两种不同腕手固定重建手部抓握功能在颈6A~B级脊髓损伤患者中的应用效果对比

目的:不同腕手固定支具与弹力绷带对颈6A~B级脊髓损伤患者重建手部抓握功能的影响。方法:回顾性分析2019年6月—2022年12月我院收治的80例颈6A~B级脊髓损伤患者的临床资料,其中40例患者采取弹力绷带进行固定作为对照组,40例患者采取腕手固定支具进行固定作为观察组,比较两组患者治疗前后上肢功能、手功能及日常生活能力。结果:治疗后两组患者上肢功能、手功能、日常生活自理能力等指标均优于治疗前,且观察组优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:在颈6A~B级脊髓损伤手部抓握功能重建中,弹力绷带固定及腕手固定支具固定都可以促进患者手部抓握功能恢复,对患者生活能力提升都有帮助,但腕手固定支具的应用效果比弹力绷带更佳。

镍钛合金抓握式接骨板内固定术治疗创伤性多发肋骨骨折的临床观察

目的观察镍钛合金抓握式接骨板内固定术治疗创伤性多发肋骨骨折的临床效果。方法选取2020年6月至2023年6月医院收治的64例创伤性多发肋骨骨折患者为研究对象,按随机数字表法分为对照组和观察组,各32例。对照组行外固定术治疗,观察组行镍钛合金抓握式接骨板内固定术治疗。比较两组治疗效果、术后恢复情况、疼痛介质[5-羟色胺(5-HT)、P物质(SP)、前列腺素E2(PGE2)、神经肽Y(NPY)]水平、肺功能、血气分析及并发症发生情况。结果观察组治疗总有效率高于对照组,并发症发生率低于对照组(P<0.05);观察组术后疼痛评分低于对照组,下床活动、住院及骨折愈合时间均短于对照组(P<0.05);治疗后两组5-HT、SP、PGE2、NPY均有一定程度的升高,但观察组低于对照组(P<0.05);治疗后两组肺功能指标均明显改善,且观察组肺功能指标优于对照组(P<0.05);观察组治疗后动脉血二氧化碳分压低于对照组,血氧饱和度、动脉血氧分压高于对照组(P<0.05)。结论与外固定术相比,镍钛合金抓握式接骨板内固定术治疗创伤性多发肋骨骨折效果更加理想,术后患者疼痛轻,住院时间短,骨折愈合快,且肺功能改善显著,并发症发生率低。

纯钛抓握式接骨板螺钉内固定系统与螺旋肋骨钉治疗多发性肋骨骨折的效果对比

目的:分析纯钛抓握式接骨板螺钉内固定系统与螺旋肋骨钉治疗多发性肋骨骨折的效果。方法:选取2020年10月—2023年10月成都大学附属医院收治的多发性肋骨骨折患者112例作为研究对象,按照随机分组法分为研究1组(应用纯钛抓握式接骨板螺钉内固定系统)、研究2组(应用螺旋肋骨钉),各56例。比较两组围术期指标、并发症发生率。结果:两组患者术中出血量、手术时间、住院时间比较,差异无统计学意义(P>0.05);研究2组术后下床活动时间早于研究1组,差异有统计学意义(P<0.001)。两组患者并发症总发生率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:纯钛抓握式接骨板螺钉内固定系统与螺旋肋骨钉治疗多发性肋骨骨折的效果均较为理想,安全性均较高,但螺旋肋骨钉治疗可缩短术后下床活动时间,临床可根据患者实际状况选择合适的治疗方法。

采用套索驱动的手部助力外骨骼设计与抓握实验研究

针对航天和工业领域中人体佩戴手套执行任务时,手指关节处因受到编织物挤压而造成的手部疲劳损伤以及抓握力下降等问题,设计了一种采用套索驱动的手部助力外骨骼系统。该系统采用以速度为内环、力为外环的力PID控制方法,以拉力传感器反馈输出力,通过力学建模对手部助力外骨骼导线槽开展位置优化。对所设计的外骨骼系统开展抓握实验,结果表明:人体穿戴手部助力外骨骼可再现Feix分类法中全部33种抓握类型;外骨骼抓握指尖力最高可达14N;与不穿戴外骨骼相比,穿戴外骨骼时人体手指关节运动范围能够达到自主弯曲运动范围的63%以上,掌指关节、近端指间关节和大拇指的指间关节角度的皮尔森相关系数可达0.90以上;外骨骼助力抓握使得肱桡肌和桡侧腕长伸肌的肌电均方根峰值分别减小了37.86%和62.46%。实验结果证明所设计的手部助力外骨骼能够明显减少手部肌肉耗能。

基于频域和时域脑电特征解码自然抓握动作

基于脑电(EEG)解码了与日常生活行为密切相关的3种自然抓握动作,分别是推拉、旋转和插拔抓握。设计了自然手部抓握运动的EEG诱发实验,并采集了5名受试者的EEG数据进行离线分析。神经生理学分析表明,3种自然手部抓握动作与不运动条件之间存在显著差异,且不同的抓握动作之间表现出不同的激活模式。多分类结果表明:仅使用时域EEG特征,4分类获得了46.1%的总体平均峰值分类正确率,而联合时域和频域特征,达到了49.9%。本文的发现有助于实现直观和自然的脑机接口(BCI)控制,也为上肢截肢者和先天性运动障碍患者的功能康复提供一条新途径。

刚柔耦合机械手的抓握姿态和力综合优化方法

针对刚柔耦合机械手在抓握物体时既要有合适的抓握姿态,又要有与抓握力匹配的手指刚度的问题,研究抓握姿态和力综合优化方法.建立机械手的几何模型以获得手指刚度与驱动压强的关系,基于所建模型构造手指姿态曲线与被抓握物体轮廓曲线的贴合度函数、与期望抓握力有关的手指期望刚度函数,并结合姿态贴合度函数和手指刚度函数构造综合优化目标函数.利用所建目标函数计算不同期望抓握力下的最优抓握姿态,通过实验对比不同最优姿态下施加额外抓握力对抓握稳定性的影响.实验结果表明,所提综合优化方法能够良好兼顾抓握姿态和抓握力的控制要求,实现刚柔耦合机械手的稳定可靠抓握.

镍钛合金抓握式接骨板内固定治疗多发性肋骨骨折的临床分析

分析镍钛合金抓握式接骨板内固定在多发性肋骨骨折中的治疗效果。方法 将108例多发性肋骨骨折作为研究对象,纳入启动时间为2021.01,完结时间为2022.12;将孟德尔随机化法作为组别区分依据实施1∶1分组,对照组行传统切开复位内固定术治疗,实验组行镍钛合金抓握式接骨板内固定治疗。比较两组实际治疗效果。结果 实验组手术总时长、住院、胸腔引流、机械通气、首次下床活动较对照组更短、术中总出血量组更低(P<0.05);术后第1日组间疼痛评分无差异(P>0.05),术后第3日、术后第5日实验组评分与对照组相比更低(P<0.05);实验组术后并发症发生率与对照组相比更低(P<0.05);术前两组患者肺功能指标对比无意义(P>0.05),术后实验组各肺功能指标与对照组相比均较高(P<0.05)。结论 镍钛合金抓握式接骨板内固定在多发性肋骨骨折中可取得较理想的治疗效果,建议临床采纳。

陶瓷异型软坯抓握及搬运智能系统的研究

针对陶瓷异型软坯的特点,研究陶瓷异型软坯抓握及搬运的智能化关键技术具有很好的应用价值及市场前景。本项目利用压力薄膜传感器对粤东地区日用陶瓷异型软坯的压力数据进行采集和分析,建立模型数据库,为进一步的系统设计提供有效数据;再进行抓握装置机械手设计、环型抓握装置设计、搬运舵机设计、空间位置的柔性算法,开发能够测试不同位置、不同角度的压力智能控制系统;运用反向牙导轨、上加托盘,实现异型软坯的倒置、旋转、加工(修坯、施釉、上水、打磨等过程);开发智能控制终端,采用EP2C8Q208C8N芯片集中控制舵机,进行数据分析,在搬运过程中实时更新数据。

不同材料语义知觉对抓握运动影响的行为研究

语言与抓握运动对应脑皮层之间的联系已得到大量神经生理学研究的证明,但两者外显行为的联系并未得到系统的验证。本研究以二维物体为刺激材料,通过比较词语知觉和图片知觉对抓握运动的影响,探讨语义知觉对抓握运动的影响。结果发现:词语知觉对抓握运动存在语义效应,即知觉语义为"大"的词语时其最大抓握孔径大于知觉语义为"小"的词语时的情况,而图片知觉无此效应。

基于机器视觉的抓握状态模型及其适用性

为了实现手部功能障碍患者在抓握康复训练中手部状态的数字化,提出采用抓握状态模型对手部状态进行识别,并通过实验分析模型的适用性与鲁棒性。首先,提出一种手部抓握状态模型,抓握对象,手部抓握类型以及手部抓握状态判定的流程。然后,采用Leap Motion对5名受试者抓握ARAT(Action Research Arm Test)标准物时的动作进行跟踪,分析抓握状态模型的适用性。最后,通过实验中抓握状态模型参数的离散度分析抓握对象尺寸、手部差异和抓握角度对抓握状态模型稳定性的影响。实验结果表明:实验中抓握状态模型参数的平均相对标准偏差为0.637,且该抓握状态模型具有良好的适用性和鲁棒性。采用基于机器视觉的抓握状态模型对手部状态识别基本满足对手部运动跟踪精度高、处理速度快等要求。

三手指空间机器人末端执行器的柔顺抓握策略

空间机器人在抓握物体时,末端执行器与目标物体之间因接触碰撞而产生的扰动力可能会造成机械臂抖动和位姿改变,甚至将目标物体弹出捕获区,造成捕获失败.针对这一问题,首先介绍了哈尔滨工业大学(HIT)自行研制的三于指空间机器人末端执行器,对末端执行器抓握目标物体过程中的碰撞扰动力进行了分析,提出了一种柔顺抓握策略以削弱抓握目标物体时产生的碰撞扰动力,并设计了一种新的基于前馈补偿和模糊滑模相结合的控制器.末端作用器自身结构的相关量、确定性扰动以及摩擦力的线性部分等可以通过数学建模和离线实验测量得到,通过前馈补偿进行有效控制;对于摩擦非线性部分、未知扰动、于指抓握时的碰撞力等不确定量,引入模糊控制规则对其进行补偿.采用HIT在轨自维护机械臂和三手指空间机器人末端执行器在空间微重力运动平台上进行了抓握实验,实验结果表明设计的控制器和提出的抓握策略能够有效削弱抓握过程中的扰动力.

基于Jack的虚拟人抓握过程的设计及实现

介绍了在Jack软件系统中如何实现对物体的抓握及其存在的问题,阐述了应用碰撞检测技术在Jack系统中仿真虚拟人体对各种形状物体的抓握过程的方法,包括抓握前准备(即初始手形的选取)、抓握动作的完成(即抓握位置的定位以及抓握动作的完成)2部分内容。这种抓握仿真的实现不仅克服了Jack系统现有抓握功能的不足,而且大大提高了用户在Jack系统中仿真抓握动作的效率。

虚拟手抓握动作的Petri网模型及其仿真实现

虚拟手的运动建模是三维人机交互研究中的一个关键问题。虚拟人在执行维修作业的过程中,不可避免地需要徒手抓握操作对象或维修工具。为此,该文提出了一种基于位置/变迁Petri网的虚拟人手抓握动作模型。该方法以关节化虚拟手的几何建模和关节约束分析为基础,描述了抓握动作的Petri网模型,通过仿真循环叠代和关节插值计算,实现关节链上各个关节的运动控制,并基于面向对象的技术设计实现了典型抓握动作。最后,基于人体建模与仿真软件Jack,设计并实现了一个虚拟手抓握动作的Petri网,仿真和实验结果表明所述方法简便易行,能够满足虚拟维修作业的要求。

镍钛记忆合金抓握式接骨板治疗多发性肋骨骨折临床研究

目的探讨镍钛合金抓握式接骨板治疗多发性肋骨骨折临床效果。方法选取2012年6月至2014年6月收治的多发性肋骨骨折患者50例进行研究,按照患者自愿选取的治疗方式分为两组。治疗组25例采用镍钛记忆合金抓握式接骨板治疗,对照组25例采用外固定进行治疗。观察两组患者治疗后的疗效及治疗期间并发症发生情况。结果与对照组相比,治疗后治疗组患者平均下地活动时间、住院时间明显缩短,差异有统计学意义(P<0.05)。与对照组相比,治疗组骨折部位愈合良好的患者比率明显升高,治疗期间并发症发生率明显降低,且出院时治疗组患者VAS评分显著降低,差异均有统计学意义(P均<0.05)。结论镍钛合金抓握式接骨板治疗多发性肋骨骨折骨折愈合较好,可缓解术后疼痛,患者在术后能够有效咳嗽排痰,可减少并发症的发生,值得临床推广应用。

手动抓握结构的人机适配性实验研究

目的通过实验研究,确定手工搬运重物时手动抓握结构的工效学设计要求和测评方法。方法通过用户使用习惯调研和人机交互行为分析,提炼出抓握结构的工效学设计和测评指标,应用目标用户进行典型结构样件的实际使用体验测试,并辅以虚拟仿真的方法对实验结果进行验证。结果获得满足手工搬运者搬运安全性和舒适性要求的抓握结构形状尺寸及位置的工效学设计要求。结论为手动抓握结构的工效学设计及评价提供参考。

猴子PMd区脑电解码抓握手势及机械手实时控制

过去的10年,脑机接口中对上肢有关的伸解码取得了非常大的成功,这给残障人士运动康复带来了希望。但与日常生活息息相关的手部的抓握动作的研究却很少涉及。当前,在解码手势方面有很多初步的工作,但是实时的抓握手势的解码工作还没有被系统地研究过。该研究首先建立了基于非人灵长类动物的植入式脑机接口平台,训练猕猴完成伸抓动作并记录PMd区的神经信号。通过FKNN算法异步解码出4种抓握手势和休息状态。然后,利用共享控制策略驱动灵巧的机械手完成与猴子相同的动作。结果表明大部分PMd区的神经元对伸抓动作具有调和特性,利用PMd区的神经元的解码正确率可以达到97.1%。在线控制模式中,猴子手的瞬时状态能够被成功解码出来并用于机械手的控制,正确率可以达到85.1%。我们的研究为残疾人士抓握运动的康复提供了新的思路和方法。

基于BP神经网络的仿人两指末端执行器抓握模式预测

为了得到手部特征及物体特征与两指抓握模式之间的非线性映射关系,以便对仿人两指末端执行器的抓握模式进行预测,采用5554次人手拇指-食指成功抓握试验的数据作为训练样本,构建基于L-M算法的BP神经网络两指抓握模式预测模型,进行仿人两指末端执行器的抓握模式预测。结果表明:该神经网络模型的预测准确率达90%,预测值与实测值的相关系数为0.83,能够快速有效地预测仿人两指末端执行器的抓握模式;对于等效直径较小且质量较轻的目标物,多选择精密捏;对于等效直径较大且质量较重的目标物,多选择强力握。研究结果可为仿人两指末端执行器的稳定抓握控制提供重要的决策依据。

抓握结构中弹性棒变形的P-稳定性

研究抓握结构中弹性棒变形的P-稳定性.将存在于机械手的抓握结构和机器人行走系统中的一类弹性单元抽象为变形直弹性棒,通过建立相应的物理和数学模型——常微分方程的边值问题,利用流型法画出数学模型的分支图,得到系统的多解性,借助Liapunov-Schmidt方法,通过建立分支方程,得到相应弹性变形的P-稳定性.

基于ABAQUS的三维有限元抓握手模型的建立与研究

为了获取正常人体手部CT扫描数据,应用逆向工程原理,建立手外表面几何模型和手部骨骼几何模型,并对其进行处理,建立了包括正常人体手部骨骼及手部软组织的三维有限元模型,得到了有限元手模型对手柄模型抓握后手表面压力分布情况。

基于Deep Q Networks的机械臂推动和抓握协同控制

针对目前机械臂在复杂场景应用不足以及推动和抓握自主协同控制研究不多的现状,发挥深度Q网络(Deep Q Networks)无规则、自主学习优势,提出了一种基于Deep Q Networks的机械臂推动和抓握协同控制方法。通过2个完全卷积网络将场景信息映射至推动或抓握动作,经过马尔可夫过程,采取目光长远奖励机制,选取最佳行为函数,实现对复杂场景机械臂推动和抓握动作的自主协同控制。在仿真和真实场景实验中,该方法在复杂场景中能够通过推动和抓握自主协同操控实现对物块的快速抓取,并获得更高的动作效率和抓取成功率。