基于多种灰度闪光刺激的P300脑-机接口性能研究

因P300脑-机接口系统的准确率和信息传输率较高,已被广泛应用。研究表明,视觉刺激的强度会影响脑-机接口系统的性能,本文对此展开了相关范式研究。首先,按人眼感知灰度的敏锐度将视觉刺激强度划分为9种灰度值并设计刺激范式;然后,通过实验采集9种灰度值刺激源诱发的P300电位数据;最后,对数据进行分析,得到灰度值与P300电位强度和电位分类准确率的关系信息。实验结果表明,振幅、潜伏期与灰度值之间存在一种波动增长关系,同样,灰度值与电位分类准确率也呈现此种关系,为P300脑-机接口系统的刺激源设计提供了重要依据。     

基于P300的脑-机接口: 视觉刺激强度对性能的影响

脑-机接口(BCI)是大脑与外部世界直接的交流通道.为了研究视觉刺激强度对基于P300的脑-机接口性能的影响,设计并实现了一种基于5个选择oddball的P300诱发电位范式的脑-机接口系统,并在此系统中研究2种不同强度下视觉刺激(高强度和低强度)下脑-机接口的信息传输率差异.9名受试者参加了实验,每位受试者在高低2种强度视觉刺激下各采集40组数据,数据在预处理后使用支持向量机进行分类,最终的目标识别率分别为84%和81%.平均波形表明在所设计的范式下2种强度视觉刺激均可以诱发出稳健的P300电位,离线分析表明高强度视觉刺激下平均信息传输率可以达到4.9 bit/min, 而低强度视觉刺激下为 4.5 bit/min.     

基于柔性关节的下肢康复机器人设计与分析

结合国内外现有的下肢康复产品及研究成果,研制了具有柔性关节的坐/卧式下肢康复机器人,采用摄像分析法进行步态分析,并对下肢康复机器人进行了动力学建模、分析及仿真.研究表明,下肢康复机器人对脑卒中患者的康复训练、脊髓损伤和截瘫、骨折患者的重新行走均能起到辅助作用,实现患者恒力恒速运动.      

基于运动想象的双脑脑机接口系统设计与鼠标控制应用

脑机接口是在大脑与外部设备之间建立的直接交流通道,是脑科学的重要研究领域。目前,单被试脑机接口研究已经较为成熟,关于双脑协作的脑机接口研究还比较少。本文设计实现了一种基于运动想象的双脑协作在线脑机接口系统,利用两套脑电放大器、协同控制技术实现了系统的硬件平台搭建。算法控制部分采用信息论特征提取算法,选取共空间模式的最优空域模式和支持向量机分类,实现了双脑协作控制鼠标移动并到达指定目标。本文采用初始位置到目标位置的实际步长与理论最短步长比评价系统性能,4组(8人)的平均步长比值为1.32。研究提供了一种双脑协作脑机接口的设计方案,可用于协同控制多维度目标、提高信息传输速率、研究脑间同步、团队决策等方面的关键技术,为脑机接口进一步发展提供了新思路。     

基于稳态视觉诱发电位的脑电控制上肢康复机器人

针对现阶段基于脑机接口(brain-computer interface,BCI)的康复机器人存在多目标分类时间长、识别准确率仍有待提升的问题,设计了一种由脑电信号控制的上肢康复机器人,对脑电信号中的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked po-tential,SSVEP)分类,进而判断出受试意图并输出相应动作指令.基于MATLAB的Psychtoolbox工具箱设计了包含5个刺激矩形的频闪界面作为视觉刺激器,刺激大脑生成SSVEP信号,对应上肢康复机器人的5个控制指令.运用多导联同步指数(multivariate synchronization index,MSI)算法对采集到的信号进行分类并输出控制指令,机器人在接收指令后执行特定动作.实验得到的机器人动作正确率最佳为98.33％,平均信息传输速率为23.11 bit/min.结果表明:SSVEP信号控制的上肢康复机器人在辅助治疗的方面具有良好的应用前景,可以有效提高肢体偏瘫患者的康复效果.     

移动式康复训练机器人及下肢康复运动分析

提出了一种融合轮椅助行与康复训练为一体的移动式康复训练机器人的设计,该机器人除可实现坐、卧、站、助行等基本功能外,还兼具下肢康复训练能力.首先对移动式康复训练机器人的结构原理进行了介绍,其次针对机器人坐姿状态下的下肢康复机构进行了运动学建模.针对坐姿状态下下肢训练机构关节空间与训练空间的广义坐标不同,建立了下肢训练机构...     

脑机接口在康复医疗领域的应用研究综述

脑机接口(brain-computer interface,BCI)是在大脑与外部设备之间建立的不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的一种人机交互技术,为肌肉或神经末稍受损的患者提供新的人机交互手段.作为智能康复机器人研究的方向之一,BCI在康复治疗和运动辅助中具有重要的研究价值,并在神经康复、功能假体辅...     

基于匹配滤波器和度量学习的脑电信号分类

脑电信号识别和脑机接口技术是人机交互领域的热点问题。当前脑电信号分类方法模型复杂,难以实际应用。该文提出基于匹配滤波器的脑电信号分类框架:根据脑电信号特点和假设检验建立生成式模型,并基于Gauss噪声假设推导出一个简单的线性判定算子;利用度量学习方法估计主信号分量和最优协方差矩阵,进一步增强分类器的鉴别力。实验结果表明:所推导出的线性判定算子分类精度和计算复杂度都优于其他算法,能够满足实际应用需求。     

穿戴式下肢康复机器人的运动学仿真分析

针对可穿戴式下肢康复机器人,对人体下肢自由度进行简化,建立了人体下肢运动学方程并求得正解.采用MATLAB软件中的Simulink和SimMechanics设计工具建立人体下肢的运动学仿真模型,并进行了运动学仿真研究,得到下肢各关节的运动轨迹与实际测量的轨迹基本吻合,证明了运动学模型的正确性,为实际的康复医疗及机构的控制提供了重要数据.     

基于脑电的脑机接口刺激系统的研制

脑机接口(BCI)是在人脑和外界之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路的一种通讯系统.脑机接口刺激系统的作用是通过对受试者施加一定的外界刺激来诱发具有一定特征的脑电波.本研究基于多种刺激模式的脑机接口视觉刺激器,采用计算机编程,在计算机屏幕上实现了基于VEP、P300、想象运动的3类刺激模式.该系统能够通过特定的刺激从而有效地诱发出可识别特征的脑电信号,采用XML技术使得该刺激系统具有较强的可扩展性,可以满足脑机接口实验的需要.     

基于表面肌电信号的下肢康复主动训练研究*

由于传统的人工康复手段已经很难满足患者对康复治疗的需求,因此提出一种基于表面肌电信号的下肢康复主动训练模式。通过提取患者下肢肌电信号在时域内的特征量,经BP神经网络辨识患者的运动意图,最后将辨识结果作为驱动下肢康复机器人的信号源,实现对患者的主动康复训练。根据临床试验中患者在主动训练前后各项生命体征数据稳定,以及主动训练后神经功能和运动功能具有显著恢复效果患者数较传统训练模式提升了50%,表明该主动训练模式的可行性和安全性。为今后深入研究主动康复训练奠定了理论和实践基础。     

人体下肢康复训练机器人及其造型设计

为帮助中风后的病人、下肢运动功能弱的老年人、事故或灾难造成的人体下肢运动障碍等的人群进行行走能力的恢复,设计了一种针对人体下肢运动功能恢复的康复训练机器人,解决了智能康复辅具的不足问题.该康复训练机器人由机构、控制系统和安全系统构成,并集成了多种传感器,可实时伴随训练人士,通过人机交互系统实现自动向前、左右转弯和防摔倒等功能.实验表明该系统操作简单,可靠性高.开发了两代下肢康复训练机器人,第一代康复训练机器人已在医院得到了初步应用.对文中讨论的第二代康复训练机器人在造型和局部功能方面进行改进,给出了康复训练机器人的造型设计方案.      

基于绳牵引并联机构的上肢康复机器人设计

人类的上肢为生活提供了诸多便利,健康的上肢是高质量生活的保证。上肢如果出现运动功能障碍就需要接受康复治疗。为了减轻康复师的工作强度,同时增强治疗效果,需要利用康复机器人代替康复师来进行康复训练。通过分析肘、肩关节的运动特性和规律,基于三自由度的冗余绳牵引并联机构设计了一款面向上肢康复的机器人。该机器人由定位模块和连接模块组成,可对不同尺寸的上肢进行主动和被动康复训练。由于机器人结构简单、易于装配、制造成本低,更容易被用户所接受。在结构设计完成后对该上肢康复机器人进行了运动学建模,同时进行了机器人奇异性的分析,为后续运动控制的研究做准备。最后,考虑到机器人的力传递性能和体积大小,采用多目标优化的方式对机器人进行了优化设计。仿真结果表明：优化设计有效地提升了机器人的相关性能。研究结果可为绳牵引并联机构在上肢康复机器人设计中的应用提供理论参考。     

下肢康复机器人运动学分析与运动控制实现研究

针对现今越来越多脑卒中患者,设计出一款可以达到康复目的的下肢外骨骼康复机器人,并根据本课题所设计的机械结构进行了运动学分析;对患者的康复策略进行了分析,并对所要求康复策略的轨迹控制进行研究,详细分析了基于被动模式下主控机控制运动轨迹生成的实现。     

基于速度场的上肢康复机器人的主动控制策略

针对上肢辅助康复机器人在临床使用中的安全性和平稳性,以及主动康复阶段对患者主动参与康复训练的要求,采用了有别于传统轨迹跟踪的轮廓跟踪策略,并设计了一个主动控制器.轮廓跟踪策略是通过空间中的速度场约束机器人的运动来实现的.速度场可使机器人平滑而稳定地沿着期望的空间曲线运动.主动控制器引入了患者作用力,使机器人的运动速度能够根据患者所施加的作用力进行调整,实现患者主动参与康复训练的目的.仿真结果表明,轮廓跟踪-主动控制策略能够在保证跟踪精度的同时实现人机交互.     

基于旋量理论的上肢康复机器人Kane动力学方程

引入基于旋量理论的运动旋量、力旋量及偏速度旋量等概念,推导得出五自由度上肢康复机器人的Kane动力学方程.结果表明,采用旋量理论分析机器人更加简明有效,比建立局部坐标系的D-H法更简易.Kane方程的求解只需加、减、乘运算,与拉格朗日、牛顿-欧拉等非线性动力学方程相比,计算效率更高,更易于实现实时控制.通过仿真研究了机器人各关节从初始位形到准备位形的角位移、角速度、角加速度以及驱动力矩,验证了基于旋量理论的Kane方程的正确性和有效性.     

基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制技术

针对下肢运动功能障碍患者术后康复训练辅助设备的跟随控制问题,本研究提出一种基于人体姿态信息的下肢康复机器人运动控制方法。根据康复机器人的结构特性和功能要求,建立机器人运动数据信息采集系统和下肢康复机器人的运动学模型;构建机器人平台上的人体姿态行为信息采集传感器系统,通过分析位移传感器所采集的数据,得到表征人体姿态行为变化的相关信息,经上位机计算生成康复机器人的期望跟随速度;同时,基于模糊PID控制算法设计了跟随控制器。通过仿真和实验验证该控制算法能够有效减小机器人实时跟踪使用者运动过程中的误差,实现康复机器人对人体运动姿态良好的跟随效果。     

基于AHP-模糊综合评判的上肢康复机器人康复评价方法

以5-DOF穿戴式上肢康复机器人为平台,提出了一种基于AHP-模糊综合评判的康复评价方法,依据康复医学知识建立了AHP递阶康复评价模型,选取适当的AHP-模糊关系合成算子逐阶求取康复评价指标．通过实例验证了该评价方法具有一定的科学性及充分的可行性,为实现5-DOF上肢康复机器人的康复评价功能提出了一种新思路．     

基于肌电触发的上肢康复训练机器人的实现

在三自由度中央驱动式上肢康复训练机器人样机的基础上,通过提取患者的肌电信号,设计了一种肌电触发的助力训练控制方案,达到帮助上肢功能障碍患者进行助力康复训练的目的.运用多种电子技术,提取桡侧腕屈肌和尺侧腕屈肌这一对拮抗肌的表面肌电信号,结合运动系统的分层多核控制方案,实现对患者肌电信号的检测和处理,根据患者的运动意图提供相应的助力动作,实现肌电触发的助力训练模式.进行了肌电信号识别实验和速度调节验证实验,验证了肌电触发的速度可调式助力训练方案的可行性.