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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.