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简介:上肢功能残疾是中风幸存者中常见的后期效应。这项研究的主要目标是提出一种视觉生物反馈方案,以识别基于肘部肌肉的协同模式,用于运动学习和中风幸存者的康复。材料和方法:首先,收集,预处理和同步,与四个关节位置以及横向平面中臂运动中涉及四个肌肉的四个肌肉的表面肌电图信号有关。在下一步中,使用分层交替的最小二乘(HALS)方法提取肌肉协同模式,同时,通过修改的MediaPipe算法记录了运动学数据。最后,使用基于封闭式递归单元(GRU)的深度学习模型来绘制它们之间的映射。模型输出被视为视觉生物反馈轨迹,可由患者进行运动治疗。结果:评估表明,该模型产生的路径可能适合视觉生物反馈。此外,基于GRU架构的人工神经网络在产生视觉生物反馈轨迹方面具有最佳性能。结论:实验和临床评估将表明,参与者可以接受该模型产生的视觉轨迹。因此,该机制可用于改善和开发生物反馈系统,以加速患者的功能康复