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Applicazione di tecniche di machine learning per il controllo mioelettrico di dispostivi prostetici
Tesi all'estero
Parole chiave ANALISI DEL MOVIMENTO, EMG DI ALTA DENSITÀ, MUSCOLI DELL'AVVAMBRACIO
Riferimenti TAIAN MARTINS
Riferimenti esterni Prof James Fitzgerald
Gruppi di ricerca Laboratory for Engineering of the Neuromuscular System (LISiN)
Tipo tesi SPERIMENTALE
Descrizione L'argomento proposto fa parte di un progetto di ricerca più ampio, il cui obiettivo finale è lo sviluppo di una nuova strategia di controllo di una mano prostetica basata su tecniche di Machine Learning (ML). Come variabile di controllo viene utilizzato l'EMG di superficie ad alta densità. Il progetto adotta un approccio olistico che va dallo sviluppo della brain computer interface, attraverso l'acquisizione di dati sui soggetti, allo sviluppo dell'architettura ML, e ad una fase di test sugli amputati.
La ricerca è attualmente condotta presso l'Università di Oxford, mentre l'acquisizione dati è condotta presso il Politecnico di Torino. Delle due attività da svolgere come progetto di tesi magistrale, delineate di seguito, si propone in questo momento il primo studio.
Studio 1:
Il progetto finale di tesi si inserisce nel quadro di ricerca appena delineato. Lo studente avrà accesso al set di dati EMG e cinematici acquisiti al Politecnico di Torino e svilupperà un'architettura basata su ML per tradurre il primo nel secondo.
Studio 2:
Il progetto finale di tesi si inserisce nel quadro di ricerca appena delineato. Lo studente prenderà parte alla fase di progettazione ed esecuzione del processo di acquisizione dei dati. Dopo aver acquisito una quantità soddisfacente di dati di qualità sufficiente, lo studente valuterà le prestazioni di classificazione/regressione di un algoritmo ML.
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Conoscenze richieste Algebra lineare
Utilizzo avanzato di Matlab
Competenza avanzata in lingua Inglese
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Note Gli studenti interessati alla presente proposta di tesi sono pregati di scrivere al relatore proponente indicando:
1- il suo interesse a svolgere il tema proposto.
2- la motivazione per la scelta del tema offerto (5-10 righe di testo)
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Scadenza validita proposta 19/05/2023
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