigger pulse like ECG(electro-cardiography) R-wave. ECG-gating using cardiac cycle synchronizes the MRI sequence acquisition to the R-wave in order to eliminate image motion artifacts. In this paper, we designed ECG/PPG(photo-plethysmography) gating system which is for eliminating motion artifacts due to moving organ. This system uses nonmagnetic carbon electrodes, lead wire and shield case for minimizing RF(radio-frequency) pulse and gradient effect. Also, we developed a ECG circuit for preventing saturation by magnetic field and a finger plethysmography sensor using optic fiber. And then, gating pulse is generated by adaptive filtering based on NLMS(normalized least mean square) algorithm. To evaluate the developed system, we measured and compared MR imaging of heart and neck with and without ECG/PPG gating system. As a result, we could get a clean image to be used in clinically. In conclusion, the designed ECG/PPG gating system could be useful method when we get MR imaging of moving organ like a heart.
The initial impact at foot strike is produced by a slider type mechanical model, which can be measured using a force platform to evaluate various shoes. The lower extremity and foot motion was filmed by a 16mm high speed movie camera and several points on the rear half of the shoe and those near the trochanter and the lateral epicondyle were digitized to provide the linear and angular positions and velocities during impact. With these observed kinematics, a slider type foot strike simulator composed of guide rail and sliding dummy is designed. The simulator system makes the artificial foot of the dummy with running shoe on it to follow the foot strike motion. The dummy has the relevant mass-spring-damper system modeled after McMahon's. The motion of the model is drived by the gravity force and the generated motion alone with the ground reaction forces are monitored by the same procedures afore mentioned producing the initial foot strike impact similar to the onto observed in human gait.
In this paper, we propose a novel interframe coding algorithm especially appropriate for 3-D medical images. The proposed algorithm is based on a video coding algorithm using motion estimation/ compensation and transform coding. In the algorithm, warping is adopted lor motion compensation (MC). Then, by using adaptive mode selection, a motion compensated residual image and original image are mixed up in the wavelet transform domain for improvement in coding performance. The mixed image is then compressed by the zerotree coding method. We prove that the adaptive mode selection technique in the wavelet transform domain is very useful lor 3-D medical image coding. Simulation results show that the proposed scheme provides good performance regardless of inter-slice distance and is prospective for 3-D medical image compression.
Since inappropriate muscle forces mean that people cannot perform some activities related to roles of the muscle, muscle forces have been considered as an important parameter in clinic. Therefore, many methods have been introduced to estimate muscle forces indirectly. One of the methods is muscle tissue dynamics and it is widely used in commercial softwares including musculoskeletal model, such as SIMM. They, however, need motion data captured from 3-dimensional motion analysis system. In this study, we introduced an algorithm to estimate muscle forces in real-time by using joint angles. The heel-rise movements were performed for a normal with 3-dimensional motion analysis system, EMG measurement system, and electrogoniometers. Joint angles obtained from electrogoniometers and EMG signals were used to estimate muscle forces. Simulation was performed to find muscle forces using motion data which was imported into musculoskeletal software. As the results, muscle lengths and forces from the developed algorithm were similar to those from commercial software in pattern. Results of this study would be helpful to implement a tool to calculate reasonable muscle forces in real-time.
In this paper, we evaluated prediction accuracy of Euler angle spectrograph classification method using a convolutional neural networks (CNN) for hand gesture recognition in augmented reality (AR) cognitive rehabilitation system based on Leap Motion Controller (LMC). Hand gesture recognition methods using a conventional support vector machine (SVM) show 91.3% accuracy in multiple motions. In this paper, five hand gestures ("Promise", "Bunny", "Close", "Victory", and "Thumb") are selected and measured 100 times for testing the utility of spectral classification techniques. Validation results for the five hand gestures were able to be correctly predicted 100% of the time, indicating superior recognition accuracy than those of conventional SVM methods. The hand motion recognition using CNN meant to be applied more useful to AR cognitive rehabilitation training systems based on LMC than sign language recognition using SVM.
The development of technology has led to ubiquitous health care service, which enables many patients to receive medical services anytime and anywhere. For the ubiquitous health care environment, real-time measurement of biomedical signals is very important, and the medical instruments must be small and portable or wearable. So, such devices have been developed to measure biomedical signals. In this study, we develop the biomedical monitoring device which is sensing the PPG signal, one of the useful signal in the field of ubiquitous healthcare. We design a watch-like biomedical signal monitoring system without a finger probe to prevent the user's inconvenience. This system obtains the PPG from the radial artery using a sensor in the wrist band. But, new device developed in this paper is easy to get the motion artifacts. So, we proposed new algorithm removing the motion artifacts from the PPG signal. The method detects motion artifacts by changing the degree of brightness of the light source. If the brightness of the light source is reduced, the PPG pulses will disappear. When the PPG pulses have disappeared completely, the remaining signal is not the signal that results from the changing blood flow. We believe that this signal is the motion artifact and call it the noise reference signal. The motion artifacts are removed by subtracting the noise reference signal from the input signal. We apply this algorithm to the system, so we can stabilize the biomedical monitoring system we designed.
Introduction: Surgical robot is the alternative instrument that substitutes the difficult and precise surgical operation; should have intuitiveness operationally to transfer natural motions. There are limitations of hand motion derived from contacting mechanical handle in the surgical robot master interface such as mechanical singularity, isotropy, coupling problems. In this paper, we will confirm and verify the feasibility of intuitive Non-restraint master interface which tracking the hand motion using infra-red camera and only 3 reflective markers without the hardware handle for the surgical robot master interface. Materials & methods: We configured S/W and H/W system; arranged 6 infra-red cameras and attached 3 reflective markers on hands for measuring 3 dimensional coordinate then we find the 7 motions of grasp, yaw, pitch, roll, px, py, pz. And we connected Virtual-Master to the slave surgical robot(Laparobot) and observed the feasibility. To verify the result of motion, we compare the result of Non-restraint master and that of clinometer (and protractor) through measuring 0~180 degree, 10degree interval, 1000 samples and recorded standard deviation stands for error rate of the value. Results: We confirmed that the average angle values of Non-restraint master interface is accurately corresponds to the result of clinometer (and protractor) and have low error rates during motion. Investigation & Conclusion: In this paper, we confirmed the feasibility and accuracy of 3D Non-restraint master interface that can offer the intuitive motion of non-contact hardware handle. As a result, we can expect the high intuitiveness, dexterousness of surgical robot.
So, Yun-Sung;Cho, Hyun-Duck;Kim, Jong-Hyo;Ra, Jong-Beom
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.18
no.3
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pp.223-231
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1997
In this paper, an interframe coding method for volumetric medical images is proposed. By treating interslice variations as the motion of bones or tissues, we use the motion compensation (MC) technique to predict the current frame from the previous frame. Instead of a block matching algorithm (BMA), which is the most common motion estimation (ME) algorithm in video coding, image warping with biolinear transformation has been suggested to predict complex interslice object variation in medical images. When an object disappears between slices, however, warping prediction has poor performance. In order to overcome this drawback, an overlapped block motion compensation (OBMC) technique is combined with carping prediction. Motion compensated residual images are then encoded by using an embedded zerotree wavelet (EZW) coder with small modification for consistent quality of reconstructed images. The experimental results show that the interframe coding suing warping prediction provides better performance compared with interframe coding, and the OBMC scheme gives some additional improvement over the warping-only MC method.
Kim, Min Hyeok;Lee, Soo Jin;Jho, Jae Young;Kim, Dong Min;Rhee, Kyehan
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.32
no.10
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pp.873-878
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2015
A finger exoskeleton actuated by ionic polymer metal composite (IPMC) actuators has been developed. In order to evaluate performance of cylindrical grasping of finger exoskeletons, they were equipped with a hand dummy, which is composed of four fingers. The finger dummy has three joints that can be actuated by bending the IPMC actuators. A four finger grasping motion was analyzed using cameras, and cylindrical grasping motion was accomplished within two minutes after applying a 4 volt direct voltage to the IPMC actuators. A pull out test was also performed to evaluate the cylindrical grasping force of the finger exoskeletons actuated by the IPMC actuators. Each finger generated about 2 N of holding force when grasping the cylinder which had a diameter of 50 mm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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