摘要：中风是一种脑血管疾病 (CVD)，会导致偏瘫、瘫痪或死亡。传统上，中风患者需要长时间接受物理治疗师的治疗才能恢复运动功能。各种家用康复设备也可用于上肢，几乎不需要物理治疗师的帮助。然而，目前还没有经过临床验证的用于下肢功能恢复的设备。在本研究中，我们探索了表面肌电图 (sEMG) 作为控制机制在开发中风患者家用下肢康复设备方面的潜在用途。在本实验中，我们使用三个通道的 sEMG 记录了 11 名中风患者进行踝关节运动时的数据。然后从 sEMG 数据中解码运动，并研究它们与运动损伤程度的相关性。使用 Fugl-Meyer 评估 (FMA) 量表量化损伤程度。在分析过程中，提取了 Hudgins 时域特征，并使用线性判别分析 (LDA) 和人工神经网络 (ANN) 进行分类。平均而言，在离线分析中，LDA 和 ANN 分别准确分类了 63.86% ± 4.3% 和 67.1% ± 7.9% 的动作。我们发现，在两个分类器中，某些动作的表现都优于其他动作（LDA p < 0.001，ANN p = 0.014）。计算了 FMA 分数和分类准确度之间的 Spearman 相关性 (ρ)。结果表明，两者之间存在中等正相关性（LDA ρ = 0.75，ANN ρ = 0.55）。本研究结果表明，可以开发家庭 EMG 系统来提供定制治疗，以改善中风患者的功能性下肢运动。