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基于脑肌电特征的虚拟康复场景参数优化及状态评估

发布时间:2022-01-23 01:41
  科学完善的康复运动训练对于加速脑卒中患者神经-肌肉运动功能重塑、改善肢体运动机能具有重要意义。随着康复医学理论和新型康复技术手段的发展,虚拟现实技术以其强大的交互性、沉浸感和构想性被逐步应用于康复训练中。针对现有虚拟康复系统在安全性、个体适应性、康复评价有效性方面存在的局限,本文研究基于脑肌电特征反馈的虚拟康复技术,通过自适应调节虚拟场景参数,避免因训练强度不当、康复运动中过度疲劳等因素导致的二次伤害;同时,分析虚拟康复训练中脑肌电间的方向性同步耦合关系,从神经-肌肉运动控制的角度探讨健康人与患者间神经生理机制的差异,为进一步应用于虚拟康复系统中运动功能评价提供理论基础。首先,总结了康复训练技术的研究现状,指出将脑肌电特征反馈应用于虚拟康复训练中的意义,介绍了脑电、肌电信号的机理特性及其采集方法,选取相应的预处理方法去除实测脑电、肌电信号的噪声干扰,确定肌电信号特征指标、运动模式识别方式及脑疲劳、肌肉疲劳特征提取方法,为虚拟康复中动作识别及疲劳估计提供依据。其次,为分析虚拟康复训练中脑肌电间的方向性同步耦合关系,对比分析了一致性分析、格兰杰因果性分析方法,提出了变分模态分解-偏定向相干... 

【文章来源】:燕山大学河北省

【文章页数】:85 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于脑肌电特征的虚拟康复场景参数优化及状态评估


ARMin康复机器人

康复机器人,外骨骼,苏黎世,大学


上世纪 80 年代以来,机器人技术在康复领域的潜力逐渐被挖掘,不同动方式的康复机器人相继面世,受到广泛关注。98 年,诞生于麻省理工大学的MIT-MANUS[21]是最早采用连杆机构辅、肘关节训练的康复机器人之一。患者握住连杆末端,在机器人的牵内运动。MIT-MANUS采用阻抗控制法调节机构与患者间交互力的大提供简单的视觉交互游戏以提升康复过程中的趣味性。99 年,斯坦福大学研制了 MIME 镜像运动使能康复机器人[22]。此6自由度工业机械臂的基础上进行研发,能实现多自由度三维空间运动屈伸、前臂的内旋外旋等关节运动。除像MIT-MANUS一样可带动患式的运动外,MIME 康复机器人可以提供动作助力和轨迹约束,帮助成目标运动。此外,该装置提供了镜像运动模式,可通过光电编码器动运动轨迹,并将此运动信息以数据的形式作为指令驱动患侧机构,复制健侧运动轨迹,完成从健侧到患侧的镜像运动映射。

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外骨骼的移动跟随。同时,肌电信号传感器可实时皮肤表面引起的微弱肌电信息,系统对此信号进行。此款机器人也是将生物信息与可穿戴外骨骼相结机器人的研究起步相对较晚,但也仍在短期内取得的UECM二连杆康复辅助训练机构[28],可辅助患者的康复训练,其中的多模式训练策略针对恢复期的肉和关节的活动能力。大学研制了一款手臂康复机器人[29],提供三种训练行水平运动的主动模式、由健侧带动患侧进行训练侧训练的阻尼训练模式。学研发了一种新型手指功能康复机器人[30],在使用帮助中风手指肌无力患者完成一定范围内的手指屈D 打印成型的多段连续式,基于单层弹簧片驱动,具

【参考文献】:
期刊论文
[1]多段连续结构的外骨骼手指功能康复机器人[J]. 朱圣晨,李敏,徐光华,谢俊,何博,赵晨光,袁华.  西安交通大学学报. 2018(06)
[2]基于脑肌电反馈的虚拟康复训练系统设计[J]. 谢平,刘欢,王磊磊,程生翠,陈伟.  仪器仪表学报. 2018(01)
[3]《中国脑卒中防治报告2016》概要[J]. 王陇德,王金环,彭斌,许予明.  中国脑血管病杂志. 2017(04)
[4]基于虚拟现实的下肢主被动康复训练系统研究[J]. 郭晓辉,王晶,杨扬,张鑫,徐光华.  西安交通大学学报. 2016(02)
[5]基于虚拟现实环境的脑机接口技术研究进展[J]. 孔丽文,薛召军,陈龙,何峰,綦宏志,万柏坤,明东.  电子测量与仪器学报. 2015(03)
[6]针灸联合中药透敷对老年脑卒中偏瘫患者关节活动度的影响[J]. 张彪,刘煜.  中国老年学杂志. 2013(24)
[7]手臂康复机器人阻抗控制实验研究[J]. 张立勋,杨勇,张今瑜,佟杰.  哈尔滨工程大学学报. 2008(01)
[8]基于脑-机接口技术的虚拟现实康复训练平台[J]. 马贇,王毅军,高小榕,高上凯.  中国生物医学工程学报. 2007(03)
[9]虚拟现实在手臂外骨骼康复系统中的应用[J]. 岳宏,王小龙,张娟.  科技通报. 2006(01)

硕士论文
[1]基于改进的混沌萤火虫算法的网络路由优化[D]. 李世通.郑州大学 2017
[2]基于脑肌电反馈的虚拟康复系统研究[D]. 魏秀利.燕山大学 2015
[3]中风康复运动中脑肌电同步分析[D]. 马培培.燕山大学 2014
[4]基于模糊神经网络的抽油井冲次智能调节方法研究[D]. 尹晶晶.东北大学 2013



本文编号:3603334

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