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基于表面肌电信号的CNN-LSTM模型下肢动作识别
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作者 周智伟 陶庆 +3 位作者 苏娜 刘景轩 李博文 裴浩 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2841-2848,共8页
为了提高对下肢运动的分类准确度,提出了一种基于表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)的卷积神经网络与长短期记忆网络融合识别模型(convolutional neural network and long short-term memory network, CNN-LSTM)。首先,采集... 为了提高对下肢运动的分类准确度,提出了一种基于表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)的卷积神经网络与长短期记忆网络融合识别模型(convolutional neural network and long short-term memory network, CNN-LSTM)。首先,采集了20名受试者进行上楼、下楼、行走和蹲起4种步态动作的sEMG;接着,对采集到的sEMG数据进行预处理,并提取了两种时域和频域特征,用作机器学习识别模型的特征输入;最后,基于预处理后肌电信号数据,构建了CNN-LSTM的下肢动作识别模型,并与CNN、LSTM和支持向量机(support vector machine, SVM)模型的性能进行对比。结果显示,CNN-LSTM模型在下肢动作识别准确率上分别比CNN、LSTM和SVM模型高出2.16%、8.34%、和11.16%,证明了其优越的分类性能。研究结论为康复医疗器械与助力器械提供了一个有效的下肢运动功能改善方案。 展开更多
关键词 表面肌电信号 下肢动作识别 CNN-LSTM 卷积神经网络 长短时记忆网络
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基于表面肌电信号估计多自由度手指力的ShuffleVT模型
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作者 李思诺 耿艳娟 《电子测量技术》 北大核心 2025年第5期102-110,共9页
为了实现基于表面肌电信号(sEMG)的连续手指力估计,本文提出了一种融合ShuffleNetV2基本单元与Vision Transformer(ViT)结构的新模型,命名为ShuffleVT。为验证该模型的性能,采用公开数据集NinaPro,其包含40名健康受试者的sEMG数据和6个... 为了实现基于表面肌电信号(sEMG)的连续手指力估计,本文提出了一种融合ShuffleNetV2基本单元与Vision Transformer(ViT)结构的新模型,命名为ShuffleVT。为验证该模型的性能,采用公开数据集NinaPro,其包含40名健康受试者的sEMG数据和6个自由度的手指力数据。性能评估指标为Pearson相关系数(CC)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R^(2))。结果显示,ShuffleVT模型的CC、RMSE和R^(2)平均值分别为0.92±0.05、1.27±0.66和0.83±0.10,显著优于ShuffleNetV2、ViT、Transformer和LSTM等4种深度学习模型。该结果展示了ShuffleVT模型在基于表面肌电的连续运动意图估计中的应用潜力。 展开更多
关键词 表面肌电信号 手指力 连续估计 深度学习
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基于表面肌电信号和眼动追踪的人-多机器人协同控制方法
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作者 胡益铭 李鸿鑫 +5 位作者 朱鹏铭 邱学凯 曾志文 代维 肖军浩 王长城 《兵工自动化》 北大核心 2025年第4期104-106,共3页
为提高机器人系统对复杂指令的响应能力和适应性,提出基于表面肌电信号(surfaceelectromyography,sEMG)和眼动追踪(Eye-Tracking)技术的人-多机器人共享控制。使用自主设计的肌电腕带实时采集操作员前臂的表面肌电信号,通过设计轻量级... 为提高机器人系统对复杂指令的响应能力和适应性,提出基于表面肌电信号(surfaceelectromyography,sEMG)和眼动追踪(Eye-Tracking)技术的人-多机器人共享控制。使用自主设计的肌电腕带实时采集操作员前臂的表面肌电信号,通过设计轻量级卷积神经网络识别典型的手势,并映射为系统控制指令。使用眼动跟踪仪获取操作员的注视点信息和视线轨迹,实现机器人选定和期望路径绘制。集成2种新型交互方式构建人机交互平台,并与多台小型机器人构成人-多机器人共享控制系统。在搭建的人-多机器人半实物仿真平台上进行实验。结果表明,该共享控制方法具备可行性和有效性。 展开更多
关键词 人机交互 手势识别 表面肌电信号 眼动追踪
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基于人体着装压和表面肌电信号的骑行裤功效分析
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作者 尹玲 翁睿 +2 位作者 陆鑫 夏蕾 任仕杰 《毛纺科技》 北大核心 2025年第3期22-30,共9页
为进一步优化骑行裤功效,选择市面上流行的2款骑行裤(每款2个型号)作为实验样本,以7位男大学生作为受试者进行骑行裤穿着实验,测试受试者骑行时的着装压力和下肢表面肌电信号,以分析骑行裤款式对服装压的影响,以及动态服装压与下肢表面... 为进一步优化骑行裤功效,选择市面上流行的2款骑行裤(每款2个型号)作为实验样本,以7位男大学生作为受试者进行骑行裤穿着实验,测试受试者骑行时的着装压力和下肢表面肌电信号,以分析骑行裤款式对服装压的影响,以及动态服装压与下肢表面肌电信号的相关性。结果表明,骑行过程中,骑行裤对人体股直肌施加的压力最为显著,其次是膝盖部位;膝盖弯曲的设计以及膝盖拼接弹性更强面料的直筒设计均能有效减轻膝盖处的动态压力;受试者穿着骑行裤时,表示肌电的时域指标——均方根(RMS)和积分肌电(iEMG),均低于未穿着骑行裤时的数值;同时,频域指标——平均功率频率(MPF)和中值频率(MF),整体上高于未穿着骑行裤时的水平,表明骑行裤的服装压力在一定程度上能够减少肌肉能量损耗,缓解肌肉疲劳,但并不是服装压力越大越好,尤其是股直肌和腓肠肌。该研究结果可为骑行裤的设计改进和性能优化提供有益的参考。 展开更多
关键词 骑行裤 着装压 表面肌电信号 肉疲劳
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基于改进ResNet50的表面肌电信号手势识别 被引量:3
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作者 牛群峰 石磊 +3 位作者 贾昆明 桂冉冉 董鹏豪 王莉 《国外电子测量技术》 2024年第4期181-189,共9页
为了提高手势动作在类别众多且相似度高的情况下的识别精度,提出了一种基于连续小波变换和残差神经网络Res-Net50的表面肌电信号手势识别方法。首先对Ninapro DB2和DB3的原始表面肌电信号进行预处理和连续小波变换,得到Multi-sEMG Wavel... 为了提高手势动作在类别众多且相似度高的情况下的识别精度,提出了一种基于连续小波变换和残差神经网络Res-Net50的表面肌电信号手势识别方法。首先对Ninapro DB2和DB3的原始表面肌电信号进行预处理和连续小波变换,得到Multi-sEMG Wavelet Map数据集,然后送入改进的ResNet50模型进行识别分类。实验结果表明,改进后的ResNet50网络模型在Multi-sEMG Wavelet Map DB2和DB3中17种手势动作的平均准确率分别达到了96.40%和94.11%,相比ResNet50网络模型方法提升了4.87%和5.83%。实现了手势动作在类别繁多、相似度较高的情况下的精准识别。为基于非侵入式传感器和机器学习控制的假肢手提供了新方案。 展开更多
关键词 表面肌电信号 连续小波变换 Multi-sEMG Wavelet Map ResNet50
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基于表面肌电信号及肌肉疲劳的上肢肌力预测 被引量:1
6
作者 隋修武 高俊杰 +2 位作者 梁天翼 蔡俊杰 王涛 《电子测量技术》 北大核心 2024年第5期181-187,共7页
为解决目前肌肉力测量时用肢体末端力表示实际肌肉力大小,以及未将肌肉疲劳程度考虑在内的问题,本文提出了一种基于表面肌电信号和肌肉疲劳的上肢肌肉力预测方法。利用AnyBody软件建立上肢肌肉骨骼模型,并将上肢末端力经过仿真得到单块... 为解决目前肌肉力测量时用肢体末端力表示实际肌肉力大小,以及未将肌肉疲劳程度考虑在内的问题,本文提出了一种基于表面肌电信号和肌肉疲劳的上肢肌肉力预测方法。利用AnyBody软件建立上肢肌肉骨骼模型,并将上肢末端力经过仿真得到单块肌肉的肌力大小;采用肌肉等长收缩的时间来表征肌肉疲劳程度。10名健康男性受试者进行上肢等长收缩实验,提取实验过程中肱二头肌肌电信号的积分肌电值、均方根、中值频率、平均功率频率、最大小波系数及其对应频率六个特征值;将肌肉力与特征值、肌肉疲劳程度进行分析后发现三者之间高度相关。采用麻雀搜索算法优化BP神经网络的权值和阈值,构造并训练上肢肌力预测模型。经测试集检验结果表明,该方法的误差小于12%,可以对肌力进行较为准确的预测。 展开更多
关键词 表面肌电信号 肉疲劳 SSA-BP回归预测模型 AnyBody 力预测
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采用变分模态分解与领域自适应的表面肌电信号手势识别 被引量:1
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作者 姜海燕 许先静 +1 位作者 钟凌珺 李竹韵 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期75-87,共13页
针对传统机器学习在表面肌电信号手势识别领域的适应性和准确性不足,以及新用户因个体生理和行为差异在已有模型上表现不佳的问题,提出一种利用卷积神经网络模型并有效克服肌电数据分布差异的算法,用于提升手势识别的性能。首先对肌电... 针对传统机器学习在表面肌电信号手势识别领域的适应性和准确性不足,以及新用户因个体生理和行为差异在已有模型上表现不佳的问题,提出一种利用卷积神经网络模型并有效克服肌电数据分布差异的算法,用于提升手势识别的性能。首先对肌电信号进行变分模态分解,构建易于识别的表面肌电图像,并提出了一种卷积神经网络模型进行手势识别,提升用户相关的肌电信号手势识别准确率;同时利用迁移学习中的领域自适应和模型微调技术,提升用户无关的肌电信号手势识别准确率,并将所提算法在NinaPro DB1肌电数据集中进行了3分类、4分类、5分类和12分类共4组评估验证。结果表明:在4组评估验证中,用户相关的肌电信号手势识别平均准确率分别达到了99.28%、99.30%、98.39%和93.40%,用户无关的肌电信号手势识别平均准确率分别达到了94.05%、92.60%、88.38%和70.03%,表明本文提出的算法在表面肌电信号手势识别中具有良好的效果,为实现人机交互中的普适性的肌电设备开发提供了一种可行的方案。 展开更多
关键词 领域自适应 卷积神经网络 手势识别 变分模态分解 表面肌电信号
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表面肌电信号手势识别算法综述 被引量:2
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作者 王硕 程云章 《软件导刊》 2024年第2期215-220,共6页
随着人工智能技术的发展,深度学习在手势识别方面的识别效果得到显著提升。表面肌电信号是人体肌肉活动时产生的一种电生理信号,由于其非侵入性便于采集,现已作为康复辅具与假肢控制的一种信号来源。在应用表面肌电信号时,需要经过放大... 随着人工智能技术的发展,深度学习在手势识别方面的识别效果得到显著提升。表面肌电信号是人体肌肉活动时产生的一种电生理信号,由于其非侵入性便于采集,现已作为康复辅具与假肢控制的一种信号来源。在应用表面肌电信号时,需要经过放大滤波等预处理;然后进行特征提取以获取表面肌电信号在时域、频域及时频域的有效信息;最后将这些信息输入机器学习模型中,即可分析人体的相关肌肉运动,进而控制相关器械动作。为此,主要对特征提取及机器学习分类模型部分进行综述,阐述当前基于表面肌电信号手势识别的研究进展与未来发展方向。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征提取 机器学习 深度学习 手势识别
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基于双分支网络的表面肌电信号识别方法
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作者 王万良 潘杰 +1 位作者 王铮 潘家宇 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2208-2218,2229,共12页
针对目前表面肌电信号(sEMG)手势识别细节信息提取不充分,对相似手势区分困难的问题,提出基于加强二维化特征的双分支网络(ETDTBN)模型.该模型通过加强二维化方法生成二维特征图,使用多层卷积神经网络(ML-CNN)提取sEMG的空间特征,利用... 针对目前表面肌电信号(sEMG)手势识别细节信息提取不充分,对相似手势区分困难的问题,提出基于加强二维化特征的双分支网络(ETDTBN)模型.该模型通过加强二维化方法生成二维特征图,使用多层卷积神经网络(ML-CNN)提取sEMG的空间特征,利用双向门控循环单元(Bi-GRU)提取原始信号的时序特征.考虑到不同的特征对网络的影响程度不同,引入自适应特征融合机制对不同分支进行融合,强化有用特征并弱化无用特征,提高表面肌电识别的准确率.实验在电极偏移和不同受试者2种情况下对ETDTBN进行训练与测试,与主流的肌电手势识别模型进行对比.可知,ETDTBN的总体识别准确率分别为86.95%和84.15%,准确率均为最优,证明了该模型的有效性. 展开更多
关键词 表面肌电信号(sEMG) 手势识别 加强二维化特征 双分支网络 自适应特征融合机制
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采用迁移学习的表面肌电信号手势识别方法 被引量:3
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作者 胡学政 陶庆 +2 位作者 赵暮超 刘景轩 马金旭 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期5044-5050,共7页
为解决采用表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)进行手势识别时电极贴片位移、受试者动作变化等复杂情况下分类识别准确率下降这一问题,提出一种基于表面肌电信号与迁移学习的手势分类模型。首先对4通道表面肌电信号进行活动... 为解决采用表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)进行手势识别时电极贴片位移、受试者动作变化等复杂情况下分类识别准确率下降这一问题,提出一种基于表面肌电信号与迁移学习的手势分类模型。首先对4通道表面肌电信号进行活动段提取与降噪处理,然后提取活动段信号的4种时域特征与2种频域特征。采用流形嵌入分布对齐(manifold embedded distribution alignment,MEDA)方法将源领域和目标领域的特征矩阵嵌入到格拉斯曼流形中进行流形特征学习,减小两域之间的数据差异,消除特征退化;同时根据自适应因子执行动态分布对齐,动态调整数据不同分布差异下边缘分布和条件分布的相对重要性。对多名受试者开展实验以验证所提方法的合理性,实验结果表明:所提方法与决策树(decision tree,DT)、支持向量机(support vector machine,SVM)、k临近(k-nearest neighbor,KNN)3种传统机器学习方法相比,识别准确率分别提高了13%、21%、9%。与未执行流形学习与动态分布对齐的联合分布适配(joint distribution adaptation,JDA)迁移学习方法相比,识别准确率提高了52%,达到93%,证明所提方法对于复杂情况下的手势分类具有优良的效果。 展开更多
关键词 表面肌电信号 迁移学习 活动段提取 流形嵌入分布对齐 手势识别
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基于表面肌电信号的上肢康复机器人变阻抗控制技术研究 被引量:1
11
作者 吴彤 李健 +3 位作者 李国栋 刘路 朱立国 冯敏山 《电气传动》 2024年第1期83-91,共9页
我国老龄人群肢体障碍者很多,运动康复技术是康复治疗的有效手段。但医患比例严重失调难以使得人人都能享受到康复医疗服务。康复机器人通过阻抗控制技术能够与人体进行一定的安全交互,但现有康复机器人多采用定阻抗控制,环境适应能力弱... 我国老龄人群肢体障碍者很多,运动康复技术是康复治疗的有效手段。但医患比例严重失调难以使得人人都能享受到康复医疗服务。康复机器人通过阻抗控制技术能够与人体进行一定的安全交互,但现有康复机器人多采用定阻抗控制,环境适应能力弱,难以应用于临床。针对上述问题,提出一种变阻抗控制方法,以采集使用者的表面肌电信号为输入条件,通过改进随机森林算法训练识别使用者上肢的运动角度。并配合末端力传感器,获得使用者的运动意图,再通过变阻抗控制器完成康复运动。搭建了实验平台,并对轨迹跟踪和康复训练能力进行验证与评估。结果表明所设计的控制器能够控制机器人完成康复运动。 展开更多
关键词 康复机器人 表面肌电信号 改进随机森林算法 变阻抗
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基于床旁康复干预的上肢强制性运动疗法对脑梗死患者神经功能和表面肌电信号的影响 被引量:1
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作者 靳宝莲 陈立君 +2 位作者 徐颖 张阳 王丽 《中华保健医学杂志》 2024年第2期140-143,共4页
目的探讨基于床旁康复干预的上肢强制性运动疗法在脑梗死患者中的应用效果及对神经功能和表面肌电信号的影响。方法回顾性选取2019年3月~2022年10月首都医科大学附属北京友谊医院医保神经内科收治的脑梗死患者126例,根据干预方法不同分... 目的探讨基于床旁康复干预的上肢强制性运动疗法在脑梗死患者中的应用效果及对神经功能和表面肌电信号的影响。方法回顾性选取2019年3月~2022年10月首都医科大学附属北京友谊医院医保神经内科收治的脑梗死患者126例,根据干预方法不同分为对照组和观察组各63例。对照组采用常规方法干预,观察组联合基于床旁康复干预的上肢强制性运动疗法干预,3个月康复干预后评估患者效果,比较两组有效率、运动功能、神经功能恢复、认知功能、日常生活能力及表面肌电信号。结果观察组干预3个月有效率为95.23%,高于对照组80.95%,差异有统计学意义(χ^(2)=6.130,P=0.013)。观察组康复训练3个月后肢体运动功能Fugel-Meyer(FMA)、简易智能精神状态检查量表(MMSE)及改良Barthel指数(MBI)高于对照组,NIHSS低于对照组,差异有统计学意义(t=8.561、2.321、4.568、5.112,P=0.000);两组干预3个月后表面肌电信号得到改善,且观察组上肢肱二头肌、肱三头肌、桡侧腕伸肌及桡侧腕屈肌肌群的表面肌电信号高于对照组,差异有统计学意义(t=20.572、14.747、29.192、17.054,P=0.000)。结论基于床旁康复干预的上肢强制性运动疗法用于脑梗死患者中,有助于提高患者治疗效果,能增强患者运动及日常生活能力,改善患者认知功能,减轻神经功能,亦可改善患者上肢肌电信号,值得临床应用。 展开更多
关键词 床旁康复干预 上肢强制性运动疗法 脑梗死 神经功能 表面肌电信号
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基于PEO模式的康复训练对脑卒中后偏瘫患者功能恢复及表面肌电信号变化的影响 被引量:2
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作者 孙艺淼 郗海涛 《中南医学科学杂志》 CAS 2024年第1期83-86,共4页
目的观察基于人-环境-作业(PEO)模式的康复训练对脑卒中后偏瘫患者功能恢复及表面肌电信号变化的影响。方法将本院收治的150例脑卒中后偏瘫患者随机均分为对照组和PEO组。对照组采用常规康复训练,PEO组采用基于PEO模式的康复训练。比较... 目的观察基于人-环境-作业(PEO)模式的康复训练对脑卒中后偏瘫患者功能恢复及表面肌电信号变化的影响。方法将本院收治的150例脑卒中后偏瘫患者随机均分为对照组和PEO组。对照组采用常规康复训练,PEO组采用基于PEO模式的康复训练。比较两组患者训练效果、下肢功能、肌力水平及表面肌电信号。结果训练后PEO组总有效率高于对照组(P<0.05)。训练后两组患者下肢功能较训练前改善,且PEO组较对照组改善更好(P<0.05)。训练后两组患者肌力水平均高于训练前,且PEO组高于对照组(P<0.05)。训练后两组患者表面肌电信号均强于训练前,且PEO组较对照组更强(P<0.05)。结论基于PEO模式的康复训练用于脑卒中偏瘫康复治疗具有明显康复效果,有助于改善患者下肢功能,增加表面肌电信号,提高肌力水平。 展开更多
关键词 人-环境-作业模式 康复训练 脑卒中后偏瘫 下肢功能 表面肌电信号
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腰痹通胶囊联合浮针对腰椎间盘突出症患者腰椎活动度及腰背肌表面肌电信号的影响 被引量:3
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作者 陈韵瑶 王国书 赖秀娟 《广州中医药大学学报》 CAS 2024年第5期1174-1180,共7页
【目的】探讨腰痹通胶囊联合浮针针刺治疗对腰椎间盘突出症(LDH)患者腰椎活动度及腰背肌表面肌电信号的影响。【方法】将80例LDH血瘀证患者随机分为研究组和对照组,每组各40例。对照组给予服用腰痹通胶囊治疗,研究组在对照组基础上给予... 【目的】探讨腰痹通胶囊联合浮针针刺治疗对腰椎间盘突出症(LDH)患者腰椎活动度及腰背肌表面肌电信号的影响。【方法】将80例LDH血瘀证患者随机分为研究组和对照组,每组各40例。对照组给予服用腰痹通胶囊治疗,研究组在对照组基础上给予浮针针刺治疗,疗程为2周。观察2组患者治疗前后腰椎活动度、疼痛程度视觉模拟量表(VAS)评分、改进汉化的Oswestry功能障碍指数(ODI)评分、Roland-Morris腰椎功能障碍问卷(RMDQ)评分及腰背肌表面肌电信号的变化情况,并评价2组患者的临床疗效。【结果】(1)疗效方面,治疗2周后,研究组的总有效率为97.50%(39/40),对照组为80.00%(32/40),组间比较(χ^(2)检验),研究组的临床疗效明显优于对照组(P<0.05)。(2)腰椎活动度方面,治疗后,2组患者的腰椎屈伸、旋转活动度均较治疗前明显改善(P<0.05),且研究组对腰椎屈伸、旋转活动度的改善幅度均明显优于对照组(P<0.05或P<0.01)。(3)腰椎功能评分方面,治疗后,2组患者的ODI评分和RMDQ评分均较治疗前明显下降(P<0.05),且研究组对ODI评分和RMDQ评分的下降幅度均明显优于对照组(P<0.01)。(4)疼痛程度评分方面,研究组治疗1周、2周和1个月后及对照组治疗2周和1个月后的疼痛程度VAS评分均较治疗前明显下降(P<0.05),且研究组在治疗1周、2周和1个月后对疼痛程度VAS评分的下降幅度均明显优于对照组(P<0.01)。(5)腰背肌表面肌电参数方面,治疗后,2组患者的腰背肌表面肌电信号积分肌电值(IEMG)和平均功率频率(MPF)均较治疗前明显升高(P<0.05),且研究组对腰背肌表面肌电信号MPF和IEMG的升高幅度均明显优于对照组(P<0.01)。【结论】腰痹通胶囊联合浮针针刺治疗可显著提升LDH患者的疗效,改善患者腰椎活动度,提高腰背肌群表面肌电信号,缓解肌肉疲劳和疼痛症状。 展开更多
关键词 腰痹通胶囊 浮针 腰椎间盘突出 血瘀证 腰椎活动度 腰背表面肌电信号 肉疲劳 疼痛
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基于表面肌电信号的上肢外骨骼康复训练系统设计 被引量:3
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作者 付强 张志辉 +1 位作者 张松源 段佰龙 《北京生物医学工程》 2024年第1期29-34,共6页
目的为实现不同上肢损伤程度患者的康复训练,设计一种基于表面肌电信号(surface electromyographic signal,sEMG)的上肢外骨骼康复训练系统。方法该康复训练系统的机械结构主要由背部控制部分、可变刚度驱动器以及可调节上肢支架部分组... 目的为实现不同上肢损伤程度患者的康复训练,设计一种基于表面肌电信号(surface electromyographic signal,sEMG)的上肢外骨骼康复训练系统。方法该康复训练系统的机械结构主要由背部控制部分、可变刚度驱动器以及可调节上肢支架部分组成;控制系统包括肌电采集、滤波、特征提取和动作分类识别。首先采集肌电信号,并提取时域特征;然后采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)进行降维处理,用K均值聚类算法(K-means clustering algorithm)进行动作模式分类识别;最后对可变刚度驱动器进行刚度测量实验,并进行仿真实验验证分类效果。结果康复训练系统可以自主地调节刚度,并且动作模式的总体识别率为8974%。结论该康复训练系统动作模式识别率高,可以更好地带动患者完成康复训练。 展开更多
关键词 表面肌电信号 康复训练 变刚度 特征提取 分类识别
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基于迁移学习和表面肌电信号的上肢动作识别 被引量:1
16
作者 张恒玮 徐林森 +2 位作者 陈根 汪志焕 眭翔 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第20期124-132,共9页
准确识别脑卒中患者上肢运动意图是实现高效康复训练的关键步骤。为了提高基于表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的上肢动作识别精度,提出了一种结合预训练模型和支持向量机(support vector machine,SVM)的肌电动作识别方法... 准确识别脑卒中患者上肢运动意图是实现高效康复训练的关键步骤。为了提高基于表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的上肢动作识别精度,提出了一种结合预训练模型和支持向量机(support vector machine,SVM)的肌电动作识别方法。该方法充分考虑通道之间的关联性,将预处理后的时域信号通过短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)转换为对应频谱图,并将所有通道的频谱图沿竖直方向拼接。利用两种微调的预训练模型VGG16和Resnet50对肌电图像提取特征,分别考虑三种上肢动作识别方案:仅使用微调的预训练模型进行识别、单个微调预训练模型提取特征后使用SVM进行识别、两个微调预训练模型提取特征拼接后使用SVM进行识别。实验结果表明,所提出的方法在采集的受试者肌电信号数据集上均达到90%以上的识别精度,可有效区分不同的上肢动作。 展开更多
关键词 上肢动作识别 表面肌电信号(sEMG) 短时傅里叶变换(STFT) 预训练模型 支持向量机(SVM)
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揿针联合中药治疗卒中后吞咽障碍的疗效观察及对吞咽肌群表面肌电信号的影响 被引量:1
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作者 凌婷婷 金微微 余智智 《上海针灸杂志》 CSCD 2024年第2期135-141,共7页
目的 观察揿针联合通窍利咽方治疗卒中后吞咽障碍的临床疗效及其对患者吞咽肌群表面肌电信号的影响。方法 将90例卒中后吞咽障碍的患者用随机数字表法平均分为常规组与观察组,每组45例。常规组予常规康复训练及饮食护理,观察组在常规组... 目的 观察揿针联合通窍利咽方治疗卒中后吞咽障碍的临床疗效及其对患者吞咽肌群表面肌电信号的影响。方法 将90例卒中后吞咽障碍的患者用随机数字表法平均分为常规组与观察组,每组45例。常规组予常规康复训练及饮食护理,观察组在常规组治疗基础上予揿针联合口服通窍利咽方治疗。比较两组临床疗效,观察两组治疗前后美国国立卫生研究院卒中量表(National Institutes of Health stroke scale,NIHSS)、标准吞咽功能评价量表(standardized swallowing assessment,SSA)、改良曼恩吞咽能力评估量表(Mann assessment of swallowing ability,MASA)和吞咽生活质量量表(swallowing-quality of life,SWAL-QOL)的评分变化,观察两组治疗前后舌骨喉活动度检测指标和吞咽肌群表面肌电信号指标的变化,观察两组治疗前后脑血流动力学指标的变化。比较两组不良反应发生情况。结果 观察组总有效率优于常规组(P<0.05)。治疗后,两组NIHSS和SSA评分均较治疗前下降(P<0.05),MASA和SWAL-QOL评分均较治疗前升高(P<0.05);观察组NIHSS、SSA、MASA和SWAL-QOL评分均优于常规组(P<0.05)。治疗后,观察组舌骨上移、舌骨前移、甲状软骨上移和甲状软骨前移距离均大于治疗前(P<0.05),且舌骨上移和舌骨前移距离均大于常规组(P<0.05)。治疗后,两组空吞与吞咽5 mL温水时吞咽肌群表面肌电信号最大振幅、平均振幅和吞咽时间均较治疗前降低(P<0.05),且观察组上述吞咽肌群表面肌电信号指标均低于常规组(P<0.05)。治疗后,两组患者大脑血管平均血流量、平均血流速度、脉搏波速度、血管特性阻抗和外周阻力均较治疗前改善(P<0.05),且观察组上述脑血流动力学指标均优于常规组(P<0.05)。观察组不良反应发生率低于常规组(P<0.05)。结论 在常规康复训练基础上,揿针联合通窍利咽方治疗卒中后吞咽障碍的临床疗效优于单一中药治疗,可促进神经功能恢复,改善患者吞咽功能和吞咽肌群表面肌电信号,提高脑血流动力学指标,且不良反应发生风险较低。 展开更多
关键词 埋针 揿针 皮内针疗法 针药并用 中风后遗症 吞咽障碍 表面肌电信号 血液流变学
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基于混合空洞卷积CNN和BiGRU的表面肌电信号手势识别
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作者 张凯 陈峰 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期220-227,共8页
针对基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别准确率低、计算量大的问题,提出一种基于混合空洞卷积神经网络组合双向门控循环单元与注意力机制(HDC-BiGRU-Attention)的表面肌电信号手势识别方法。相比普通CNN,HDC通过设置奇偶混合且大小不同... 针对基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别准确率低、计算量大的问题,提出一种基于混合空洞卷积神经网络组合双向门控循环单元与注意力机制(HDC-BiGRU-Attention)的表面肌电信号手势识别方法。相比普通CNN,HDC通过设置奇偶混合且大小不同的膨胀率,可以扩大感受野,减少过拟合,提取到更多特征。BiGRU模块能很好地提取和处理数据的时序特征,Attention模块为重要特征赋予更大的权重,可以提高准确率。在NinaproDB1数据集和自采数据集上分别实现92.72%和97.85%的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 手势识别 混合空洞卷积 双向门控循环单元 Attention机制
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羽毛球运动员表面肌电信号采集与提取仿真 被引量:3
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作者 刘晶晶 李峰 《信息技术》 2024年第1期128-133,140,共7页
为更精确地分析羽毛球运动员上肢运动细节,提出基于表面肌电信号的采集与提取方法。采集不同的肌电信号反映动作状态,提取上肢局部动作特征向量,利用小波变换结合自适应滤波的方法对采集的不同动作对应的表面肌电信号进行预处理,获得纯... 为更精确地分析羽毛球运动员上肢运动细节,提出基于表面肌电信号的采集与提取方法。采集不同的肌电信号反映动作状态,提取上肢局部动作特征向量,利用小波变换结合自适应滤波的方法对采集的不同动作对应的表面肌电信号进行预处理,获得纯净的表面肌电信号。利用神经网络算法比较表面肌电信号时域特征、频域特征以及时频特征对羽毛球运动员上肢运动的影响。通过计算机仿真验证上肢运动模拟模型合理性,结果表明,所提方法能有效采集羽毛球运动员上肢运动的规律,识别正确率高,动作执行完整度高。 展开更多
关键词 羽毛球运动 表面肌电信号 上肢局部动作 小波变换 神经网络算法
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超激光照射联合悬吊运动对神经根型颈椎病患者疼痛和颈部表面肌电信号的影响
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作者 贾红影 杨光宇 王丽君 《中国骨科临床与基础研究杂志》 2024年第5期328-333,共6页
目的探讨超激光照射联合悬吊运动对神经根型颈椎病患者疼痛和颈部表面肌电信号的影响。方法选取2022年1月至2023年12月河南省人民医院收治的70例神经根型颈椎病患者,采用掷硬币法分为康复组和综合组,每组35例。康复组给予悬吊运动康复,... 目的探讨超激光照射联合悬吊运动对神经根型颈椎病患者疼痛和颈部表面肌电信号的影响。方法选取2022年1月至2023年12月河南省人民医院收治的70例神经根型颈椎病患者,采用掷硬币法分为康复组和综合组,每组35例。康复组给予悬吊运动康复,综合组在此基础上结合超激光照射治疗。比较两组患者颈部表面肌电信号,电流感觉阈值,疼痛视觉模拟量表(VAS)评分、田中靖久颈椎病症状量表20分法(CSR20)评分、颈椎功能障碍指数(NDI)、抑郁自评量表(SDS)评分和焦虑自评量表(SAS)评分,血清相关因子如P物质(SP)、前列腺素E2(PGE2)、神经肽Y(NPY)、环氧化酶-2(COX-2)以及颈椎活动度的差异。结果两组治疗前上述指标比较,差异无统计学意义(P>0.05)。治疗后竖脊肌和胸锁乳突肌平均肌电值(AEMG)、电流感觉阈值、VAS评分、NDI以及血清SP、PGE2、NPY、COX-2水平均低于治疗前,且综合组均低于康复组(P<0.05);治疗后竖脊肌与胸锁乳突肌中值频率(MF)、CSR20评分和颈椎前屈、后伸及左右转动、侧屈活动度均高于治疗前,且综合组均高于康复组(P<0.05)。结论与单独悬吊运动康复相比,联合超激光照射治疗可更好地改善神经根型颈椎病患者颈部表面肌电信号和神经传导功能、减轻疼痛和增加颈椎活动度。 展开更多
关键词 颈椎病 激光疗法 悬吊运动 颈痛 表面肌电信号
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