Svetovanje in raziskave na področju interakcije mišice-stroj in možgani-stroj.

• Cilji usposabljanja: Po usposabljanju bodo udeleženci znali: ovrednotiti napredne vmesnike mišice-stroj, možgani-stroj; ovrednotiti potencial in uporabnost vmesnikov mišice-stroj in možgani-stroj; zasnovati računalniško podprte postopke predobdelave biomedicinskih signalov; uporabiti in ovrednoti algoritme za ločitev izvorov in klasifikacijo biomedicinskih signalov.

• Vsebina: V usposabljanju bomo pregledali stanje tehnike na področju napredne komunikacije človek-stroj. Seznanili se bomo s postopki za neinvazivnih zajem in interpretacijo ukazov oziroma živčnih kod, s katerimi centralni živčni sistem nadzira delovanje skeletnih mišic. Spoznali bomo računalniške postopke za predobdelavo, razcep in  klasifikacijo neinvazivno posnetih električnih aktivnosti mišic. Pregledali bomo možne aplikacije na področju nevroznanosti, rehabilitacije, nevrologije, ergonomije, športa, rekreacije in zabavne elektronike.
• Komu je namenjeno izobraževanje: Izobraževanje je namenjeno tehnikom, načrtovalcem, razvijalcem in specialistom na področjih nevroznanosti, rehabilitacije, nevrologije, ergonomije, športa, rekreacije in zabavne elektronike.

• Trajanje: 3 dnevi (24 pedagoških ur).

• Izvajalec: UM FERI, Inštitut za računalništvo, Laboratorij za sistemsko programsko opremo.

• Predavatelji: red. prof. dr. Aleš Holobar in sodelavci  Laboratorija za sistemsko programsko opremo UM FERI.

• OttoBock (Nemčija),
• Ossur (Islandija)

Ostali aktualni projekti

• Dekompozicija sestavljenih mišičnih potencialov
• Dekompozicija tenziomiograma skeletne mišice in identifikacija kontraktilnih parametrov občutljivih na mišične prilagoditve
• MIO-A – Neposredno ocenjevanje kontrolnih strategij mišic in njihovih koaktivacijskih vzorcev v robotsko podprti rehabilitaciji po možganski kapi

• Urh F. and Holobar A. (2020): Automatic identification of individual motor unit firing accuracy from high-density surface electromyograms.
• Potočnik B., Divjak M., Urh F., Frančič A., Kranjec J., Šavc M., Cikajlo I., Matjačić Z., Zdravec M. and Hoblar A. (2020): Estimation of muscle co-activations in wrist rehabilitation after stroke is sensitive to motor unit distribution and action potential shapes. 
• Holobar A., Gallego J. A., Kranjec J., Rocon E., Romero J. P., Benito- Leon J., Pons J. L. and Glaser V. (2018): Motor unit-driven identification of pathological tremor in electroencephalograms.
• Šavc M., Glaser V., Kranjec J., Cikaljo I., Matjačić Z. and Holobar A. (2018): Comparison of convolutive kernel compensation and non-negative matrix factorization of surface electromyograms.

HOLOBAR, Aleš. Postopek in naprava za dekompozicijo sestavljenih mišičnih akcijskih potencialov : patentna prijava P-201900252, z dne 19. 12. 2019

HOLOBAR, Aleš, KRANJEC, Jernej. Računalniška naprava za neposredno ocenjevanje vzorcev vzbujanja skeletnih mišic in elektromiogramov : patentna prijava P-201900026, z dne 7. 2. 2019

Ocenjevanje električnih aktivnosti skeletnih mišic in korteksa v interakciji človek-stroj