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基于sEMG信號(hào)的前臂疲勞評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

發(fā)布時(shí)間:2021-01-22 07:54
  腦卒中疾病極易復(fù)發(fā),且有較高的致死率和極高致殘率[1]。據(jù)流行病學(xué)推算[2],在75%的幸存者中通過(guò)自然恢復(fù)后有80%以上的患者帶有明顯殘疾。在這些殘疾患者中遺留有上肢運(yùn)動(dòng)功能障礙的占85%,經(jīng)過(guò)康復(fù)治療3-6個(gè)月后,只有30%左右的患者恢復(fù)了上肢運(yùn)動(dòng)功能,因此上肢康復(fù)訓(xùn)練顯得尤為重要。在上肢康復(fù)訓(xùn)練中對(duì)肌肉疲勞的檢測(cè)能夠有效地避免患者在康復(fù)過(guò)程中因過(guò)度訓(xùn)練而產(chǎn)生二次傷害。本文以年輕正常人為例,根據(jù)RPE表對(duì)疲勞程度進(jìn)行劃分,并對(duì)上肢在進(jìn)行肘部以及腕部伸屈運(yùn)動(dòng)后的不同疲勞程度進(jìn)行前臂疲勞評(píng)價(jià)。本文寫(xiě)作是根據(jù)實(shí)驗(yàn)流程來(lái)進(jìn)行安排的,實(shí)驗(yàn)流程為表面肌電信號(hào)的采集、有效段選取、肌電信號(hào)預(yù)處理、特征提取以及對(duì)疲勞度進(jìn)行判定。文中采集肌電信號(hào)的儀器為E.M.G.SystemTB0810;我們要求測(cè)試者完成肘關(guān)節(jié)的伸屈,和腕關(guān)節(jié)的伸屈,主要完成的動(dòng)作有保持上臂不動(dòng)將1.25kg杠鈴由體側(cè)作為0°開(kāi)始上舉到135°停頓5秒后恢復(fù)到體側(cè);保持手臂不動(dòng),在負(fù)重1.25kg杠鈴時(shí)以最大伸展程度為0°開(kāi)始屈腕75°后停頓5秒恢復(fù)到體側(cè)。采用TKE算子和基于短時(shí)能量對(duì)... 

【文章來(lái)源】:長(zhǎng)春大學(xué)吉林省

【文章頁(yè)數(shù)】:58 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于sEMG信號(hào)的前臂疲勞評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)


除高血壓外各類心血管疾病患病占比[1]

肌肉疲勞,可視,肌肉


者對(duì)訓(xùn)練的信心和興趣。但無(wú)論是傳統(tǒng)的康復(fù)技術(shù)還是現(xiàn)代的康復(fù)技術(shù)都難以對(duì)肌肉不同時(shí)期的狀態(tài)進(jìn)行有效監(jiān)測(cè),因此極有可能由于患者的急切康復(fù)心理和對(duì)肌肉承受力的主觀感知延緩性,而導(dǎo)致過(guò)度訓(xùn)練造成二次損傷,嚴(yán)重的會(huì)導(dǎo)致終身殘疾。肌肉疲勞信號(hào)是一種生理信號(hào),也可以作為反映生理狀態(tài)的警報(bào)信號(hào)。當(dāng)人體進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間或高強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)時(shí),人體肌肉生理特性降低,出現(xiàn)肌肉僵硬等表現(xiàn),嚴(yán)重者會(huì)發(fā)生肌肉痙攣。因此我們通過(guò)對(duì)肌肉疲勞觀察可以有效地避免過(guò)度訓(xùn)練帶來(lái)的二次傷害[10]。在知網(wǎng)中搜索肌肉疲勞并進(jìn)行可視化分析,如圖1-2所示,我們不難發(fā)現(xiàn),近年來(lái)人們對(duì)肌肉疲勞的關(guān)注度越來(lái)越高。圖1-2肌肉疲勞研究可視化分析造成卒后患者上肢功能障礙的原因是肌肉神經(jīng)的損傷。肢體的動(dòng)作是由肌肉收縮運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的,肌肉纖維間會(huì)因肌肉的收縮而產(chǎn)生動(dòng)作電位的變化,我們將該電位差序列稱之為肌電信號(hào)(EMG)。在1791年驗(yàn)證了電和肌肉收縮的相關(guān)性;在1851年提出了動(dòng)作電位;在1890年成功繪制了肌電圖,以及肌電儀的不斷改進(jìn),這也是后期通過(guò)sEMG信號(hào)在各領(lǐng)域研究的基矗表面肌電信號(hào)(sEMG)[11]指的是在人體皮膚表面采集到的電位差序列,由于采集的無(wú)創(chuàng)性、微弱性以及包含信息的多樣性而受到廣泛關(guān)注。由于sEMG信號(hào)的無(wú)創(chuàng)性和采集簡(jiǎn)單的特點(diǎn),因此sEMG受到了多個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注。因其本身的微弱性,導(dǎo)致采集到的sEMG包含多種干擾信息,現(xiàn)階段已有許多研究者對(duì)sEMG中噪聲的去除方法進(jìn)行了研究,并取得了許多成果。通過(guò)對(duì)sEMG信號(hào)和肌肉的活動(dòng)狀態(tài)、功能間的關(guān)系研究,將其應(yīng)用于假肢控制[12]、改善人機(jī)交互、動(dòng)作和情感識(shí)別、康復(fù)評(píng)價(jià)和疲勞評(píng)價(jià)等眾多

上肢,機(jī)器人


6用外骨骼結(jié)構(gòu),以電機(jī)驅(qū)動(dòng)5個(gè)自由度完成康復(fù)訓(xùn)練。為方便醫(yī)師及時(shí)對(duì)患者訓(xùn)練狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整,東南大學(xué)設(shè)計(jì)完成了一款遠(yuǎn)程康復(fù)機(jī)械臂。該設(shè)備在完成主動(dòng)訓(xùn)練、被動(dòng)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上,也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)訓(xùn)練實(shí)時(shí)視頻以及力矩參數(shù)的傳輸。圖1-7UECM圖1-8上肢氣動(dòng)機(jī)器人圖1-95-DOF上肢康復(fù)機(jī)器人綜上所述,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,上肢康復(fù)機(jī)器人由單一的自由度發(fā)展到多個(gè)自由度;由簡(jiǎn)單的平面運(yùn)動(dòng)發(fā)展到復(fù)雜的三維運(yùn)動(dòng);由單一的運(yùn)動(dòng)模式到多種運(yùn)動(dòng)模式結(jié)合;其種類和功能越來(lái)越趨于多樣化、智能化、便捷化;上肢康復(fù)機(jī)器人的訓(xùn)練動(dòng)作也更加流暢,能夠適應(yīng)不同的人群,以及柔性地輔助患者完成多種動(dòng)作。但是隨著研究的深入,我們也不難發(fā)現(xiàn),現(xiàn)代的上肢康復(fù)機(jī)器人在機(jī)械結(jié)構(gòu)上趨于固定,更多的則是在控制技術(shù)方面進(jìn)行了改進(jìn)。在臨床應(yīng)用上,就現(xiàn)有的上肢康復(fù)機(jī)器人而言,存在以下問(wèn)題:1.大部分上肢康復(fù)機(jī)器人都只是作為輔助訓(xùn)練設(shè)備,患者在訓(xùn)練過(guò)程中仍需要專業(yè)人士從旁指導(dǎo)。2.現(xiàn)階段無(wú)法用數(shù)據(jù)反映訓(xùn)練過(guò)程,且依舊選用臨床主觀評(píng)價(jià)的方式對(duì)康復(fù)訓(xùn)練進(jìn)行評(píng)價(jià)。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[5]基于肌電信號(hào)人手動(dòng)作模式分類方法的研究[J]. 雷華勤.  電子技術(shù)與軟件工程. 2019(12)
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重點(diǎn)行業(yè)企業(yè)周邊土壤重金屬污染預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)[J]. 范俊楠,張鈺,賀小敏,郭麗,施敏芳,陳浩.  華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(04)
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碩士論文
[1]基于表面肌電信號(hào)的人手動(dòng)作識(shí)別研究[D]. 吳顏生.東北師范大學(xué) 2019
[2]基于SEMG的肌肉疲勞度評(píng)估及其在上肢康復(fù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究[D]. 張博文.浙江理工大學(xué) 2019
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[4]上肢肌肉疲勞檢測(cè)與訓(xùn)練控制[D]. 姚又琳.沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 2018
[5]基于sEMG信號(hào)的人體上肢動(dòng)作識(shí)別與肌肉疲勞檢測(cè)[D]. 閆正祥.北京工業(yè)大學(xué) 2018
[6]基于sEMG的卒中上肢肌肉疲勞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 陸國(guó)冉.鄭州大學(xué) 2018
[7]基于肌電信號(hào)的頸肩肌肉疲勞特性研究[D]. 李琰.天津工業(yè)大學(xué) 2018
[8]脛骨前肌不同時(shí)間皮膚預(yù)冷刺激進(jìn)行中低負(fù)荷等長(zhǎng)收縮時(shí)sEMG變化特征[D]. 張?zhí)?蘇州大學(xué) 2018
[9]基于肌電信號(hào)的手臂動(dòng)作識(shí)別及虛擬仿真[D]. 王飛.山西大學(xué) 2017
[10]基于肌電反饋和虛擬現(xiàn)實(shí)的康復(fù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 楊春華.燕山大學(xué) 2017



本文編號(hào):2992871

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