CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN BIOINGEGNERIA

Scheda di Offerta Tesi

Titolo (provvisorio): Evaluation and Optimization of Prosthesis Control Based on Regression Machine Learning Algorithms: New Strategies to Maximize the Efficiency Varying the Number of Electrodes

Relatore/i: Chiappalone Michela E-mail:
Indirizzo: Tel.:
Descrizione

Motivazione e campo di applicazione
Questo tesi nasce nel laboratorio Rehab Technologies - INAIL - IIT Lab (https://www.iit.it/research/lines/rehab-technologies-inail-iit-lab) dal progetto Hannes, la mano poliarticolata, supportato dall’ Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) e dal centro di ricerca INAIL di Budrio.
L’obiettivo è quello di creare una nuova protesi poliarticolata per pazienti con amputazione transradiale che garantisca un recupero funzionale human like.

Obiettivi generali e principali attività
L’obiettivo principale consiste nello sviluppare un software per acquisizione di segnali mioelettrici, addestramento di algoritmi di pattern recognition e programmazione embedded della scheda
controllo motori. I segnali elettromiografici vengono associati a comandi per interfaccia utente per permettere la comunicazione e il controllo della protesi. La strategia proposta allo studente è di confrontare algoritmi di pattern recognition già implementati o
nuovi e individuare quello/i con maggior accuratezza. Successivamente si chiederà di valutare e massimizzare l’accuratezza degli algoritmi al variare del numero degli elettrodi di acquisizione e della tipologia di elettrodo. Il completamento con successo di questo progetto è legato allo sviluppo di un sistema di controllo che verrà testato per un’applicazione in real-time con feedback di movimento della protesi o del controllo di un software di realtà virtuale che riproduca i movimenti della mano poliarticolata.

Obiettivi di apprendimento (strumenti tecnici e analitici, metodologie sperimentali)
1. Sviluppo di un software integrato per la gestione e la calibrazione della protesi.
2. Design, implementazione e esecuzione di esperimenti.
3. Design e test real-time per l’acquisizione e il processing di algoritmi per pattern recognition.
4. Mixed software skills (Matlab, LabView, C#, C, C++, Unity, Blender).

Luogo/i in cui si svolgerà il lavoro: Rehab Technologies, IIT (Morego)

Informazioni aggiuntive

Numero massimo di studenti: 1

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