用于肌电假肢手控制的表面肌电双线性模型分析

表面肌电信号(sEMG)被广泛应用于假肢控制,但是由于解剖组织、生理状态等因素使肌电信号表现出较大的个体差异,传统的参数归一化方法需要大样本的训练构建适合用户的肌电控制模型,新近发展起来的一种基于动作因素和个体因素的双线性模型为肌电假肢控制提供了新的思路。利用指总伸肌的综合强度和肌电活动的空间分布特征构建双线性模型,将指总伸肌肌电活动从神经-肌肉生理机制的角度分解为用户相关的个人因素矩阵和与动作相关的动作模式矩阵。为了验证该模型,设计了食指、中指、无名指在20%MVC、40%MVC、60%MVC 3个力量水平的单指按压实验,然后利用32通道柔性阵列电极所采集的6名志愿者的指总伸肌sEMG完成双线性模型的构建,在较少的样本训练下实现了对力量水平和手指模式的较好识别。结果表明双线性模型可用于简化肌电假肢接口的训练过程,对肌电假肢手力量和手指动作控制有较大的应用前景。

上臂肌电假肢驱动电路

作者介绍肌电控制上臂假肢的工作原理和肌电信号的分析与处理。提出一种抗干扰力强、稳定可靠、功耗低、结构紧凑的实用电路。实践表明该电路工作稳定，性能良好。

浅析肌电控制人造假肢的原理和结构

肌电假肢是一种利用生物控制的人一机系统。它实现了人和假肢之间的信息交换，从而使人可以控制假肢的动作。本文讨论了肌电假肢的原理和基本结构。

假肢手恒定力量输出的诱发肌电反馈控制研究

肌电假肢手的连续动态控制有益于提高假肢手的使用性能和用户对假肢手的交互控制能力,产生持续稳定的力量是假肢手需要完成的一种常见任务,但是疲劳、注意力分散等诸多因素都可能导致肌电信号发生变化从而影响假肢手稳定力量输出。本文提出了一种基于电刺激诱发肌电的假肢手稳定力量输出控制方法,通过电刺激尺神经诱发肌电信号对假肢手恒定力量输出进行持续控制。为验证方法可行性,招募了7名健康被试,首先测试了稳定抓握过程中注意力分散对屈肌肌电活动水平的影响,并确定电刺激强度与诱发肌电(M波)幅度的关系模型;在此基础上,测试了电刺激在注意力分散过程中是否能诱发出预期的肌电信号。结果表明注意力分散会引起肌电信号幅度下降,通过电刺激方法可以得到恒定的肌电输出;同时,通过调节刺激参数可以控制诱发肌电强度,可为肌电假肢手的稳定力量输出提供有效的控制信号。

一例右侧前臂截肢肌电假肢装配和康复训练的个案报导

系统的康复训练是前臂截肢术后的重要组成部分,可为装配假肢前做基础准备及为装配假肢后做功能训练,从而提高双手功能,改善生活质量,顺利回归家庭及社会。本文报导我院1例右侧前臂截肢后的系列康复过程及相关体会。

基于表面肌电信号的手腕动作模式识别

基于表面肌电信号的肢体动作模式识别是假手仿生控制的基础。为提高动作模式识别率,从肌电信号的产生机理出发,选取分别表征肌电信号形态特征———细节复杂度和整体自似性的近似熵指标和分维数指标,作为模式识别的特征向量;同时提出一种具有增量学习能力的K最近邻(KNN)模型增量学习算法作为模式识别的分类器。在对10位受试者手腕的4个精细动作(腕伸、腕屈、腕内旋、腕外旋)的识别实验中,取得了92.5%以上的正确识别率。同时对增量学习能力对分类器动作模式识别率的影响做对比实验,当假肢使用者生理变化时,以KNN模型增量学习算法作为分类器比采用不具增量学习能力的KNN模型算法的识别率高4.5%。实验表明,该肌电信号动作模式的识别方法方案合理,具有应用价值。

基于BP神经网络的表面肌电信号模式分类的研究

将神经网络与AR模型相结合提出了一种表面肌电信号模式分类算法。该算法能成功地从腕伸肌和腕屈肌的两道表面肌电信号中识别脱伸、腕屈、腕内旋和腕外旋四种运动模式。实验结果表明：用AR模型参数作BP网输入的肌电模式分类器，运行速度快、识别率高、鲁棒性好，在假肢等人一机仿生系统的控制中具有很好的应用前景。

具有触觉和肌电控制功能的仿生假手研究

研究一种能感知接触和滑动、且由肌电信号控制的高仿生能力电动假手。触滑觉组合传感器以压电材料PVDF为敏感体 ,安装于仿生电动假手的手指上 ,具有良好的动态触、滑传感能力 ,同时 ,假手佩戴者通过一皮肤刺激器获得人工触滑感觉。用改进后的功率谱比值与基于Bayes统计决策的多信息融合相结合的方法完成肌电信号的多运动模式识别 ,并在电动假手的控制上 ,采用肌电信号与触滑感觉信号作为双重控制信号源 ,取得了良好的仿生控制效果。

一种表面肌电信号测试电路设计

表面肌电信号（SEMG）是一种伴随肌肉活动在皮肤表面产生的生物电信号，它蕴涵了许多肢体运动的信息，对其进行模式信息处理可以获得人一机仿生系统的控制信号．SEMG的特点是内阻高，影响因素多，并极易受到干扰．本文在分析肌电信号产生机理的基础上，给出了一种SEMG的采集、放大和滤波电路．对信号处理电路的特性分析表明，所设计的处理电路可以有效提取（10-500）Hz的肌电信号，并能对50Hz的工频干扰起到很好的抑制作用，该电路在实际应用时取得了理想的实验结果，信号的采集能力和信噪比达到或接近美国kistler公司的肌电采集仪水平．

墨西哥研制出第二代肌电控制上胶假肢

墨西哥国立理工学院日前发表公报说，该学院生物工程师研制成功第2代肌电控制上肢假肢。新产品具有重量轻、上举重量大、活动更为方便等特点。

利用AR模型提取控制用肌电信号的特征

肌电信号往往作为控制信号源用于肢体运动功能的康复,本文中提出的用AR模型提取肌电信号的特征用于控制目的是一种有效的方法,便于实现多种功能的控制。文中详细介绍了应用快速横向最小二乘(FTF)标法,建立肌电信号AR模型的原理,以及在截瘫病人步行系统中的具体应用。

表面肌电信号人机接口技术研究

文章在阐述人体肌电信号产生的生理学机理基础上,分析了表面肌电信号非平稳性特征,归纳了肌电信号的应用领域,指出表面肌电信号采集方法与处理过程,最后对表面肌电信号应用于人机接口控制肌电假肢进行了初步研究。

基于神经网络的假肢无线控制系统的设计

为了改善残疾人生活水平和促进医疗事业发展,提出一种基于神经网络的假肢无线控制系统设计方案。该系统以STM32为核心芯片,通过采集上肢肱二头肌、肱三头肌、指浅屈肌、指伸肌4块肌肉的肌电信号,使用BP神经网络与SOFM神经网络相结合对肌电信号进行模式识别,实时控制肌电假肢的完成伸臂、屈臂、腕内旋、腕外旋、握拳、张手6种动作行为。实验结果表明,该系统对6种动作的整体识别率可达97%,并且采用无线实时的控制方式,能够更方便地帮助部分肢体残疾患者完成这些基本的操作行为。

上肢残肢的常规康复治疗和肌电信号反馈训练

目的探讨上肢截肢患者的常规康复治疗、残肢肌电信号训练程序以及装配肌电假肢的方法，并观察其效果。方法对20例截肢患者（22个残肢）进行常规康复治疗，包括肌力训练、肌肉收缩控制训练和残肢并发症的处理。采用德国Otto Bock公司提供的肌电信号检测和训练软件系统进行肌电信号训练（分为基础肌电信号训练和视觉反馈训练两个阶段），并装配肌电假肢。观察患者的治疗效果。结果20例截肢患者22个残肢肌肉无明显萎缩，肌力好，关节活动范围无明显受限，患者能较好地控制残肢肌肉收缩。装配肌电假肢20例（20个），所有残肢均能有意识地引出肌电信号，控制假肢的手指打开、闭合以及腕关节的旋转或肘关节的屈伸。结论残肢常规康复治疗和肌电信号训练对装配肌电假肢，实现有意识地控制假肢功能极为重要。

上肢经肱骨截肢神经功能重建研究

表面肌电信号是一种安全、非侵入的电生理信息,作为实现直觉控制多功能肌电假肢系统的信息源而被广泛应用。由于经肱骨截肢者截肢的程度较高,残留的肢体肌肉少,缺乏足够的肌电信息源,无法实现多功能肌电假肢的直觉控制。目前现有技术是通过采用靶向肌肉神经功能重建的方法重建缺失肌电信息源。但目前国内尚未有关于截肢者残端神经功能重建方法的相关研究。因此,文章提出一种新型的神经吻合技术——目标神经功能替代术:采用靶向肌肉神经功能重建术与目标神经功能替代术相结合的方法,首次在国内对经肱骨截肢者成功实施了神经功能重建手术,成功建立了经肱骨截肢者神经功能重建模型,重建了因截肢而丧失的肌电信息。并采用高密度肌电技术对术前和术后的手-腕-肘部动作进行肌电信号采集,通过动作分类识别的准确率验证了该手术后肌电信息源重建的可靠性。这些结果初步验证了该方法可以为经肱骨截肢者残肢重建缺失肢体神经功能,并为直觉控制多功能肌电假肢提供潜在的信息源。

假肢技术的新突破：中国科学院上海科生假肢有限公司

为提高截肢者的生活质量，本公司近年推出具有我国自主知识产权的功能更强的肌电控制假肢新产品（详阅图1～4）。

假臂赞歌

1961年,控制论之父诺伯特,维纳(Norbert Wiener)摔伤了臀部,住进了马萨诸塞州总医院。维纳的这次厄运促成了他与整形外科医生梅尔文,格里姆彻(Melvin Glimcher)富有成效的对话,这些对话也带来了一项发明:波土顿假臂,这是种早期的肌电假肢。该装置的运动由截肢者残余的肱二头肌和肱三头肌发出的电信号控制。