حصل طالب الماجستير في هندسة تقنيات الأجهزة الطبية غيث كاظم محمد على درجة الماجستير بدرجة أمتياز عن رسالته الموسومة:

تطوير نظام قياس تخطيط العضلة الكهربائية من أجل التحكم في الأطراف الصناعية للأطراف العليا من أجل مبتوري الأطراف ذوي المستوى العالي

الخلاصة /
هناك العديد من المبتورين في جميع أنحاء العالم الذين فقدوا أحد الأطراف العلوية عن طريق الحوادث أو المرض أو الصراع. تهدف هذه الدراسة إلى اقتراح نظام لحركات التصنيف لحزام الكتف لمبتوري الأطراف العليا ذوي المستوى العالي باستخدام نظام التعرف على الأنماط ( (PRلمساعدة هؤلاء المبتورين عن طريق اليد الاصطناعية التي تسيطر عليها إشارات EMG وإشارات التسارع. تمت دراسة نظام التعرف على الأنماط المقترح في وضع غير متصل بالشبكة لتعزيزه وزيادة دقة تصنيف النظام من خلال مقارنة أداء تحويل الموجات والانحدار التلقائي لنطاقات الوقت (TDAR) كميزة استخراج باستخدام إما آلة التعلم المتطرفة (ELM) أو تحليل التمييز الخطي (LDA) كمصنف. تم جمع البيانات من عشرة اشخاص، ستة اشخاص طبيعيين وأربعة اشخاص مبتورين الأطراف العليا، مع ثماني قنوات تتضمن خمسة تخطيط كهربائية العضلة (EMG) وثلاثة قنوات تسارع ثلاثي المحاور.
في هذه الدراسة، تم بناء اليد الاصطناعية باستخدام تقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد مع استخدام ستة محركات (servo) لتحفيز الاصابع والرسغ والكوع. تمت السيطرة على هذه اليد من خلال استخدام طريقة تحكم التعرف على النمط (PR) على أساس تخطيط كهربية العضل (EMG) وإشارات التسارع لتصنيف سبع فئات من حركات الكتف في وضع عدم الاتصال وخمس فئات في وضع الاتصال. تم قياس إشارات EMG من خلال استخدام نظام 16 قناة، تم استخدام ثمانية أقطاب كهربائية على عضلة حزام الكتف، وباستخدام NI USB-6009)) كمحول تناظري إلى رقمي. تظهر النتيجة أن نظام التعرف على الأنماط المقترح لديه القدرة على تصنيف حركة حزام الكتف لحركة الطرف العلوي ، بدقة تصنيف 92.67٪ للأشخاص الطبيعيين ، ودقة التصنيف 87.67٪ لمبتوري الأطراف في وضع عدم الاتصال. وكذلك تم الحصول على دقة تصنيف 88.4٪ لأربعة أصناف سليمة و92.8٪ دقة التصنيف لمبتور واحد في وضع الاتصال.
تكونت لجنة المناقشة من أ.د مها عبد الامير - رئيسا و أ.م. د انس قصي هاشم - عضوا و م.د اوس باسل حامد - عضوا و أ.د موسى كاظم والي - عضوا" ومشرفا ا.م.د علي حسين علي – عضوا ومشرفا