基于肌电信号的手臂运动状态的辨识

本研究的目的是利用人体上肢肌肉的肌电信号辨识人体肘关节运动状态。当人体手臂做屈伸运动时,采集肱二头肌和肱三头肌的肌电(EMGs)信号和肘关节角度信号,对EMGs进行处理和特征提取。提取的特征值作为一个四层的神经网络模型的输入信号,运用改进后的误差反传学习算法最优化网络各层权值,映射出人体表面肌电信号和手臂运动状态间的非线性关系,并将处理后的肌电信号转换为相应时刻的肘关节运动角度。试验结果表明神经网络预测出的肘关节运动角度与测角仪测出的实际运动角度最大误差小于1度。

用肌电信号实时控制虚拟机械手臂

研究了利用肌电信号来实时控制机械手的运动。采集人体上肢在垂直面上做屈伸运动时的肱二头肌和肱三头肌的肌电信号及关节角度信号,将经过处理的肌电信号和时间信号输入到一个神经网络预测器来预测关节角度。将预测的关节角度作为虚拟机械手的控制信号,控制机械手做与人相同的运动。试验结果显示,机械手的运动轨迹与人的上肢肘关节角轨迹的最大均方差小于2°,且具有很强的相关性,实现了肌电信号控制虚拟机械手的动画显示。

自体髂骨再造桡骨头维持肘关节稳定的实验研究

目的利用兔动物模型进行实验研究,评价桡骨小头切除后用自体髂骨与尺骨冠突桡侧面融合再造桡骨头的骨愈合效果。方法选用健康成年新西兰白兔24只,随机分为实验组和对照组,每组各12只。实验组切除单侧桡骨头颈,取自体髂骨块行桡骨头再造。对照组在麻醉后行传统单侧桡骨小头切除术。2组在术后第4、8、12周分别处死4只白兔,通过大体标本测量肘关节外翻角的变化,进行影像学和骨组织形态计量分析观察骨愈合的效果。结果 2组肘关节外翻角随观察时间延长而逐渐增加,对照组增加幅度相对较大,而实验组增加幅度相对更小。大体标本肘关节外翻角测量(肘伸直位):术后12周时,对照组桡骨小头切除侧为(19.6±2.8)°,实验组桡骨头切除重建侧为(5.6±1.8)°,组间差异有统计学意义(t=4.004,P=0.028)。对照组术后均未见明显骨痂形成,实验组术后8周骨痂面积X线评分显著高于术后4周(t=5.175,P=0.014),术后12周显著高于术后8周(t=8.891,P=0.003)。实验组术后4周骨融合面部分软骨痂形成,术后8周再造骨融合面有较多骨痂形成,骨板排列无规律,术后12周再造骨融合面有大量新生骨痂形成;对照组桡骨小头切除后缺损处仅为纤维组织填充。结论改良桡骨头切除自体髂骨再造重建手术治疗Mason Ⅲ型桡骨小头骨折安全可行,自体髂骨块再造桡骨头能与尺骨冠突桡侧面牢固愈合,术后稳定性及融合效果良好。