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厄瓜多尔约有 215,156 人患有肢体残疾，其中近一半的残疾率在 30% 至 49% 之间，相当一部分人没有肢体。此外，截肢病例激增，这一趋势与糖尿病患病率上升有关，根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据，到 2021 年，糖尿病患病率预计将达到 5.37 亿。虽然存在假肢解决方案，但它们可能会产生高昂的成本或限制运动，即使价格更实惠。因此，提出了一种替代方案：肌电上肢假肢。这种假肢将通过肌电图和脉搏血氧饱和度信号进行操控，利用人工智能方法。采用多层神经网络模型，该模型由一个输入层、四个隐藏层和一个输出层组成，对用户运动意图的预测准确率高达 93%。对于 AI 模型训练，记录并仔细检查了来自 EMG 和 PPG 传感器的数据，从而将类别从四个压缩为三个。该模型嵌入在 ESP32 C3 DevKit-M1 开发板中，开源蓝图促进了假肢的创建，并辅以用于电子集成的补充组件。该模型在预测类别方面达到了 93% 的准确率，而假肢的续航时间约为三个小时，售价 295 美元，可处理各种轻量级物体。
利用肌电图和脉搏血氧饱和度信号传感器融合的肌电假肢
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