多段连续结构手功能康复外骨骼运动规划与结构优化

针对现有康复机器人手指运动轨迹仿生度低、轨迹规划策略与正常人手指运动轨迹差异较大的问题,提出了基于Tau-jerk引导策略的手指运动轨迹规划方法。首先建立外骨骼机器人的运动学模型,并用ABAQUS进行运动学仿真,引入修正系数调整运动学模型;然后以jerk值为耦合对象,推导出内部Tau-jerk引导策略,引入最小做功和最小面积确定最优轨迹和最优多段连续结构;最后比较了Tau-jerk规划的运动轨迹与多项式插值方法规划的轨迹同真实人手运动轨迹的偏差。实验结果表明:采用Tau-jerk轨迹规划的外骨骼运动平均关节角度误差小于1.5°,且平均指尖轨迹误差小于1 mm;与3次多项式插值和3、4、5次多项式插值运动规划相比,Tau-jerk轨迹规划方法更符合人手指运动轨迹。     

基于ART2神经网络的手势动作肌电信号识别

针对手势动作肌电信号识别中存在的识别效率和稳定性问题,采用一种基于ART2神经网络的手势识别方法,并进行了单用户和多用户的实验研究.对8名受试者、8类手势动作模式的单用户实验,取得了较高的识别正确率,与BP网络相比,ART2分类器具有识别率高、实时性好、鲁棒性强的优点;同时,多用户的实验结果表明,ART2网络对手势动作肌电信号的识别具有良好的自适应性和稳定的分类能力.     

基于多路卷积神经网络的手势识别方法

为提高利用表面肌电信号(sEMG:Surface Electromyography)进行手势识别的准确率并解决其受不同提取特征影响的问题,提出了一种基于多路卷积神经网络(MB-CNN:Multi-Branch Convolutional Neural Networks)的手势识别方法.首先,使用MYO手环采集8种不同手...     

基于BP网络的康复机器人的智能控制技术

建立了5自由度上肢康复机器人的BP神经网络控制模型。在此模型基础上，通过对正常人肌电信号的训练学习，修正了网络权值，得到了较为理想的控制模型。最后，通过病人的肌电信号，得到了良好的输出结果。仿真实例表明，BP神经网络方法比传统方法收敛快，学习精度高，且具有较好的网络泛化能力，可以用于5自由度上肢康复机器人的智能控制。     

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。     

基于MYO的肌电假肢手控制中手势在线识别系统

表面肌电(surface electromyography,s EMG)信号被广泛应用于临床诊断、康复工程和人机交互等领域中.针对目前控制肌电假肢手的电极成本高、电极佩戴困难以及操作灵活性差等问题,设计一种基于MYO的肌电假肢手手势在线识别系统.通过采集人体上肢前臂的表面肌电信号,在时域上分别提取5种特征值,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络分类算法实现对8种手势动作意图的在线实时识别.实验结果证明,利用MYO进行手势识别可以获得较好的识别结果,该系统能够准确识别8种手部动作,平均在线识别率达到92%.     

基于DSP的假肢手肌电信号控制系统的设计

介绍了一种基于DSP的肌电信号采集、分析系统。根据肌电信号的特点,以DSP嵌入式系统为控制核心,采用AgCl电极作为肌电信号传感器,可以实现6通道肌电信号的采集。该系统通过信号放大、滤波电路的设计,结合信号处理算法的开发实现,完成了6个电机控制信号的输出,最终实现了欠驱动肌电控制假肢。仿真结果表明,该系统的动作识别准确率可达96.66%。     

基于CATIA环境下的下肢康复器械系统评估

以一款下肢康复器械为例,调整人体模型各关节角度,模拟人体在使用下肢康复器械过程中的姿态,运用CATIA软件强大的人机分析模块,对人体使用康复器械进行系统评估,得出康复器械设计的优化数据,对未来的下肢康复器械设计起到更好的指导作用.     

基于BP网络的康复机器人的智能控制技术

建立了5自由度上肢康复机器人的BP神经网络控制模型。在此模型基础上,通过对正常人肌电信号的训练学习,修正了网络权值,得到了较为理想的控制模型。最后,通过病人的肌电信号,得到了良好的输出结果。仿真实例表明,BP神经网络方法比传统方法收敛快,学习精度高,且具有较好的网络泛化能力,可以用于5自由度上肢康复机器人的智能控制。     

基于手势识别的大屏幕文字输入系统

目前基于手势交互的系统应用越来越多,但都是简单的利用手势操作鼠标进行交互,没有向系统进行文字输入的功能。利用盲人字母手势作为输入手势,采用微软的体感设备Kinect获取深度图像,对其进行手势分割,再利用SIFT提取特征,得到手势字母,利用拼音输入法,提供了一种向系统输入汉字的功能。     

基于样本熵的磁刺激穴位加权脑功能网络研究

脑功能网络的构建与分析可帮助探究大脑工作机制。本研究旨在构建并分析磁刺激内关穴脑功能网络,为探索针灸学作用机理提供理论依据。目前,为简化网络计算的复杂性,很多相关研究集中于二值脑功能网络,忽略了节点间连接强度。本研究采集磁刺激内关穴前、中、后3种状态的脑电信号并基于样本熵和互信息方法构建3种状态下反映节点间真实连接程度的加权脑功能网络;利用复杂网络理论对3种状态下加权脑功能网络拓扑性质进行对比性分析。实验结果表明,刺激状态与刺激前状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率均有提高;刺激状态与刺激后状态相比,网络的平均度、平均聚类系数、全局效率整体也呈增强趋势;刺激后状态与刺激前状态相比,除少数被试的网络拓扑特征基本保持不变或小幅度减少外,其余均呈增长趋势,且增长程度不同,考虑与刺激的累积效应和个体差异有关。研究结果表明,磁刺激内关穴使网络各通道间连接强度提高,集群化程度加强,信息传递效率提高。     

基于表面肌电信号的上臂动作识别研究

分析上臂动作与上臂肌肉的关系,通过表面肌电信号正确识别上臂的动作,是实现上肢功能修复的关键.设计了上肢曲臂、伸臂、水平外摆、水平内收、手臂垂直外旋和手臂垂直内旋6个动作,分别同时记录三角肌、肱二头肌和肱三头肌的表面肌电信号,采用时域和频域的方法提取特征值,通过人工神经网络进行识别,识别率达到90%以上.结果表明,通过上肢肱二头肌、肱三头肌和三角肌的表面肌电信号识别上臂的运动是可行的,为应用生物电信号控制机械假肢和实现脊髓损伤功能障碍修复奠定理论基础.     

基于惯性信号与肌电信号的手势识别方法

为解决人体表面肌电信号(EMG)误差较大导致手势识别准确率低的问题,提出了一种将手指尖与关节相对于腰部尾椎位置的惯性运动信号与手臂的EMG进行融合,提取新的手势特征集并利用改进禁忌搜索优化后的反向传播(BP)神经网络分类识别。实验结果表明,该特征集相比于传统的肌电特征集准确率提高了8.5%,优化后的BP神经网络相比于优化前准确率提高了12.33%,手势识别综合准确率可达99.75%。     

一种基于sEMG信号多重分形的肌肉疲劳特征分析方法

针对由表面肌电信号(sEMG)非平稳、非线性、自相似性等复杂特性导致的肌肉疲劳估计不准的问题,提出一种基于sEMG信号多重分形降趋移动平均法(MFDMA)的肌肉疲劳特征分析方法。首先,利用MFDMA方法对采集的sEMG信号、洗牌信号和高斯白噪声信号进行非线性动力学分析;其次,利用MFDMA方法计算sEMG信号的多重分形谱宽度、Hurst指数变化差值、概率测度值和峰值奇异指数4种多重分形特征;最后,利用t-检验法分析肌肉疲劳与非疲劳状态下的多重分形特征的显著差异性。结果表明,MFDMA方法能够描述sEMG信号的多重分形行为,谱宽等多重分形特征在肌肉疲劳与非疲劳状态下具有显著性差异。所提方法能够可靠表征运动性肌肉疲劳,可为肌肉疲劳识别模型建构、康复医学研究提供特征参考。     

基于格兰杰因果关系的磁刺激内关穴脑功能网络的研究

磁刺激具有有效、无痛、无损伤、易于重复和操作简便等显著的优点,在中枢神经功能检测和神经功能恢复等方面具有广泛的应用价值.穴位是中医针灸调控神经系统由体表刺激到体内的切入点,对研究大脑调控机制和疾病的治疗有重要意义.本研究利用格兰杰因果关系构建基于磁刺激内关穴（PC6）的脑电（EEG）信号的脑功能网络,探究大脑的因果关系变化规律,并对比分析了安静和磁刺激两种状态下的脑功能网络的拓扑性质.研究表明,磁刺激内关穴前整个大脑系统的信息流向是平衡的,而磁刺激内关穴后额叶区的格兰杰因果关系的强度增加,且信息流向主要由额叶流向枕叶.顶叶区C4介数中心性强度显著提高.网络的传输效率提高,网络的"小世界"属性增强.     

闭合性软组织运动损伤后的功能康复研究

在临床实践中主要通过外敷中草药结合冷热敷、推拿、拨罐、刮痧、热浸透照射等方法,并施行损伤后的运动功能障碍康复训练手段,可使患者肢体运动功能障碍尽快得到康复,达到维持健康水平和运动技能的目的.     

基于辅助变量盲辨识方法的肌电信号识别分类

表面肌电信号(sEMG)是神经肌肉活动发放的生物电信号。本文从信号产生的根源出发,建立FIR模型,该模型的输入为信号源是不可测的,为了克服该不足本文提出采用盲辨识的方法辨识模型系数,以该系数作为表面肌电信号的特征,对6种手势动作识别分类,实验表明,该方法运算量小,分类能力较好。     

基于Agent的虚拟认知康复辅助治疗系统研究

针对目前VR辅助认知康复技术的缺点,提出将VR和Agent技术相结合,设计了一种基于Agent的虚拟认知康复辅助治疗系统AVR—CRS,并讨论了该系统的逻辑结构、虚拟Agent的形式化模型、通信协作模式以及基于WebServices的系统实现等关键技术．与传统的虚拟康复技术相比,该系统具有开放、自主、可移植的特点,能适应未来远程康复的发展需要．     

基于心电信号的身份识别系统研究

介绍了心电信号身份识别系统的设计方案。分析了双电极心电信号检测电路和心电信号小波距离身份判别算法。在Matlab软件平台下编程实现心电信号数字滤波、周期分割、样本建库以及身份识别。通过对34个人的心电样本进行测试,获得了91.2%的识别结果。