193.174.19.232Abstract: F. Biyouki, M. Pooyan, H. Kobravi (2023)

Biomedical Signal Processing and Control, 86, 105256p. (2023) DOI:10.1016/j.bspc.2023.105256

Application of peripheral neural information to model and control agonist/antagonistic muscular coordination dynamics using the Poincaré approach

F. Biyouki, M. Pooyan, H. Kobravi

Recovering motor activation signals from peripheral nerve fascicles is the most acknowledged strategy for the control of prostheses driven by electroneurogram. Yet, restoring signals capturing correct muscular co-activation dynamics is still a challenge. This study aims to identify, through a novel hybrid paradigm, a reference model for muscular co-activation dynamics, whose parameters could be controlled by electroneurogram. A dataset related to an animal study was exploited. Muscular co-activation was modelled in the phase space using the Poincaré plot. The information of a selected electroneurogram channel about gait events was extracted and employed for the first time to design the Poincaré section. Utilising the intersection points, proposed iterated maps, X- and Y-maps, were trained to develop a reference model. The cross-validated prediction error of the model was 2.06 × 10-4 ± 0.0011 and 7.17 × 10-6 ± 4.59 × 10-5 for the X- and Y-maps, respectively. Analogous large- and small-scale patterns of the recurrence plots corresponding to sample model-generated and true data verified their similar dynamical regimes. Low variability of the model parameters, intra- and inter-trially, corroborated generalisability of the model. The viability of exploiting electroneurogram for modelling and predicting muscular co-activation was established. Leveraging reference model not only simplifies, but also opens up new possibilities for near-natural control of prostheses.

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