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肌肉再分布技术在智能仿生手信号识别中的研究
目的 探讨肌肉再分布技术(muscle redistribution technique,MRT)在智能仿生手识别人体运动意图中的作用和价值.方法 自2016年12月至2017年4月,我们采用MRT治疗上肢截肢患者3例.截肢平面分别位于前臂中远1/3、腕中关节和腕掌关节.MRT是利用残端肢体的肌肉肌腱进行移位,并将肌腱锚定于皮肤.根据截肢平面的不同,选择4～6块移位肌肉肌腱,将肌腱锚定在皮肤不同区域.术后通过肌肉主动收缩牵拉肌腱和皮肤,使患肢肌腱的锚定点产生皮肤形变,测量并记录形变程度.电容信号测量时,嘱患者分别完成抓握、屈腕、伸腕、屈指、伸指动作,利用电容传感测量系统采集患肢形变信息并进行分析. 结果 术后3例患者均获得随访,时间为3～7个月,平均5个月.MRT手术共14处,术后3个月患者均能够主动控制相应肌肉收缩,并产生明显皮肤形变,有效形变率为85.7％(12/14).电容信号结果利用线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)两种分类器对各种动作进行识别,整体识别的准确率为97.27％和100％,每种动作各自识别的准确率均为100％.结论 MRT手术能够有效输出人体的运动意图,增加运动信号的数目、强度和准确率,有助于智能仿生手进行信号识别,为上肢截肢患者更好地控制智能仿生手提供了可行的方法.
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智能仿生手的研究现状与发展展望
目的 智能仿生手是利用经过处理的控制人类肢体的生物电信号来控制代替人手的机械装置,以实现人手的基本功能与外界环境的交流.其是将生理学、机械学、仿生学以及微电子技术、传感技术、自动控制技术等与生物医学工程相关的技术融合于一体的多学科、多技术的系统工程,以此制作出与人手结构、功能相仿的仿生手,是无功能假手的延伸.智能仿生手为上肢体残障患者的生活提供了方便.本文着重介绍基于不同种类生物控制源控制下的仿生手的发展现状,并对其发展趋势做进一步的展望.
