大腿截肢患者的残肢肌电运动识别

发布时间：2017-10-25 12:23

  本文关键词：大腿截肢患者的残肢肌电运动识别

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【摘要】：目的研究利用大腿残肢肌电信号进行下肢运动模式识别的方法,探讨肌电信号控制下肢假肢的可能性。方法采集15名大腿截肢者残肢侧股直肌、股外侧肌、阔筋膜张肌、股二头肌、半腱肌、臀大肌6块肌肉的表面肌电信号,提取肌电信号的6种时域、频域特征,利用支持向量机对平地行走、上楼梯、下楼梯、坐下、起立5种下肢运动模式进行识别。结果利用残肢肌电信号可以实现5种下肢运动模式的在线识别,对同一受试者同次测试数据识别率为94%,同一受试者的多次混合数据识别率为85%,对不同受试者混合数据识别率为74%。通过特征优化,仅利用3块肌肉的2个特征,对同一受试者的同次测试数据识别率仍可达92%。对平地行走、上楼梯、下楼梯3种动作的识别,同一受试者同次测试数据识别率为100%,同一受试者的多次混合数据识别率为98.33%,对不同受试者混合数据识别率为93.33%。结论仅仅利用残肢肌电信号能够实现运动意图的在线识别,通过对同一患者使用前的多次数据训练,有望达到较高的识别率。研究结果为肌电运动识别用于下肢假肢控制奠定了基础。
【作者单位】： 北京航空航天大学生物与医学工程学院;国家康复辅具研究中心;民政部人体运动分析与康复技术重点实验室;北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室;
【关键词】： 肌电信号 运动识别 大腿残肢 支持向量机
【基金】：科技部研发专项(2016YFB1101101;2016YFB1101105)
【分类号】：R49;R318.17
【正文快照】： 3.北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室,北京100176;4.民政部人体运动分析与康复技术重点实验室,北京100176)假肢控制的最理想状态是能够主动识别截肢者的运动意图。目前的智能假肢大多是依靠物理传感器检测截肢者的身体运动以实现运动意图的识别,但识别往往滞后于动作

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