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医用生物力学 2013年第4期28卷 397-402页

作者：张琳琳沈凌朱明王冬梅上海医疗器械高等专科学校医疗器械工程系上海200093 上海交通大学机械与动力工程学院、生物医学制造与生命质量工程研究所上海200240

目的利用三维有限元分析方法研究大腿截肢患者在行走过程中3个不同时相下残肢的生物力学特性,为建立完整的大腿接受腔测量、设计与评估系统提供研究基础。方法首先根据CT图像三维重建大腿截肢患者的骨骼、肌肉软组织和接受腔的三维几何... 详细信息

目的利用三维有限元分析方法研究大腿截肢患者在行走过程中3个不同时相下残肢的生物力学特性,为建立完整的大腿接受腔测量、设计与评估系统提供研究基础。方法首先根据CT图像三维重建大腿截肢患者的骨骼、肌肉软组织和接受腔的三维几何模型;定义软组织为超弹性和线弹性材料属性,并相应建立两个有限元仿真模型;定义残端与接受腔之间的接触关系,约束残肢近端,对模型的远端施加膝关节载荷,模拟步态周期中足跟着地时期、站立相中期、脚尖离地3个时相下大腿残肢-接受腔系统所受载荷;计算分析接触界面上的应力,并对比分析超弹性和线弹性软组织力学特性对接触界面力学行为特性的影响。结果无论线弹性还是超弹性模型,3个时相下大腿残肢-接受腔界面的最大接触压力均在残肢末端达到最大值。超弹性模型3个时相下接触压力峰值分别为55.80、47.63和50.44 kPa;而线弹性模型接触压力的最大值都增加2倍以上,其值分别为149.86、118.55和139.68 kPa。同时通过分析接触面间的径向剪切应力和轴向剪切应力发现,3个时相下接触界面间的应力在残肢末端较集中,在足跟着地到脚尖离地过程中,有部分力通过接受腔后侧缘传递转向接受腔前缘传递。结论不同时相下残肢与接受腔接触界面的压力和剪切应力分布情况不同,在设计接受腔时需要充分考虑其受力特点。

关键词：大腿残肢力学特性有限元分析应力分布步态分析

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基于大腿残肢表面肌电信号的运动模式识别

基于大腿残肢表面肌电信号的运动模式识别

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作者：李亚英河北工业大学

学位级别：硕士

穿戴假肢是下肢截肢者恢复日常生活的唯一途径,只有快速准确地识别残疾人的运动意图,才能实现对假肢的灵活控制。肌电信号能体现人体的运动意图,而且产生于人体真正运动之前,相比其它传感器信息具有显著优势。现阶段肌电信号运动模式识... 详细信息

穿戴假肢是下肢截肢者恢复日常生活的唯一途径,只有快速准确地识别残疾人的运动意图,才能实现对假肢的灵活控制。肌电信号能体现人体的运动意图,而且产生于人体真正运动之前,相比其它传感器信息具有显著优势。现阶段肌电信号运动模式识别的研究主要集中在健康人,但是残疾人由于肌肉的截断,其肌电信号与健康人存在很大的不同,因此利用残肢肌电信息识别不同运动模式具有重要的意义。本课题从残疾人出发,通过采集大腿残肢表面肌电信号识别下肢不同运动模式,识别结果可以为假肢提供控制源。主要的研究内容如下:1.分析截肢对下肢肌肉的影响,选定下肢肌群,确定肌电信号采集方案。针对现有采集方案的不足,为截肢者设计内嵌式传感器系统,采集不同运动模式下大腿残肢表面肌电信号。2.通过对不同运动模式肌电信号的分析,提出了一种基于移动窗的多数据段检测算法,实现了一个运动周期内多数据段的提取。并对多数据段进行特征提取,构建特征向量。3.针对误导和冗余特征值,利用基于遗传算法的BP神经网络降维、基于遗传算法的偏最小二乘法降维、基于平均影响值的神经网络特征降维的方法对特征值进行降维。根据降维结果,确定最优特征向量。经过降维,特征值维数明显下降,而且识别率有所提高。4.选定各数据段最优参数和数据段长度,用随机森林算法进行分段运动模式识别。根据识别结果,提出一种基于随机森林的二叉树周期性模式识别方法,实现了5种运动模式的周期性识别。实验结果证明,该方法提高了模式识别的准确率和实时性,有利于假肢的实时控制。

关键词：肌电信号大腿残肢运动模式识别特征降维随机森林算法

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大腿截肢患者的残肢肌电运动识别

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医用生物力学 2016年第6期31卷 478-482,494页

作者：张腾宇樊瑜波北京航空航天大学生物与医学工程学院北京100191 国家康复辅具研究中心北京100176 民政部人体运动分析与康复技术重点实验室北京100176 北京市老年功能障碍康复辅助技术重点实验室北京100176

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、... 详细信息

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。

关键词：肌电信号运动识别大腿残肢支持向量机

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