采用深度学习和表面肌电信号的上肢动作识别

使用上肢表面肌电信号对上肢动作进行识别是实现康复机器人持续被动运动和主动辅助运动模式的重要方法。为了提高基于表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的上肢动作识别精度,分别采用了分段时域信号和拼接频谱图的两种肌电动作识别方法。分段时域信号方法采用融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆网络(Long Short-term Memory,LSTM)和注意力机制的自建网络对上肢动作进行识别;拼接频谱图方法将预处理后的时域信号通过短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)转换为对应频谱图,利用两种微调的预训练模型VGG16和Resnet50对所有通道竖直拼接的频谱图提取特征并将特征拼接,结合支持向量机对上肢动作进行识别。实验结果表明,所提出的两种方法在采集的受试者肌电信号数据集上均表现出90%以上的识别精度,可有效区分不同的上肢动作。

中文版上肢动作研究量表在早期脑梗死患者中的效度

目的探究中文版上肢动作研究量表(C-ARAT)在早期脑梗死患者中的效度。方法2015年8月至2018年12月,选择中山大学附属第一医院康复医学科住院的第一次发病的早期脑梗死患者90例,分别进行C-ARAT和Fugl-Meyer评定量表上肢部分(FMA-UE)评估,采用Spearman等级相关系数(ρ)检测两个量表评分的相关性。结果C-ARAT及其4个部分与FMA-UE均呈显著相关,相关性好至很好(ρ>0.75,P.0.001)。结论在早期脑梗死患者中,C-ARAT具有良好的效度。

上肢动作研究量表在脑卒中患者中的效度

目的验证上肢动作研究量表(ARAT)在脑卒中患者中的会聚效度、区分效度和同时效度。方法对30例慢性脑卒中患者进行上肢动作研究量表、Fugl-Meyer评价量表和动作活动记录量表(MAL)的评价,进行相关分析。结果ARAT得分与Fugl-Meyer量表上肢得分显著相关(ρ=0.906,P<0.001),Fugl-Meyer量表上肢得分<33分组和≥33分组的ARAT得分之间有非常高度显著性差异(t=6.614,P<0.001),ARAT与MAL的使用量量表(AOU)和动作质量量表QOM之间显著相关(ρ=0.894和0.761,均P<0.001)。结论ARAT在脑卒中患者中具有良好的会聚效度、区分效度和同时效度。

上肢动作研究量表在脑卒中患者中的信度

目的探讨上肢动作研究量表(ARAT)在脑卒中患者中的评价者间信度、评价者内信度和内在一致性。方法由两位评价者各自独立的对30例慢性脑卒中患者进行ARAT的评价。检验ARAT的评价者间信度、评价者内信度和内在一致性。结果ARAT的评价者间信度和评价者内信度ICC值分别为0.992和0.987。内在一致性分析结果Cronbach'sα系数为0.936。结论ARAT在脑卒中患者中具有良好的评价者间信度、评价者内信度和内在一致性。

基于三维加速度信息的上肢动作质量评价的研究

利用主成份分析对基于加速度信息的上肢动作质量进行评价,并利用评价结果驱动人机交互游戏中球的线路、旋转或者球速。研究结果表明在本套系统内影响上肢动作质量主要有爆发力和耐力两个因素。

一种基于加速度信息的上肢动作识别研究方法

提出一种基于GM阈值的二叉判决分析法,应用于人体上肢动作的分类识别研究。选用MEMS三轴加速度传感器ADXL345,设计一套人体动作的加速度采集系统。自定义上肢动作进行实验,采集人体执行上肢动作时的三维加速度信号后,进行小波阈值去噪的预处理过程,提取上肢动作的几何均值GM(Geometric Mean)作为特征值进行阈值的选取。实验结果表明:结合小波分析理论方法,基于GM阈值的方法实现了人体上肢动作的分类识别,并验证了系统设计及理论算法的简便性、高效性,对基于加速度传感器的动作识别研究具有一定的参考价值。

基于空间运动测量的人体上肢动作输入设备

利用加速度传感器和倾角传感器可设计一种基于空间运动测量的人体上肢动作输入设备。设备中,安置在手指前端、手背和手腕处的加速度传感器用来测量相应部位的空间三维运动轨迹,安置在手腕内侧的倾角传感器来检测手的翻掌动作。传感器测量数据由RFID传送给接收计算机,经过一系列的数据计算后系统便可识别人体上肢的每一个动作。该输入设备,有着拟人化真实性和便捷性,可广泛应用于工业控制与虚拟现实中人机交互环节。

从第十届世界健美操锦标赛看竞技健美操上肢动作多样性的发展趋势

通过对我国优秀竞技健美操运动员在第十届世界锦标赛上上肢动作的数据进行统计分析,旨在了解与掌握竞技健美操上肢动作的发展趋势。结果表明,研究上肢动作的发展趋势有助于提高我国从事竞技健美操专业人员对成套操化动作编排的认知,从而使我国竞技健美操运动员在世界大赛中创造出更多的优异成绩。

基于上肢动作研究量表设计的改良块评价脑卒中患者上肢功能恢复潜能

背景:上肢动作研究量表评定脑卒中后运动功能具有优势,尤其是上肢精细运动,但因评估工具繁重限制了量表的使用。目的:探索上肢动作研究量表改良块的优势。方法:选择病程1个月内,手功能BrunnstromⅢ期的首发脑卒中患者40例,根据患者能否抓起不带配重的、更大的改良块,将患者分为对照组20例和试验组20例。所有患者均接受4周的常规治疗。入组前和治疗后,使用上肢动作研究量表和其子量表中的抓部分评估患者偏瘫上肢运动功能。治疗后记录手功能Brunntrom分期。该研究已经通过安徽医科大学第一附属医院伦理委员会批准,所有患者均签署知情同意书。结果与结论:①独立样本t检验组间比较:治疗前,两组间上肢动作研究量表总分及其子量表-抓的分数差异无显著性意义(P=0.692,0.521);常规治疗4周后,试验组上肢动作研究量表总分及其子量表-抓的分数明显高于对照组,差异有显著性意义(P=0.008,0.001);②配对样本t检验组内比较:常规治疗4周后上肢动作研究量表总分及其子量表-抓的分数明显高于治疗前,差异有显著性意义(P<0.001);③卡方检验组内比较:常规治疗4周后,试验组患者手功能Brunnstrom分期较对照组患者恢复更好(χ^2=4.80,P<0.05);④结果表明,使用上肢动作研究量表时,带有相应配重的改良块可替代原始实木木块。改良块具有细化上肢动作研究量表的优势。根据患者是否抓起更大的、不带配重的改良块,可粗略区分患者的恢复潜能。

立定跳远起跳阶段上肢动作表现的分析与思考

本文通过对实验幼儿园、实验小学、实验中学462名学生立定跳远动作的录像,用暴风影音软件逐帧统计分析学生在立定跳远起跳阶段,上肢动作出现的频次,得出在立定跳远起跳阶段,学生的上肢动作表现形式呈多样性,上肢的摆动在起跳阶段的功能性作用发挥不够;提出在教学中注重上肢动作的教学,提高体育课堂教学有效性。

基于惯性传感器和深度学习的上肢动作识别研究

基于传感器的上肢动作识别技术,研究的热点主要在于传感器的种类、数量,特征值的选择以及分类算法的设计上,这些因素决定了识别效果的优劣。针对这些问题,提出一种基于多个惯性传感器和深度学习的上肢动作识别方法。使用惯性传感器模块采集上肢动作时手腕和肘部的加速度、角速度数据,在预处理后提取如均值、最大(小)值、频率等9种特征值,然后采用主成分分析法对特征集进行降维处理,在减小计算量的同时使其具有更好的鲁棒性,最后使用深度信念网络训练数据,对6种上肢动作进行分类。实验结果表明,该方法可完成多种上肢动作的识别,以最少的传感器数量完整的描述了复杂的上肢动作,而深度信念网络相较于传统的支持向量机、人工神经网络等算法,有着更高的识别精度。

浅析竞技健美操上肢动作多样性在成套操里的重要性及发展趋势

本文通过对我国竞技健美操运动员在第八届世界锦标赛上上肢动作的数据进行统计,且经过数据上的比较与分析,以及更深入地理解规则,旨在了解与掌握竞技健美操上肢动作的重要性及发展趋势。分析表明,研究上肢动作的发展趋势,有助于提高对成套操化动作编排的认识,使我国竞技健美操运动员在世界大赛中创造出更多的优异成绩。

篮球运动员大力扣球上肢动作轨迹预测仿真

对篮球大力扣球动作下上肢轨迹预测问题的研究,能够有效提高篮球比赛中运动员的安全性。对大力扣球动作运动员上肢动作轨迹的预测,需要对上肢动作特征进行提取,对上肢动作动态图像边缘轮廓进行角点检测,完成对上肢动作轨迹的分析。传统方法提取运动员上肢连续动作目标,归一化连续动作下上肢动作轮廓图像,但忽略了对上肢动作图像边缘轮廓的角点检测,完成在大力扣球下上肢动作轨迹的影响。提出基于Harris角点检测的篮球比赛大力扣球下上肢动作特征提取方法。该方法首先映射图像上肢动作区域中像素灰度级的空间分布的属性,采用高斯混合模型标准和归一化运动员大力扣球下上肢动作轮廓,利用Harris角点检测方法对运动员的连续动作图像进行仿射不变闭合区域增强处理,并对运动员上肢动作边缘轮廓进行角点检测,完成对篮球大力扣球下上肢动作特征提取。仿真证明,所提方法特征提取精度高,大幅度的提升了篮球比赛的质量。

少年棒球投手上肢动作分析

棒球运动是一项竞技性很强’的运动项目，比赛中充满了智慧、速度与力量，因此，也有许多人把棒球运动比喻为运动场上的“桥牌”。在棒球比赛中，投手作为唯一的进攻型防守队员有着无法比拟的重要性。本文就少年棒球投手投球时的上肢动作进行分析研究，从而为少年棒球运动员训练合理化、系统化提供理论依据和参考。

多关节肌在上肢动作中的作用

多关节肌在上肢的支撑、悬重、推举、拉引、挥摆及抓握等动作中，以其独特的工作方式和性能发挥着十分重要的作用，提高了上肢动作的复杂多变性、灵活性、准确性及关节的运动幅度。

对上肢鞭打动作生物力学原理的研究

为探讨上肢鞭打动作运动生物力学原理,我们采用数学模拟的方法对优秀男子标枪运动员投掷过程中上肢动作进行了分析。结果表明,合肌力矩的分布特点与下肢鞭打动作的分布特点有较大的区别;关节反力对环节的转动有较大影响;在上肢鞭打动作中,近侧环节运动对侧环节运动的影响,不完全能用"角动量传递"的理论来解释。

跨界选材培养模式下花样滑冰运动员上肢动作训练方法

2017年国家体育总局提出跨界选材的指导意见,各项目相继探讨和启动了跨界选材的方案。2018年5月,中国花样滑冰协会为了2022年北京冬奥会备战的实际需要,结合花滑项目的特点,与北京舞蹈学院合作启动了跨界选拔花滑运动员的计划。北京舞蹈学院和中国花样滑冰协会通力合作,研究制定了符合花样滑冰专项需求的培养方案,在竞技与艺术、体育和教育两个层面的融合上,共同探讨了一条基于花滑项目特点的合作路径,为落实体教融合向更广泛、深入发展,拓宽花样滑冰人才培养渠道,为今后体育和艺术合作探索了一条新的发展道路。

三级跳远教学训练应注意上肢动作

三级跳远是运动员经过助跑,沿直线进行三次水平跳跃的项目,三跳包括单足跳、跨步跳、跳跃。其技术的实质在于运动员能否充分合理地运用自己的运动素质进行最远水平距离的三次跳跃。在教学训练中,应重视上肢动作的练习。

腰伸肌群疲劳对上肢鞭打动作生物力学特征的影响及生理原因探析

目的:探究腰伸肌群疲劳状态下,上肢鞭打动作生物力学特征的变化。方法:利用生物力学信息采集及分析手段,对16名羽毛球运动员进行腰伸肌群疲劳前、后,原地杀球动作的生物力学信息采集,并比较疲劳前、后受试者完成原地杀球动作时,运动学指标及肌电指标的变化。结果:挥拍击球阶段腰伸肌群疲劳后,鞭打侧手部峰值线速度(P<0.05)及髋、肩、肘三关节峰值角速度(P<0.05)下降;肩、髋相对角度差减小(P<0.05);左、右腹直肌(P<0.05),左、右腹内斜肌(P<0.01),左侧腹外斜肌(P<0.05),左侧背阔肌(P<0.05)的肌电RMS均值较疲劳前减小;左侧腹直肌(P<0.01)、左侧腹内斜肌(P<0.01)、左侧腹外斜肌(P<0.05)、左侧背阔肌(P<0.01)的RMS峰值下降;左、右竖脊肌的RMS均值增加(P<0.05),且右侧竖脊肌RMS峰值也增加(P<0.05)。结论:在上肢鞭打运动中,腰伸肌群疲劳会降低人体各环节在挥拍击球时产生动量矩的效率,从而对鞭打效果产生负面影响;局部肌肉疲劳引起人体躯干神经?肌肉协调控制能力改变是导致这一现象发生的根本原因;提高人体神经-肌肉协调控制能力的训练方法是未来值得探究的重要问题。