Domain‑Shift‑Erkennung bei Myoelektrik: Herausforderungen und Chancen im Stream‑Learning
Die Erkennung von Domain‑Shifts in myoelektrischen Aktivierungen stellt ein zentrales Problem dar, weil Elektromyographie‑Signale (EMG) von Natur aus nicht‑stationär sind. In einer aktuellen Studie wird untersucht, wie Daten‑Stream‑Learning‑Methoden dazu beitragen können, diese Verschiebungen in Echtzeit zu identifizieren.
Der Fokus liegt auf dem DB6‑Datensatz der Ninapro‑Datenbank, bei dem Domains als zeitlich getrennte Segmente definiert werden – jeweils für unterschiedliche Probanden und Aufnahmesitzungen. Zur Hervorhebung der Verschiebungen wird Kernel Principal Component Analysis (KPCA) mit einem Kosinus‑Kernel eingesetzt, um die Daten vor der Drift‑Erkennung zu transformieren.
Die Autoren evaluieren mehrere Drift‑Detection‑Algorithmen, darunter CUSUM, Page‑Hinckley und ADWIN. Die Ergebnisse zeigen, dass die derzeitigen Techniken Schwierigkeiten haben, eine hohe Genauigkeit bei der Echtzeit‑Erkennung von Domain‑Shifts in EMG‑Signalen zu erreichen. Dennoch verdeutlichen die Befunde das enorme Potenzial von Streaming‑Ansätzen, stabile EMG‑Dekodierungsmodelle zu erhalten.
Die Arbeit unterstreicht, dass weitere Forschung nötig ist, um die Robustheit und Genauigkeit dieser Methoden in realen Einsatzszenarien zu verbessern. Gleichzeitig eröffnet sie neue Perspektiven für die Entwicklung adaptiver Systeme, die sich dynamisch an verändernde Muskelaktivitäten anpassen können.