고차원 컴퓨팅 제스처 인식 (HDC-GCog)
2026년 1월 15일 업데이트: University Hospital, Grenoble
이 연구의 주요 목표는 다른 분류 방법 (KNN, RF, SGD, NC)과 비교하여 HDC 알고리즘의 사용을 통해 제스처 인식 및 분류 정확도의 개선입니다. 인식 속도는 제스처 인식의 민감도와 특이성에 의해 표현 될 것입니다. 이 모델은 데이터 세트의 일부에서 교육을 받고 편견을 피하기 위해 나머지 부분에서 테스트됩니다.
2 차 목표는 다음과 같습니다.
- 다른 표준 모델과 비교하여 HDC 알고리즘으로 제스처 인식 정확도 향상.
- 사용 된 전극의 수와 그 위치에 따라 제스처 인식 속도의 계산.
- 10 레벨 시각적 아날로그 척도에서 6 이상으로 평가 된 대상의 장치 편안함 평가.
- 10 레벨 시각적 아날로그 척도에서 6 이상으로 평가 된 제스처 수행의 용이성에 대한 대상의 평가.
연구 개요
상태
상태
아직 모집하지 않음
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
이 프로젝트는 팔뚝에 기록 된 표면 근전도 (EMG)를 기반으로 한 제스처 인식을 목표로합니다. CEA는 현재 제스처 인식의 정확성과 대기 시간을 향상시키기 위해 설계된 고 차원 컴퓨팅을 기반으로 학습 알고리즘을 개발하고 있습니다. 기존의 컴퓨팅 방법과 달리, 개발 된 접근법은 (Pseudo) 랜덤 하이퍼 벡터에 의존합니다. 이는 상당한 장점을 가져옵니다. 잘 정의 된 산술 작업 세트가있는 간단한 알고리즘, 소음 및 오류에 매우 강력하며 궁극적으로 높은 평행을 가진 메모리 중심 아키텍처로부터 혜택을받을 수있는 빠른 1 패스 학습을 통해 매우 강력합니다.
이 연구는 비디오 게임 또는 메타버스와 같은 여러 응용 프로그램으로 이어질 수 있지만 예를 들어 로봇 보철물, 텔레 수술 응용 프로그램 또는 가상 현실 애플리케이션을 사용한 단순히 의료 교육과 같은 의료 분야에 큰 관심을 기울일 수 있습니다.
연구 유형
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
등록
10
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: Daniel ANGLADE, MD, PhD
- 전화번호: 04 38 78 17 46
- 이메일: danglade@chu-grenoble.fr
연구 연락처 백업
- 이름: Caroline SANDRE-BALLESTER, PhD
- 전화번호: 04 38 78 28 51
- 이메일: csandreballester@chu-grenoble.fr
연구 장소
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-
Grenoble, 프랑스, 38054
- Clinatec Cea/Chuga
-
연락하다:
- Daniel ANGLADE, MD, PhD
- 전화번호: 04 38 78 17 46
- 이메일: danglade@chu-grenoble.fr
-
연락하다:
- Caroline SANDRE-BALLESTER, PhD
- 전화번호: 04 38 78 28 51
- 이메일: csandreballester@chu-grenoble.fr
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
설명
포함 기준 :
- 건강하고 오른 손잡이 자원 봉사 주제,
- 남성 또는 여성,
- 18 세에서 65 세 사이의 나이,
- BMI <30 kg/m²,
- 15cm 미만의 최소 팔뚝 둘레,
- 피험자들은 오른쪽 팔뚝을 면도하거나 다듬는 데 동의합니다.
- 비 옵션 양식에 대한 계약,
- 사회 보장 제도와 제휴 한 주제,
- 생의학 연구에 참여하는 개인의 국가 데이터베이스에 등록
제외 기준 :
- 오른쪽 팔뚝과 손에 알려진 운동 문제가있는 대상,
- 알려진 알레르기 또는 전극 구성 요소 중 하나에 대한 알려진 알레르기 또는 편협,
- 측정 영역에 병변의 존재,
- 활발한 의료 임플란트가있는 대상 (예 : 맥박 조정기, 달팽이관 임플란트 등),
- 측정 영역에서 피임 임플란트를 착용 한 대상.
- 측정 당시 임신을 알고있는 여성 대상,
- 대상은 지역을 면도하거나 다듬기를 거부하거나 체모가 면도 또는 트리밍을 방해하는 사람,
- EMG를 변경할 가능성이있는 병리의 존재.
- 공중 보건법의 L1121-5 ~ L1121-8에서 언급 된 사람 (임산부, 여성, 노동 수유 어머니, 사법 또는 행정 결정에 의해 자유를 박탈 한 사람, L. 3212-1 및 L. 3213-1에 따라 정신과 적 치료를받는 사람은 사법 또는 행정 결정에 의해 자유를 박탈당한 사람에 해당합니다. 연구, 미성년자, 법적 보호 조치를 취하거나 동의를 표현할 수없는 사람 이외의 목적을위한 건강 또는 사회적 시설).
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
팔의 수
1
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: HDC-GCOG
고차원 컴퓨팅 제스처 인식
|
표면 근전도 기록
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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32 고주파 표면 EMG 전극으로 구성된 장치를 사용한 제스처 인식 속도
기간: 3 시간
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제스처 인식 백분율로 표현 된 제스처 인식 속도의 계산
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3 시간
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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실시간 제스처 인식 (대기 시간 <100ms)
기간: 3 시간
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다른 공통 모델과 비교하여 HDC 알고리즘으로 향상된 제스처 인식 속도 측정
|
3 시간
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제스처 인식 속도를 극대화하기 위해 EMG 획득에 사용되는 위치 및 전극의 검증
기간: 3 시간
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사용 된 전극의 수와 해당 위치에 따른 제스처 인식 속도 계산
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3 시간
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제스처 수행의 용이성에 관한 피험자의 피드백 분석 (설문지 형태)
기간: 3 시간
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10 포인트 시각적 아날로그 척도에서 6보다 큰 장치 편안함의 피험자 등급
|
3 시간
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
협력자
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Salerno, A., Barraud, S. (2024). Evaluation and implementation of High-Dimensionnal Computing for gesture recognition using sEMG signals. Proceedings of the 2024 International Conference on Control, Automation and Diagnosis (ICCAD)
- Salerno, A., Barraud, S. (2025). Novel and efficient hyperdimensional encoding of surface electromyography signals for hand gesture recognition, Biosensor 2025.
- A. Sultana, F. Ahmed, Md. S. Alam, A systematic review on surface electromyography-based classification system for identifying hand and finger movements, Healthcare Analytics, 3, 100126, 2022, DOI:10.1016/j.health.2022.100126
- Sgambato, B. G., Castellano, G. (2022). Performance comparison of different classifiers applied to gesture recognition from sEMG signals. In Bastos-Filho, T. F., de Oliveira Caldeira, E. M., Frizera-Neto, A. (Eds.), XXVII Brazilian Congress on Biomedical Engineering. CBEB 2020. IFMBE Proceedings, Vol. 83. Springer, Cham
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
연구 시작
2026년 1월 15일
기본 완료 (추정된)
기본 완료
2026년 4월 1일
연구 완료 (추정된)
연구 완료
2026년 6월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2025년 8월 19일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 8월 26일
처음 게시됨 (추정된)
처음 게시됨
2025년 9월 4일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2026년 1월 20일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 1월 15일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2026년 1월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- 38RC25.0179
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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