Na tomto místě bude oficiální zadání vaší práce

Transkript

1 Na tomto místě bude oficiální zadání vaší práce Toto zadání je podepsané děkanem a vedoucím katedry, musíte si ho vyzvednout na studiijním oddělení Katedry počítačů na Karlově náměstí, v jedné odevzdané práci bude originál tohoto zadání (originál zůstává po obhajobě na katedře), ve druhé bude na stejném místě neověřená kopie tohoto dokumentu (tato se vám vrátí po obhajobě). i

2 ii

3 České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra počítačové grafiky a interakce Bakalářská práce Textový vstup pomocí myoelektrických signálů Tomáš Tisančín Vedoucí práce: Ing. Adam Sporka, Ph.D. Studijní program: Otevřená informatika, Bakalářský Obor: Softwarové systémy 24. května 2013

4 iv

5 v Poděkování Rád bych tímto poděkoval Ing. Adamovi Sporkovi, Ph.D. za to, že mi vždy vyšel vstřic, za jeho odborné rady a pomoc při vytváření této bakalářské práce a za to, že mi umožnil zapojit se do projektu TextAble. Rád bych také poděkoval Ing. Odřeji Poláčkovi za poskytnuté konzultace a všem participantům, kteří se podíleli na testování a speciálně Jitce Hofrichterové, která mi poskytla její odborné znalosti v oblasti lékařství.

6 vi

7 vii Prohlášení Prohlašuji, že jsem práci vypracoval samostatně a použil jsem pouze podklady uvedené v přiloženém seznamu. Nemám závažný důvod proti užití tohoto školního díla ve smyslu 60 Zákona č. 121/2000 Sb., o právu autorském, o právech souvisejících s právem autorským a o změně některých zákonů (autorský zákon). V Přezleticích dne

8 viii

9 Abstract The goal of this Bachelor s thesis is to find out, whether it is possible to enable the text input using myoelectric signals registered by appropriate input device. The enabling is done by controlling the mouse cursor, or a part of a keyboard and as the input device is chosen Neural Impulse Actuator (NIA). Calibration and mapping tool is written in C# language and, unlike the original software, it has wider options. The thesis contains appropriate researches, detailed analysis of NIA and basic tests of reliability and usability. Abstrakt Cílem této práce je zjistit, zda je možné zpřístupnit textový vstup pomocí myoelektrických signálů zaznamenaných příslušným vstupním zařízením. Zpřístupnění probíhá skrze ovládání kurzoru myši, potažmo části klávesnice a jako vstupní zařízení je zde zvolen Neural Impulse Actuator (NIA). Kalibrační a mapovací nástroj je napsán v jazyce C# a má na rozdíl od originálního software mnohem širší možnosti. Součástí práce jsou příslušné rešerše, detailní rozbor NIA a základní testy spolehlivosti a použitelnosti. ix

10 x

11 Obsah 1 Úvod Popis problému Cíl práce Rešerše Vstupní zařízení Textový vstup Myoelektrické signály NIA Popis zařízení Rozbor přijímaných dat Interpretace dat a základní data z oblasti čelní Zpracování myoelektrického signálu Jeden kanál vs. dva kanály NIA jako vstupní zařízení Program pro kalibraci a mapování Mapování signálu z NIA na vstupní zařízení Textový vstup Testování Sestavení testů a průběh Výběr a popis participantů Výsledky testů Závěr z testování Závěr 47 A Grafy 49 B Svaly předloktí 51 C Uživatelská příručka 55 C.1 Program C.2 Kalibrace xi

12 xii OBSAH C.3 Mapování D Seznam použitých zkratek 61 E Obsah přiloženého CD 63

13 Seznam obrázků 2.1 Ukázka keyeru Kinect Virtuální klávesnice ve Windows Ukázka programu Dasher Dasher - Ovládání skrze menu Emotive EPOC Opasek MYO Zařízení NIA Datové packety NIA NIA na čele Graf mrkání Graf pohybu obočí Graf pohybu očních bulbů Graf čelistní tenze Graf svrašťování čela Graf dlouhého mrkání Svaly frontálního proximálního předloktí Graf střídavé vratné extenze a flexe Graf střídavé extenze a flexe Graf tenze ruky Pásek NIA na předloktí Aplikace vysokého dolního filtru Aplikace nízkého horního filtru Aplikace nízkého horního filtru Kurzor s ukazatelem směru Mapování na menu Program pro testování akcí a událostí Program pro testování tenze Graf výsledků testování při upevnění na čele Graf výsledků testování při upevnění na předloktí A.1 Aplikace nízkého dolního filtru A.2 Aplikace nízkého horního filtru xiii

14 xiv SEZNAM OBRÁZKŮ A.3 Aplikace vysokého horního filtru A.4 Aplikace vysokého horního filtru B.1 Pohled na tři nejdůležitější svaly umožňující palmární flexi a flexi předloktí. 52 B.2 Pohled na m. pronator teres B.3 Flexory prstů C.1 Hlavní okno programu pro připojení, kalibraci a mapování C.2 Okno s grafem aktuálního stavu signálu C.3 Kalibrační a mapovací okno

15 Seznam tabulek 3.1 Oblasti těla pro připevnění NIA Svaly frontálního proximálního předloktí vzhledem k akcím a signálu Mapování jednoho kanálu NIA na předloktí pro pohyb kurzoru myši Méně náročné mapování jednoho kanálu NIA na předloktí pro pohyb kurzoru myši Mapování jednoho kanálu NIA na čele pro pohyb kurzoru myši Mapování dvou kanálů NIA na dvou předloktích pro pohyb kurzoru myši Mapování jednoho kanálu NIA na předloktí pro ovládání menu Mapování dvou kanálů NIA na dvou předloktích pro ovládání menu Mapování jednoho kanálů NIA na čele pro ovládání menu xv

16 xvi SEZNAM TABULEK

17 Kapitola 1 Úvod Tato práce je součástí mezinárodního projektu s názvem TextAble. Tento projekt kombinuje zpracování bio-signálů a interakci mezi člověkem a počítačem. Na základě spojení těchto dvou odvětví lze zkoumat a vyvíjet nové metody a uživatelská rozhraní pro textový vstup a jeho úpravy se zaměřením na motoricky postižené lidi. V rámci této práce jsem se orientoval na myoelektrické signály zachycené na čele a předloktí a hrubě zpracované pomocí NIA (Neutral Impulse Actuator) od společnosti OCZ. Výstup z tohoto zařízení jsem pak využil k namapování na různé události, které mají umožnit ovládání kurzoru myši či klávesnice a umožnit tak psát text. K podobnému účelu slouží i původní program pro kalibraci od zmíněné firmy, avšak velmi omezeně bez možnosti jakékoli modifikace či filtrace. Důležitým aspektem je případná snadná rozšiřitelnost vzhledem k událostem, které je možno nezávisle vytvářet za pomoci jazyku C#. Nebyl by však problém rozšířit možnosti i na další jazyky, jelikož.net nabízí možnost kompilace mnoha jazyků a umožňuje spouštět externě vytvořené zkompilované soubory, které mohou sloužit jako zdroje akcí. Další výhodou je i rozšířená kalibrace, která umožňuje velmi dobře specifikovat jak, kdy a za jakých podmínek se jednotlivé události spustí. Výsledný software byl otestován na zdravých participantech. 1.1 Popis problému V dnešní době informačních technologií si život bez vstupních zařízení neumíme dost dobře představit. Vstupní zařízení, počínaje signalizačním tlačítkem v autobuse, přes různé automaty, bankomaty, až například po počítačovou myš, či klávesnici, jsou vesměs konstruovány pro použití za pomocí prstů a rukou. Majoritními zastupiteli jsou v oblasti počítačů poslední dvě zmíněné periferie. Málokterý člověk z moderní společnosti si dokáže představit život bez možnosti využívání těchto vstupních zařízení. Problém však vzniká tehdy, nemůže-li je jedinec užívat nedobrovolně v důsledku motorického postižení či amputace. Velkou potíží je právě nemožnost psát text a v tuto chvíli mohou na řadu přijít vstupní zařízení reagující na biosignály, konkrétně na myoelektrické impulzy. Text lze psát primárně za pomoci klávesnice, ale je to možné i v zastoupení myši. Právě na náhradu těchto periferií je tato práce zaměřena. 1

18 2 KAPITOLA 1. ÚVOD 1.2 Cíl práce Cílem práce je především vyzkoušet, zda je vůbec možné za pomoci myoelektrických signálů ovládat kurzor myši či psát text na počítači a zjistit, jak je to pro uživatele náročné vzhledem k normálnímu použití myši a klávesnice. V případě úspěchu se dá výstup, který tato práce poskytne, použít jako základ pro další vývoj, který by mohl být zaměřený na motoricky postižené uživatele.

19 Kapitola 2 Rešerše 2.1 Vstupní zařízení Vstupní zařízení je jakákoli periferie umožňující uživateli zadávat data do zařízení, které je následně zpracuje. Výsledkem je pak nějaký výstup. Asi nejčastějším příkladem vstupního zařízení je v dnešní době klávesnice či myš, které komunikují s počítačem. Počítač pak přijatá data zpracuje a například zobrazí na monitoru ve formě textu, ukazatele myši a podobně. Vstupní zařízení lze klasifikovat vzhledem k tomu, jaký je druh vstupu, zda mechanický, zvukový, nebo třeba vizuální, jak je vstup zaznamenáván, jestli diskrétně či spojitě, dle stupňů volnosti, pro koho je zařízení určeno, atd. Nejčastější a nejzákladnější je dělení na: klávesnice, polohovací zařízení, herní ovladače, zařízení snímající obraz/video a zařízení snímající zvuk. Jelikož se tato práce soustředí na vstup umožňující ovládat kurzor myši a je spjata s projektem, který je zaměřený na bezklávesnicový textový vstup, tak u takových zařízení, kde není nutné využití rukou a prstů (jako u klávesnice a myši) se zaměřím na možnosti využití jako náhrady myši či klávesnice Klávesnice Tento druh vstupního zařízení, nejčastěji zastupován počítačovou klávesnicí, je specifický tím, že každé tlačítko nebo klávesa může být přiřazena (namapována) určitému písmenu, znaku, číslici nebo funkci (nazvěme to obecně událost). Často se u tohoto typu vyskytují tzv. modifikátory či přepínače. Ty slouží k přepínání událostí v případě, že jich je na jedné klávese/tlačítku více. U počítačové klávesnice jsou typickým příkladem takového přepínače například klávesy Caps Lock, Shift, Alt (Alternative), Ctrl (Control), Num (Numeric) Lock,... U notebooků je pak častá problematická klávesa Fn (Function). Počítačové klávesnice mají různá rozložení. Tradiční je rozložení QWERTY (pro české klávesnice QWERTZ). Nejdůležitějším optimalizovaným rozložením je Dvorak, které lépe odpovída četnosti použití jednotlivých znaků v anglickém jazyce, síle jednotlivých prstů, atd. Podle některých zdrojů může toto rozložení zvýšit rychlost psaní anglického textu až na 190% původní rychlosti. Nicméně vzhledem k tomu, že v mezinárodních soutěžích stále vyhrávají soutěžící používající klasické rozložení, lze o tomto tvrzení pochybovat. Některé 3

20 4 KAPITOLA 2. REŠERŠE klávesnice využívají možnosti modifikátorů a snižují tak počet tlačítek třeba na polovinu. Taková klávesnice vypadá jako jedna polovina běžné klávesnice. Chybějící tlačítka má zrcadlově převrácená na ty, které obsahuje a použitím modifikátoru je možné vybírat, kterou polovinu klávesnice chce uživatel používat. Zkušení uživatelé této klávesnice dokáží dosáhnout až 88% původní rychlosti psaní na normální klávesnici. Zde je vidět, že se snižujícím se počtem tlačítek se snižuje i rychlost psaní, což je pro tuto práci velmi důležitý fakt.[1] Zvláštní druh klávesnice je keyer. Keyer se od běžné počítačové klávesnice liší svým vzhledem. Tlačítka nejsou rozložena na desce, nýbrž na takové konstrukci, která je vhodná k uchopení do jedné ruky. To činí keyer vhodným zejména do terénu, kde není možné vhodně umístit klávesnici a jeho použití je možné i za pohybu. Naopak nevýhodou je počet tlačítek, jejichž počet se pohybuje od 4 do 50. Čím větší je tento počet, tím složitější je jeho použití, protože tlačítka nemohou být umístěna pouze v přirozených polohách. Obrázek 2.1: Ukázka keyeru (Zdroj: < files.wordpress.com/2008/05/arduino/_textkeyer.jpg)> Polohovací zařízení Nejčastěji jsou zastoupena myší, případně touchpadem. Specifické na těchto zařízeních je to, že mají obvykle malý počet tlačítek. Nejdůležitější data jsou totiž zaznamenávána polohou zařízení a to buď vůči nějakému fyzickému povrchu, anebo dle úhlu naklonění, či odchylky vůči původní pozici. Získané a zpracované údaje se obvykle reflektují ve výstupu formou zobrazení (posun kurzoru, otáčení obrazu,... ) a tvoří tak velmi intuitivní a jednoduché možnosti ovládání. Speciální formou polohovacího zařízení jsou dotykové displeje a stylusy nebo světelná pera, která jsou určena k použití na speciálních obrazovkách. Pomocí polohovacích zařízení je možno za použití grafického rozhraní, či celých programů, nahradit textový vstup klávesnice. Příkladem jednoduchého grafického rozhraní je běžná virtuální klávesnice dostupná v OS Windows. A skvělým příkladem programu pro textový vstup je Dasher, kterému se věnuje sekce

21 2.1. VSTUPNÍ ZAŘÍZENÍ Herní ovladače Do této kategorie spadají veškeré gamepady, joysticky, Wii ovladače a v dnešní době i celé ovládací pulty sloužící k simulaci prostředí, např. letové kabiny. Periferie jako celek se liší dle použití, tedy dle typu hry a jejich hlavní výhodou je komfort a zlepšení zážitku. Stejné je to i s počtem tlačítek, který se pohybuje od jednotek až po desítky, většinou však do dvaceti. Často obsahují, stejně jako klávesnice, přepínače, které umožňují znásobit počet přiřazených akcí. Mezi tlačítky se většinou vyskytuje jeden či více tzv. joypadů (také nazývaných d-pad), v moderní době nahrazené oblíbenějšími "analog sticks"(kontrolní páčky), které slouží jako náhrada za polohovací zařízení a umožňuje tak ovládání směrů. Výjimku tvoří ovladač Wii, který zůstal u původního cross designu a svým způsobem se dá zařadit i mezi polohovací zařízení, protože využívá data o aktuální poloze ovladače vůči senzoru. Jelikož herní ovladače jsou většinou konstruovány tak, aby se ovládaly především prsty, je zbytečné se zde rozepisovat o možnostech bezklávesnicového textového vstupu. Výjimku však tvoří NIA. NIA je původně herním ovladačem, ač neodpovídá běžným specifikacím herního ovladače. Nemá žádná tlačítka a ani standartní konstrukci. Textovému vstupu pomocí NIA se více věnuje sekce Zařízení snímající obraz/video Tyto zařízení slouží většinou k digitalizaci obrazu či videa a k následné úschově. Patří sem tedy různé druhy skenerů, kamer, fotoaparátů, atd. Dokonce do této kategorie lze zařadit některé medicínské přístroje využívané při počítačové tomografii, magnetické rezonanci, či ultrasonografii. Avšak nejdůležitějším zařízením je z hlediska ovládání Kinect. Kinect je původně herní vstupní zařízení využívající kamery pro záznam obrazu, který je následně zpracován a interpretován jako jiné běžné herní zařízení, ale jeho využití zde pouze začalo. Obrázek 2.2: Kinect (Zdroj: < uploads/kinect-game0-img jpg)> Kinect je schopen rozlišit aktuální polohu uživatele a jeho končetin, což se dá skvěle využít jako náhrada polohovacího zařízení. S tím souvisí i zastoupení klávesnice jakožto možnosti textového vstupu. Jakmile je totiž zpřístupněno polohovací zařízení, je prakticky zpřístupněn i textový vstup. Podrobněji jsou tyto možnosti rozepsány v sekci Kinect není bohužel schopen rozlišovat polohu prstů a pohyby tváře. V základu neumožňuje rozpoznávání obličeje a zabudovaný mikrofon rozezná pouze hlas, nikoliv řeč. Naráz umožňuje sledovat dvě osoby, monitorovat jich dokáže až šest.

22 6 KAPITOLA 2. REŠERŠE Zařízení snímající zvuk Do této kategorie patří samozřejmě veškeré druhy mikrofonů, nedílnou součástí jsou ale i MIDI klávesnice. Záznam zvuku již několik let umožňuje rozpoznávání řeči a tedy i psaní textu. Tato metoda je však prozatím poněkud nepřesná a velmi citlivá na výslovnosti a intonaci, ač jsou dnes již vyvinuty takové programy, které si dokáží algoritmy pro rozpoznání přizpůsobit podle jedince, stále jsou zde jisté mezery. Nejvíce je tato metoda rozvinuta pro anglický jazyk, což je celkem logické vzhledem k tomu, že jde o celosvětový a málo ohebný jazyk. Ohebnost jazyka je v tomto případě velice důležitým faktorem, protože ovlivňuje, jak moc podobných slovních tvarů se v jazyce vyskytuje. Pro jazyky, jako je španělština nebo třeba i čeština, je tato metoda zatím "krátká". Existují ale i jiné přístupy pro textový vstup za pomoci zvuku. Například ovládání jen pomocí změny výšky tónu. Jednoduchým příkladem může být náhrada vysokého tónu za 1 a hlubokého za 0, což nám umožní psát například pomocí Morseovy abecedy nebo třeba binárně. Navíc jsou dnes již vyvinuty takové programy, které zjednodušují takovéto psaní pomocí slovníků. Náhrada kurzoru myši je podobná náhradě textového vstupu. Příkladem může být namapování hlubokého dlouhého tónu na pohyb vlevo/dolu, vysokého dlouhého tónu na pohyb vpravo/nahoru a krátké tóny lze využít pro přepínání os a klikání. V kombinaci s rozpoznáváním určitých slov lze vytvořit i komplexnější a přesto snadno ovladatelný přístup. 2.2 Textový vstup Textový vstup je primárně zastoupen klávesnicí. Může jít o počítačovou klávesnici nebo třeba o klávesnici na mobilu, základní funkce je však stejná, umožnit uživateli zadávat písmena či slova, která budou interpretována jako text. Někdy se pro zefektivnění vstupu používají slovníky a predikce. Některé aplikace, které zpřístupňují nebo interpretují textový vstup, se i přizpůsobují uživateli a jeho potřebám. V následující části se však zaměřím na virtuální klávesnici, Dasher a Kinect Virtuální klávesnice Použití virtuální klávesnice je asi programově nejjednodušší způsob, jak nahradit klasickou hardwarovou klávesnici. Ovládání je možné pomocí kurzoru myši nebo lze využít výběrového menu. Co se efektivity psaní týče, použití kurzoru není špatnou variantou textového vstupu. Uživatel je tak schopen napsat znaků za minutu. To ovšem platí jen za podmínky, kdy je k ovládání použita myš. Pokud bychom chtěli tento způsob aplikovat zařízení, které by pouze zastupovalo myš, efektivita by jistě razantně klesla. V případě ovládní pomocí výběrového menu už nemusí být rozdíl tak velký, protože uživatel není nucen navigovat kurzor myši na přesná místa, ale pouze vybírá jednotlivé skupiny písmen. Princip je stejný jako u ovládání kurzoru pomocí výběrového menu, který je popsaný v sekci K ovládání je třeba, stejně jako u klasického výběrového menu, pouze jedna akce.

23 2.2. TEXTOVÝ VSTUP 7 Vše může být umocněno pomocí využití kvalitního slovníku pro jazyk, ve kterém uživatel píše. Pokud se navíc bude slovník přizpůsobovat potřebám uživatele, vznikne vcelku komplexní, efektivní a nenáročný způsob textového vstupu. Podobných principů využívá již zmiňovaný Dasher, který je blíže popsán v následující sekci 2.2.2, ale i virtuální klávesnice ve Windows. Obrázek 2.3: Virtuální klávesnice ve Windows 8 Stejně jako normální klávesnice, i virtuální mají různá rozložení, která mají pomoci uživateli zlepšit efektivitu psaní. Kromě tradičního rozložení je ve světě známe i rozložení OPTI. Toto rozložení je optimalizované vzhledem k faktu, že na dotykových, či normálních obrazovkách je možné najendou zacílit jen jeden bod. Nelze si tedy připravit prsty/ukazatele k úderům, které budou následovat. U běžné klávesnice není nutné problém paralelizace řešit. Použití virtuální klávesnice tento problém přináší a znovu otevírá téma optimalizace pohybu prstů (kurzoru). Podle provedených studií je teoreticky možné dosáhnout zlepšení až o 35% proti tradičnímu rozložení.[1] Dasher Dasher je grafický interface pro textový vstup, kdy není možné (nebo je nevhodné) použít klávesnici, jako je například: ovládání počítače jednou rukou, joystickem, dotykovou obrazovkou, trackballem, myší,... ovládání počítače bez rukou (např. pomocí sledování pohybu očí, hlavy nebo pomocí NIA) při použití kapesních počítačů Nezkušený uživatel dokáže pomocí Dasheru a myši psát 29 slov za minutu (zkušený uživatel 39) [2], což je srovnatelné s běžným ručním psaním. Tento program má k dispozici slovníky mnoha jazyků, které zefektivňují rychlost psaní. Dasher funguje na principu přibližování středového bodu. Uživatel zaměří bod nebo oblast, kam se chce přiblížit a výběr se potvrzuje buď ručně nebo neustále automaticky. Každá oblast je označená písmenem a barevně odlišena a oblasti, které následně tvoří slovo (věty, souvětí, atd.) jsou vnořené do sebe. Velikosti jednotlivých oblastí se odvíjejí od predikce,

24 8 KAPITOLA 2. REŠERŠE která se uživateli přizpůsobuje podle toho, co a jak píše. Pravděpodobnější následující písmena zabírají větší oblast než méně pravděpodobná. Některá velice nepravděpodobná nejsou zpočátku ani vidět a je nutné se k nim nejprve přiblížit. Umístění písmene lze odhadnout, jelikož jsou řazena abecedně. Mazání textu je uskutečněno stejně jako jeho psaní, jen není třeba mířit na specifiské místo, stačí pouze vybrat oblast, která se nachází za středovým bodem. Obrázek 2.4: Ukázka programu Dasher Možností, jak Dasher ovládat je několik. Mezi nejpoužívanější patří "Click mode", kdy bod přiblížení vybírá dle souřadnic kurzoru myši a následný výběr je uskutečněný kliknutím. Podobný mód je pak "Normal mode"nebo "Eyetracker mode", kdy se program neustále přibližuje k místu, kde se nachází kurzor (u Eyetracker modu je pak rozdíl v mazání slov). Místo akce výběru je zde akce start/stop. Důležitou možností jak Dasher ovládat je pomocí jednoho, dvou nebo čtyř tlačítek. Mód pro jedno tlačítko funguje tak, že uživatel stiskem zahájí pohyb ukazatele a po opětovném stisknutí se ukazatel zastaví a program přiblíží zacílenou oblast. Mód pro dvě tlačítka je stejný jako výběr v menu, jedno slouží pro přepínání výběru, druhé pro výběr samotný. Čtyřmi tlačítky je pak možné ovládat směr nahoru, dolu, zpět a vpřed. Prakticky všechny zmíněné módy lze namapovat k použití na NIA a je tedy jen na uživateli, který mu bude vyhovovat nejvíce. V kapitole 5 porováme tyto módy v praxi Kinect Kinect je možné jednoduše použít jako polohovací zařízení ovládané celou paží, není tedy problém propojit toto zařízení s programem jako je například zmíněný Dasher (nebo i virtuální klávesnice) a umožnit tak relativně snadné a rychlé psaní. Velkou nevýhodou je zaznamenávání celého těla. Pro úspěšné používání Kinectu je nutné být v určité vzdálenosti od kamer (přibližně 2 metry). Dále pak ovládání kurzoru celou paží je poněkud náročnější po fyzické stránce. Pravděpodobně by nebyl problém přizpůsobit Kinect pro použití pouze na ruku a případně prsty a ovládat tak kurzor méně náročně a v menší vzdálenosti od kamer.

25 2.3. MYOELEKTRICKÉ SIGNÁLY 9 Obrázek 2.5: Dasher - Ovládání skrze menu 2.3 Myoelektrické signály Myoelektrické impulzy jsou elektrické projevy činnosti nervového systému a svalů, vznikající ve velké míře hlavně v důsledku aktivity svalových vláken, tzv. kontrakce. Pro úspěšné vyprodukování takového impulzu není tedy nutné fyzicky hnout s danou částí těla, stačí pouze zatnout určité svaly. Základní metoda záznamu myoelektrických impulzů spočívá ve vyhodnocování rozdílu potenciálu mezi dvěma místy měření a tento rozdíl tvoří výsledný signál. Na místa se ukládají 2 elektrody, z nichž jedna se konvenčně nazývá aktivní (je nad více aktivní částí nervu či svalu) a druhá referenční (je nad méně elektricky aktivní oblastí). Změna napětí mezi elektrodami je pak snímána a vyhodnocována. Jestliže je oblast pod aktivní elektrodou nabita záporně, je zaznamenaná výchylka negativní, naopak pokud je nabita kladně, pak je výchylka pozitivní 1. Je-li náboj pod oběma elektrodami stejný, pak není zaznamenána žádná výchylka, tento stav je shodný se stavem klidovým. Takový stav ale prakticky nikdy nenastane, protože mezi snímacími elektrodami a zdrojem elektrických změn je tkáň, která mění charakteristiky snímaných potenciálů. Naproti tomu je lidská tkáň, která je tvořena vazivem, tuky, cévami, atd. vcelku dobrý vodič. Tyto tkáně se běžně označují jako objemové vodiče a chovají se jako vysokofrekvenční filtr. Čím větší je tedy vrstva tkáně, tím více je výsledná křivka vyhlazená. [4] Myoelektrická zařízení a projekty Myoelektrickému ovládání se věnuje mnoho studií, výzkumů a produktů. Většina z nich je však zaměřená na ovládání protéz chybějících končetin nebo jejich částí. Ač by se tato zařízení dala použít jako základ k ovládání kurzoru myši, nebo klávesnice samotné, tak jejich cena (řádově desetitisíce dolarů) převyšuje finanční možnosti běžných uživatelů, či 1 V běžné praxi se výchylky na monitorech zobrazují opačně, tedy negativní nahoru a pozitivní dolu

26 10 KAPITOLA 2. REŠERŠE právě motoricky postižených, nemluvě o jejich objemnosti a nepraktičnosti. Proto bych se raději zaměřil na zařízení, která sice nenabízejí takové možnosti, jako celé protézy, ale za to jsou cenově dostupnější a praktičtější. Prvním produktem, který bych rád zmínil, je Emotiv EPOC. Emotiv EPOC je tzv. headset, připevňuje se tedy na hlavu, a k vyhodnocování spouštění namapovaných událostí využívá EEG, EMG a 2 gyroskopy. Všechny tři složky zkombinované dohromady tvoří celkový výstup. Nejedná se tedy o čistě EMG záležitost a ani ji nelze (jednoduše) separovat. Z počtu senzorů lze usuzovat, že produkt je pro měření EEG vhodnější než NIA. Běžné medicínské techniky využívají však k měření mozkových vlk senzorů mnohem více. Výjimečné na tomto zařízení je možnost rozpoznávání emocí a stavů. Produkt je k ovládání kurzoru myši vhodný, avšak hlavně díky gyroskopům, které umožňují jednoduchou interpretaci pohybů hlavy ve všech směrech. Obrázek 2.6: Emotive EPOC (Zdroj: < coroflot.com/user_files/individual_files/123223_ueuo5_ ryeq6eolpscefp5gxz6.jpg>) Dále bych se zmínil o výrobku jménem MYO. MYO je bezdrátový opasek, který se upevňuje na předloktí levé či pravé ruky a zaznamenává odtud myoelektrické signály, které stejně jako jiné přístroje zpracovává a odesílá do vyhodnocovacího programu. V současné době se zatím nevyrábí, ale první kusy mají opustit výrobní linky na přelomu roku 2013 a MYO je v současnosti asi veřejně nejdiskutovanějším a nejznámějším zařízením v této oblasti. Tato práce se však věnuje především produktu OCZ NIA. Toto zařízení se v květnu roku 2011 přestalo zejména kvůli nedostatečnému zájmu veřejnosti vyrábět. Důvodem byla ale i jistá nepřesnost a malá využitelnost. Základ je však stále stejný jako u slibně vypadajícího MYO. NIA je určen především pro použití na čele, je to tzv. headband. Zde dokáže díky EMG měřit svalovou tenzi žvýkacích svalů. Podle popisu zařízení měří také pomocí EOG mrkání očí či pohyb očních bulbů vlevo a vpravo. Dále pak také Alfa a Beta vlny skrze EEG. Více se NIA věnuje následující kapitola 3.

27 2.3. MYOELEKTRICKÉ SIGNÁLY 11 Obrázek 2.7: Opasek MYO (Zdroj: < com/wp-content/uploads/2013/02/myo_650x x400.jpg>) Obrázek 2.8: Zařízení NIA (opasek se senzory a krabička pro zpracování signálů) Nyní si dovolím odbočit od vstupních zařízení k výzkumu. Studie z roku 2012 s názvem Design and Validation of a Myoelectric Cursor Control System for Trans-Radial Amputees se zabývá zpřístupněním kurzoru myši pro lidi s částečnou amputací ruky. V této studii experimentovali s 8-kanálovým EMG výstupem, který měřil myoelektrické signály gest ruky na dvou zdravých participantech. Senzory pro snímání impulzů byly umístěny 2-3 palce (tedy cca 5-8cm) pod loketním kloubem. Hlavním úkolem bylo ovládání kurzoru ve dvojdimenzionálním prostoru pomocí 6 gest: ulnární/radiální odchylování, pronace/supinace, zavření/otevření pěsti. Výsledkem této studie bylo, že je potenciálně možné takto ovládat kurzor myši a nahradit tak jiná polohovací zařízení. [3]

28 12 KAPITOLA 2. REŠERŠE

29 Kapitola 3 NIA 3.1 Popis zařízení NIA byl vyvinut jako herní zařízení komunikující přes USB, které se chová podobně jako jiné herní ovladače. Jelikož jsem použil NIA poněkud netradičně, dovolím si zde popsat vzhled části, která se upevňuje na tělo. Skládá se z gumového pásku dlouhého zhruba 70cm, jehož prostřední 40cm část je zesílená a jsou na ní upevněny tři dvojice senzorů vzdálené necelý 1cm. Okraje tvoří úzké šňůrky určené k utahování kolem hlavy. Z levé strany, kde opasek zeslabuje, vede kabel, který tvoří spojení se samotným zařízením NIA. Zde se zpracovávají zachycené impulzy, které jsou zpracovány a odeslány pomocí rozhraní USB do počítače EMG Elektromyografie funguje u NIA jako u jiných přístrojů, které měří myoelektrické impulzy. Vzhledem k tomu, jak reaguje NIA na mrkání obou očí zároveň (viz. následující sekce sec:beznehodnoty), lze předpokládat, že jeden pár se vždy chová jako aktivní a druhý jako referenční. To by vysvětlovalo i to, proč jsou senzory v párech. Jedna elektroda slouží jako aktivní a druhá jako referenční pro protější pár. Jelikož uprostřed čela nejsou přítomny žádné svaly (nebo snad pouze okraje svalů čelních), lze se domnívat, že prostřední pár je pro měření myoelektrických impulzů využit maximálně jako referenční pár elektrod EOG Elektrookulografie pracuje na podobném principu jako EMG a slouží k měření polohy oka (a jejich časových změn). Pohyby očních bulbů jsou snímány povrchovými elektrodami, které jsou umístěné v blízkosti oka. Pro měření horizontální polohy jsou umístěny vedle koutků obou očí a pro měření vertikální polohy zase pod a nad okem. Elektrody reagují na změny potenciálu rohovky, když je pohled upřený vlevo, rohovka se stane pozitivní a stejně tak i elektroda v blízkosti levého oka. [5] NIA nemá elektrody umístěné vedle, nad ani pod okem, nýbrž šikmo nad okem, což neodpovídá běžným EOG konvencím. Z toho by se dalo usoudit, že možná dokáže měřit jak horizontální, tak vertikální polohu. Jak se však během testování ukázalo, dokáže měřit pouze horizontálně. 13

30 14 KAPITOLA 3. NIA EEG Elektroencefalografie funguje na podobném principu jako elektromyografie. EEG také zaznamenává časové změny elektrického potenciálu, avšak způsobeného aktivitou mozku, nikoli svalů. Existují 4 druhy mozkových vln: Alfa, Beta, Delta a Theta. Alfa a Beta jsou aktivní v bdělosti, narozdíl od Delta a Theta. Beta vlny mají největší frekvenci (13-30Hz) a jsou asi nejlépe vědomně "ovladatelné", jelikož výsledný signál reaguje na logicko-analytické myšlení, stres, strach, zlost, atd. Alfa vlny (8-13Hz) jsou jakýmsi opakem Beta vln. Výsledný signál reaguje na uvolnění, vnitřní klid, zapojení představivosti a kreativní myšlení. Theta vlny (4-8Hz) jsou zachytitelné ve stavu hlubokého uvolnění, meditace či v určitých fázích spánku. Delta vlny (0-4Hz) se vyskytují převážně při hlubokém spánku. NIA měří mozkové vlny Alfa a Beta, které jsou asi jako jediné "vědomě ovladatelné a využitelné". Při měření těchto vln lékařskými přístroji se využívá desítek senzorů umístěných na celé lebeční klenbě. NIA je v tomto směru pozadu, jelikož využívá jen 3 páry umístěné na čele. Takové měření tedy už jen z tohoto důvodu nelze brát příliš vážně. Nicméně jsem funkčnost otestoval a přístroj občas reagoval. Beta vlny stoupaly v případě jednoduchých počtů a naopak klesaly při uvolnění. Alfa vlny reagovaly sporadicky. Podle toho, co jsem popsal v sekci 3.1.1, se lze domnívat, že pro měření mozkové aktivity slouží prostřední pár elektrod, který není zatížen myoelektrickými impulzy (případně šumem). V tomto směru se zdá lépe využitelný Emotive EPOC, který má vyšší počet senzorů a podle shlédnutých videí a přečtených recenzí opravdu reaguje. Stále je zde však problém s nutností velkého soustředění. 3.2 Rozbor přijímaných dat Použít NIA jako vstupní zařízení lze pomocí oficiálního softwaru, který umí namapovat základní signálové projevy (zvýšení/snížení signálu, rychlé kmitání) na základní tlačítka klávesnice, práci se signálem však nedovoluje. To se pro účely této práce jeví jako nedostatečné, nehledě na to, že jde o měření biosignálů a pro správné využití a vytvoření nového kalibračního programu je třeba pochopit, jak NIA pracuje. Za použití knihovny HID USB DRIVER od Floriana Leitnera bylo zjištěno, že zařízení NIA odesílá 55 bytů dat v každém datovém packetu a těchto packetů odešle 512 každou vteřinu. Dále pak přijímá data o velikosti 9 bytů, avšak nepodařilo se zjistit, jaký účel tato data mají, protože stejně jako například USB gamepad nebo joystick začíná zařízení odesílat data automaticky a nijak nereaguje na jakýkoli výstup.

31 3.2. ROZBOR PŘIJÍMANÝCH DAT 15 Z pozorování vstupů lze usoudit, že datová část packetu je tvořena následovně (barevná odlišení viz. 3.1): 48 bytů měření (modrá a filová část) 2 byty nezjištěného účelu, které mají hodnotu vždy 56 a 189 (šedá část) 1 byte nezjištěného účelu, který má hodnotu 109, ale občas kolísá na hodnotu 110 (šedá část) 3 byty, které slouží jako počítadlo, z nichž první je vždy nulový (oranžová část) 1 byte, který se pohybuje mezi 3-9 (9 modrých trojic), nejčastěji však mezi 4-5 (zelená část) 48 bytů z měření lze dále rozdělit do skupin po třech vždy po sobě jdoucích bytech. Vznikne tedy 16 vzorků dat z jednoho packetu, kde vždy poslední byte určuje počet validních vzorků. Obrázek 3.1: Ukázka čtyř datových packetů NIA Validní vzorek se sestává z 3 bytů, těchto vzorků je v jednom packetu přesně tolik, kolik udává poslední byte datové části packetu. První byte z této trojice se mění s každým vzorkem a to velice nahodile v celém svém rozsahu (0-255), druhý byte se také mění s každým vzorkem, avšak lze vypozorovat nárůst i pokles v řádu jednotek či desítek ve spojitosti s posledním třetím bytem. Ten se mění o pouhou jednotku během několika vzorků a to právě v závislosti na bytu druhém. Když druhý byte narazí na své maximum (255), v dalším vzorku klesne a třetí byte vzroste. V opačném případě je tomu naopak, druhý byte narazí na své minimum (0), třetí byte klesne. Podle pozorování vstupů v různých situacích lze tedy říci, že celý vzorek je pouze jedno číslo o velikosti 3 byty, avšak zapsané v opačném pořadí. Tuto teorii dokládá i projekt s názvem nia-brew. Toto však platí v případě, opomineme-li fakt, že NIA měří také Alfa a Beta vlny. Výsledné číslo nestačí k tomu, aby v něm byla zaznamenána jak svalová aktivita (resp. i svalový šum) tak mozkové vlny. Nabízí se tedy tři úvahy, buď je tato teorie jen z části pravdivá a originální software od NIA získává ze zařízení ještě nějaká data, například pomocí odesílání žádostí na tato data, nebo nějak získává data o mozkové aktivitě skrze vnitřní algoritmy, nebo NIA mozkové vlny neměří. Vzhledem k tomu, že se v této práci zaměřuji

32 16 KAPITOLA 3. NIA pouze na EMG, spokojil jsem se s daty, které dokáží poskytnout informace o myoelektrických impulzech. 1 Pokud se tedy budeme držet osvědčené metody interpretace dat z packetu, získáme za sekundu průměrně bitových vzorků, tedy čísel od do , což mnohonásobně převyšuje množství potřebné ke korektnímu zpracování v reálném čase. 3.3 Interpretace dat a základní data z oblasti čelní Jelikož jsem došel k tomu, že jediné co má spojitost s měřením a lze to z NIA extrahovat, je číslo, zvolil jsem jako základní interpretaci graf, tedy konkrétně graf jakéhosi zpracovaného signálu. Ten lze velice snadno vizuálně posoudit a lze v něm snadno najít případné datové segmenty, které by se daly přiřadit konkrétním svalovým akcím. Tento přístup je vlastně shodný s klasickým medicínským přístupem, který se běžně používá. Obrázek 3.2: Umístění pásku se senzory na čele (Zdroj: < s.jpg> - úmyslně byl vybrán jiný typ NIA než byl použit, aby bylo vidět, kde jsou na čele senzory umístěny) Běžné hodnoty Při pozorování grafu vzhledem k vyvolaným akcím lze říci, že se křivka chová velmi podobně, jako běžné EMG zařízení využívané například ve zdravotnictví. Nelze přesně určit, jak je snímaný signál dále zpracován hardwarem NIA, tedy jaké filtry a funkce používá pro konečný vstup. Vzhledem k tomu, že signál vypadá v běžných situacích obstojně, rozhodl jsem se, že pro základní testování nebudu používat žádné filtrování, avšak případné vlivy různých filtrů alespoň vyzkouším a rozeberu. 1 Technicky zařízení odesílá 56 bytů, ale kvůli specifikaci Windows HID drivers[6] je poslední/první byte vždy nulový, díky této skutečnosti můžeme tvrdit, že získaná data jsou zapsaná v opačném pořadí, což vysvětluje opačný zápis jednotlivých vzorků

33 3.3. INTERPRETACE DAT A ZÁKLADNÍ DATA Z OBLASTI ČELNÍ 17 Obrázek 3.3: Graf zachycený při mrkání střídavě levého a pravého oka Obrázek 3.4: Graf zachycený při pohybech střídavě levého a pravého obočí Výchylky označené zeleně a modře 1 v grafech 3.3, 3.4 a 3.5 jsou způsobeny různými pohyby v oblasti očí a lze je podle určitých pravidel sjednotit. Každý z grafů je v trochu jiném měřítku, aby byly výsledky dostatečně viditelné. Porovnáme-li grafy, které souvisí s měřením mrkání a pohyby obočí, tak jediným rozdílem je poměr naměřených hodnot, který je přibližně 3:1. Větší naměřené hodnoty jsou nejspíše způsobeny přímými posuny senzorů při svrašťování obočí. Ač se jedná o žádané reakce signálu, nelze tyto hodnoty pokládat za zcela korektní. U grafu č.1 je také zřejmé, že hodnoty naměřené pro levé oko, jsou znatelně menší než pro pravé. Je tedy zřejmé, že myoelektrické impulzy mohou být za stejných podmínek pro oči rozdílné. Později zjistíme, že tomu tak není pouze u očí. Na grafu 3.5 jsem hnědě zvýraznil výchylky, které se vyskytují vždy po návratu očních bulbů zpět do střední polohy. Bylo by tedy logické tvrdit, že tyto stavy jsou způsobeny zpětným pohybem očí, který je stejný, jako pohyb bulbů v opačném směru. 1 Červeně jsou označeny části grafu, které nejsou spojeny s žádnými pohyby

34 18 KAPITOLA 3. NIA Obrázek 3.5: Graf zachycený při pohybech očních bulbů střídavě vlevo a vpravo s návraty do normální střední polohy Nejlépe využitelné se tedy zdá mrkání očí, které nezpůsobuje pohyby senzorů, ani nežádoucí stavy. Navíc není nutné nijak zvlášť ovládat svaly umožňující svraštění obočí. Pohyb očních bulbů navíc způsobuje další nežádoucí efekty, jako jsou ztráta vizuálního soustředění a závratě. Mrkání obou očí zároveň nezanechává žádný specifický signál! (vysvětleno v sekci 3.1.1) Obrázek 3.6: Graf zachycený při zatínání žvýkacích svalů Z grafů 3.6 a 3.7 je patrná oblast rychlého kmitání hodnot v rozsahu větším, než je běžný pro klidový stav. Stejně tak je zřejmé, že lépe využitelná je tenze čelisti, ze které je možno získat čistší data. Navíc při svraštění čela (neboli svraštění levého i pravého obočí ve stejný okamžik) způsobuje posuny a nadzdvihování senzorů, podobně, jak tomu bylo při svrašťování jednotlivých obočí. Nelze tedy opět jednoznačně říci, zda produkovaný signál tvoří pouze myoelektrické signály. Jako výchozí pro další postup jsem tedy zvolil takové akce, které jsou přiřaditelné v původním software pro NIA. Jedná se tedy o mrkání levého a pravého oka a tenze čelisti.

35 3.3. INTERPRETACE DAT A ZÁKLADNÍ DATA Z OBLASTI ČELNÍ 19 Obrázek 3.7: Graf zachycený při svrašťování čela Obrázek 3.8: Graf zachycený při prodlouženém zavírání a otevírání levého a pravého oka Při pokusech byly zaznamenány i další opakovatelné datové segmenty avšak spojené s mrkáním očí. Při ponechání zavřeného víčka se signál postupně ustálí a při následném otevření jsou hodnoty podobné těm, které byly naměřeny pro zavření víčka opačného. Tyto akce by se daly využít, ale pro uživatele by mohlo být obtížné a nepohodlné mít určitou dobu oko zavřené Data z různých částí těla V průběhu vytváření a testování software jsem vyzkoušel připevnit NIA i na jiné části těla, zvláště pak na předloktí. Výsledky byly podobné těm, které byly pořízeny na čele, a proto jsem se zaměřil na použití na různých tělních oblastech. Aby bylo možno posoudit, zda je umístění senzorů vhodné pro další použití, bylo zapotřebí, aby různé pohyby invokovaly různé datové stopy. Pro určení vhodnosti jsem jednoduše vycházel z předpokladu, že z umístění na čele lze věrohodně získávat tři typy dat: zvyšování (způsobené mrkáním levého oka, či pohyby očních bulev vlevo), snižování (způsobené mrkáním pravého oka, či pohyby

36 20 KAPITOLA 3. NIA očních bulev vpravo) a kmitání (způsobené čelistní tenzí). Proto, aby umístění bylo alespoň stejně přijatelné, bylo třeba, aby určité vědomé a nenáročné pohyby vyvolávaly tyto druhy dat. Tabulka ukazuje 3.1, kde všude lze NIA připevnit, aby bylo možno získávat relevantní data. Oblast Zvyšování Snižování Kmitání Čelo Levé mrknutí/pohyb Pravé mrknutí/pohyb Zatnutí čelistních svalů očních bulev vlevo očních bulev vpravo Týl Uklánění krční páteře Uklánění krční páteře - vlevo vpravo Stehno - - Zatnutí stehenních svalů Holeň Plantární flexe nohy Dorzální flexe nohy - Lýtko Různé náhodné pohyby Různé náhodné pohyby Zatnutí lýtkových svalů Paže Extenze předloktí Flexe předloktí Zatnutí předních pažních svalů Frontální Extenze předloktí Flexe předloktí Zatnutí ruky proximální předloktí Frontální Supinace a částečně Pronace a částečně Zatnutí ruky distální předloktí i extenze předloktí i flexe předloktí Dorzální proximální předloktí Supinace předloktí Pronace předloktí Zatnutí ruky Dorzální distální předloktí Supinace a částečně i extenze předloktí Pronace a částečně i flexe předloktí Zatnutí ruky Tabulka 3.1: Oblasti těla, ze kterých lze získávat data z NIA pomocí pohybů daných částí Z tabulky 3.1 vyplývá, že data na stejné úrovni jako z čela lze získávat z paže a předloktí. Vhodnější pro jakékoli použití se však jeví předloktí, protože je lépe ovladatelné. Podle získaných dat zde vzniká menší myoelektrický šum a pro kmitání je využita ruka (ačkoli jsou samozřejmě pro zatnutí ruky využity právě předloketní svaly), nikoli samotná oblast pro upevnění, což značně zjednodušuje ovládání a zamezuje nežádoucímu pohybu senzorů podobně, jak je tomu při svrašťování čela. Tento výběr je shodný s výběrem umístění opasku MYO. Opasek MYO má však senzory jak na přední, tak na zadní straně předloktí. Toto by vzhledem k počtu a rozmístění senzorů NIA dovolovaly pouze 2 paralelní kanály, tedy 2 opasky zapojené nad sebou, každý z jedné strany. Bohužel tím by se vyřešil pouze jeden problém, který tento způsob umístění má. Vzhledem k tomu, že akce, které vyvolávaly zvyšování a snižování hodnoty jdoucí z NIA na zadní straně předloktí, byly pronace a supinace předloktí, nelze vyloučit, že hodnoty nebyly zcela korektní kvůli přetáčení jednotlivých svalů. Dalším důležitým záporem je větší počet svalů a silnější vrstva tuku, která může ovlivnit (zhoršit) přenos myoelektrických signálů.

37 3.3. INTERPRETACE DAT A ZÁKLADNÍ DATA Z OBLASTI ČELNÍ 21 Pro další postup a testování jsem tedy zvolil frontální proximální předloketní část (dále pouze předloktí) a čelo. Z pozorování lze také usoudit, že není velký rozdíl mezi tvary výsledných signálů pohybů očních bulbů a jinými pohyby jako je např. extenze/flexe předloktí, pronace, supinace,.... Je to dáno tím, že se měří rozdíly svalových aktivit. Zachytí-li jeden pár senzorů (resp. jedna strana opasku) silnější impulzy než pár protilehlý, vygeneruje se výchylka. Pokud pohyb způsobují svaly právě pod jedním párem senzorů, je pohyb dostatečně jednoznačný a výsledný signál je podobný signálu pohybu očních bulbů (mrkání). Z toho vyplývá, že výsledné signály stejných pohybů se mohou lišit a budou velmi náchytlné na umístění opasku Měření dat z oblasti předního horního předloktí Jak jsem již zmínil, jako vhodnou oblast pro upevnění NIA jsem kromě běžného umístění na čele zvolil ještě jedno a tím je frontální proximální předloktí. V této oblasti se nachází mnoho svalů, které umožňují pohyb ruky, zápěstí a předloktí samotného. Nejdůležitější zastupitelé jsou vypsáni v následující tabulce. Sval Pohyb Musculus flexor carpi radialis Palmární flexe (flexe zápěstí) Flexe předloktí Musculus palmaris longus Palmární flexe (flexe zápěstí) Flexe předloktí Musculus flexor carpi ulnaris Palmární flexe (flexe zápěstí) Flexe předloktí Musculus flexor digitorum superficialis Flexe prstů (kromě palce) Musculus flexor digitorum profundus Flexe prstů (kromě palce) Musculus flexor policis longus Flexe palce Musculus pronator teres Flexe předloktí Musculus extensor carpi radialis longus Dorzální flexe (extenze zápěstí) Tabulka 3.2: Nejdůležitější svaly frontálního proximálního předloktí podílející se na pohybech důležitých pro získávání dat z NIA[7][8][9] Extenze předloktí Nabízí se tedy hned 5 různých akcí, které mohou vyvolat myoelektrické impulzy zachytitelné senzory na frontálním proximálním předloktí. Dle obrázku 3.9 je možné si všimnout, že flexi předloktí a tedy i palmární flexi vykonávají svaly na mediální straně předloktí a extenzi pak svaly na straně laterální. Už nyní je tedy možné předpokládat, že akce spojené se svaly, které jsou umístěné na stejné straně, vyprodukují podobně zpracované myoelektrické impulzy. Nemělo by tedy běžně docházet k tomu, co se děje u mrkání, tedy k úplné "neutralizaci"myoelektrických impulzů. Zatínání ruky umožňuje m. flexor digitorum profundus a m. flexor digitorum superficialis. Není to nic jiného, než flexe prstů. Dle obrázku B.3 je možné si všimnou umístění těchto svalů, které je mezi mediální a laterální stranou, tedy po celé šířce strany frontální. Při správném umístění senzorů by tedy tyto svaly neměly zapřičiňovat výchylky. Což podle 3.1 odpovídá, protože mají na svědomí kmitání signálu.

38 22 KAPITOLA 3. NIA Obrázek 3.9: Povrchová vrstva svalů frontálního předloktí[7] (zvýrazněné svaly v tabulce) Různé pohledy na zmíněné svaly, včetně svalu z tabulky 3.2, který nebyl uveden na obrázku 3.9, je možno nalézt v příloze B. Graf 3.10 ukazuje jak signál reaguje na extenzi a následnou flexi do počáteční polohy (pro zjednodušení nazvu tyto pohyby vratná extenze/flexe). Touto počáteční polohou je myšlen takový stav, kdy je možno provést extenzi a zároveň flexi předloktí. Nejde tedy o plně flektovanou či extendovanou polohu, ze které by uživatel nemohl další flexi či extenzi vykonat. Z grafu 3.10 je kromě rozdílné výchylky viditelný rozdíl v průběhu vratné extenze a vratné flexe předloktí. Zatímco průběh vratné extenze (znázorněna zeleně) je plynulý, vratná flexe generuje vnitřní skok. Během testování však vyšlo najevo, že se tento skok vyskytuje jen u některých uživatelů a také v závislosti na upevnění senzorů. Narozdíl od vratné extenze/flexe generuje běžná extenze/flexe mnohem strmější signál, který by stoupal do mnohem vyšších hodnot pokud by to zařízení umožňovalo. Toho lze využít v případě, kdyby zpracovaný signál nebyl správně interpretován, tedy pohybová akce by byla vykonána, ale namapovaná akce by nebyla vykonána. Uživatel může předloktí pomalými pohyby dostat do více extendované/flektované polohy bez zachycení akce a provést pak "silnější"extenzi/flexi, která už bude spíše zachycena. Nezachycení pohybové akce může být způsobeno nejem špatným, ale i záměrným nastavením, které se snaží redukovat pošet falešně pozitivních příznaků. Tenze ruky pak nabízí velmi podobná, avšak znásobená, data jako tenze čelisti. V příloze je možné shlédnou grafy supinace a supinace, které byly pro tento text nedůležité.

39 3.3. INTERPRETACE DAT A ZÁKLADNÍ DATA Z OBLASTI ČELNÍ 23 Obrázek 3.10: Graf zachycený při střídavé tzv. vratnou extenzi a vratnou flexi předloktí Obrázek 3.11: Graf zachycený při střídavé extenzi a flexi předloktí Obrázek 3.12: Graf zachycený při tenzi ruky

40 24 KAPITOLA 3. NIA Obrázek 3.13: Umíštění pásku se senzory na předlotkí (zvýrazněné části = senzory) 3.4 Zpracování myoelektrického signálu Filtrování V běžné praxi se při snímání elektrických dějů využívají filtry k potlačení nechtěných frekvencí a zesílení chtěných. Rozlišují se dva základní filtry - horní a dolní. Frekvence vyšší než horní filtr a nižší než dolní filtr jsou potlačeny tím více, čím je jejich odchylka vyšší. Ostatní frekvence, které jsou mezi dolním a horním filtrem jsou pak maximálně zesíleny. [4] Příliš vysoký horní filtry vede k znásobení vysokofrekvenčního šumu. Takto tvořený filtr by se dal využít například pro zesílení tenze, která právě produkuje vysokofrekvenční kmitání. [4] Příliš vysoký horní filtr vede k znásobení počtu vln ve vysokofrekvenčním šumu. Zaznamenáno je pak velké množství malých rychlých vlnek. Těžko lze říci, k čemu by se takový filtr dal v případě NIA použít, jelikož je většinou snaha tento jev spíše potlačit. [4] Příliš nízký horní filtr vede naopak k vyhlazení křivky. Ostře řezané amplitudy jsou zaoblené a ztrácí amplitudu. Toho by se dalo využít pro potlačení přílišného šumu, zmírnění efektu tenze a také pro slabé zmírnění velkých výchylek. [4] Příliš nízký dolní filtr vede k nestabilitě bazální linie křivky. Ta kolísá dle polarizace elektrod, která může být způsobena například nečistou, mastnou, nebo vlhkou pokožkou v místě, kde je přiložena elektroda. V praxi se takto takový filtr moc nepoužívá a ani zde není jeho využití příliš vhodné. [4] Příliš vysoký dolní filtr lépe zaznamená tendence změn vln. Vlny s vyšší amplitudou jsou méně plynulé a velmi ostré. Naopak vlny s nižší amplitudou jsou plynulejší. Toho se dá využít pro rychlejší spád do normálních hodnot a zamezit tak zbytečně dlouhé prodlevě tohoto spádu. [4] Tak jak bylo popsáno, by měly filtry fungovat teoreticky. Tedy fungují tak u běžných přístrojů využívaných v EMG. Filtry jsem otestoval na NIA a i zde se teorie potvrdila až