基于虚拟现实技术的多功能肌电假肢控制系统开发平台

利用虚拟现实技术开发的多功能假肢控制系统开发平台,可以研究肌电解码控制多功能假肢的实时操控性能,便于对影响多功能肌电假肢临床控制性能的动态因素及如何提高和改善多功能肌电假肢控制性能进行详细的研究。另外,肌电假肢的使用存在训练过程漫长、使用者精神负担大等问题,利用虚拟手代替真实肌电手进行训练,可以营造一种轻松训练环境;本系统利用SolidWorks绘制出三维手臂,再用虚拟现实三维建模方法和建模语言(VRML)节点语法编辑出完整的虚拟手臂场景,利用MATLAB中的simulink工具搭建虚拟手控制平台,实现虚拟世界和外界的交互;该系统可以通过从残疾人残余肌肉采集的肌电信号进行解码、时域特征提取、动作类型识别等操作,最终实现用肌电信号控制虚拟手臂。

基于EMG频域特征的假肢机电信号识别研究

采集人体表面肌电信号并进行有效模式识别,是多功能假肢研究的关键技术之一.本文研究肌电信号(EMG)的频域信息,以提取有效特征识别不同的手腕部动作.实验采集了8种不同的手腕动作的EMG信号.分别提取了EMG信号的时间序列模型(AR)、时域统计量(DT)、功率谱估计(PSD)、短时傅里叶变换(STFT)和互功率谱(CPSD)5种不同的特征向量,并采用支持向量机(SVM)对特征进行分类.通过特征分类正确率的分析比较,发现提取的信号频率特征能够有效地提高动作的识别率.

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。