Lin 等 [31] 开发一款基于 VR 的上肢投篮康复系统 , 收集患者的肌电数据 结合肌电反馈 , 基于 VR 的训练可能会显着提高康复疗效 Lakshminara- yanan 等 [47] 15 名参与者在 VR 和非 VR 条件下 , 对 3 项手部运动进行观察 基于 VR 的动作观察 , 可以增强 KMI 诱导的 ERD 反应
摘要——从大脑活动进行运动学解码有助于开发康复或增强功率的脑机接口设备。从非侵入性脑电图 (EEG) 记录的低频信号与用于运动轨迹解码 (MTD) 的神经运动相关性相关。在本通讯中,研究了从运动前 delta 波段 (0.5-3 Hz) EEG 解码运动运动轨迹的能力,适用于健康参与者。具体来说,提出了两个基于深度学习的神经解码器,称为 PreMovNet-I 和 PreMovNet-II,它们利用运动前 EEG 数据中存在的运动相关神经信息。为此,使用了运动开始前具有不同时间滞后的 150 毫秒、200 毫秒、250 毫秒、300 毫秒和 350 毫秒的 EEG 数据段。使用 EEG 为抓握和举起任务 (WAY-EEG-GAL 数据集) 呈现 MTD,并将各种滞后作为神经解码器的输入。将所提出的解码器的性能与最先进的多变量线性回归 (mLR) 模型进行比较。使用皮尔逊相关系数和手部轨迹作为性能指标。结果证明了使用运动前 EEG 数据解码 3D 手部运动学的可行性,从而能够更好地控制基于 BCI 的外部设备,例如外骨骼/外骨骼。
摘要。多年来,机器人一直为人类带来巨大的用途。在人体无法按需求运作的情况下,机器人的功能在这些情况下非常有效。脑电图 (EEG) 控制的手部助手利用 EEG 信号和脑机接口 (BCI)。使用 Emotiv Insight 耳机从大脑获取 EEG 信号,然后对信号进行处理和特征提取,然后对信号进行调节,因为它是具有加性噪声的低幅度信号。使用小波变换对模拟信号进行信号处理。小波变换将有助于从模拟信号中提取信息。然后为信号分配签名以执行专用任务。滤波信号被提供给 Arduino Uno 的模拟引脚。借助 Arduino Uno 上内置的 ADC,数字数据也可在数字引脚上获得。然后通过 MATLAB 访问 Arduino 板。在不久的将来,如果它得到类似的输入,它将准确理解要执行什么操作。此外,机器人手部助手可以根据我们的需要进行操作。
a 浙江大学心理与行为科学系,中国杭州 b 柏林工业大学,德国 c 马克斯普朗克认知学院,马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所,德国莱比锡 d 语言与遗传学系,马克斯普朗克心理语言学研究所,荷兰奈梅亨 e 神经科学系,马克斯普朗克经验美学研究所,德国法兰克福 f 唐德斯大脑、认知与行为研究所,荷兰奈梅亨 g 人类遗传学系,荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心,h 浙江大学医学院邵逸夫医院精神病学系,中国杭州
重复使用 存放在 White Rose Research Online 中的项目受版权保护,保留所有权利,除非另有说明。它们可以下载和/或打印用于个人学习,或国家版权法允许的其他行为。出版商或其他权利持有人可能允许进一步复制和重复使用全文版本。这由该项目的 White Rose Research Online 记录中的许可信息表明。
悉尼医院为公众和社区提供普通和专科医疗服务,包括 24 小时紧急护理服务、包括密切观察病房的普通内科、围手术期服务、日间手术和专科手部手术。悉尼医院的专用手部科室是手部创伤、异常和手部疾病的卓越中心和三级转诊中心。
图 3.1:手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2:ZTM 手套。 .......................................................................................................................... 46 图 3.3:带有多个传感器的 MIT Acceleglove。 ...................................................................................... 47 图 3.4:CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5:CyberGlove II。 .................................................................................................................... 48 图 3.6:5DT 动作捕捉手套和传感器手套 Ultra。 左:当前版本,右:旧版本。[73][74]。 ............................................................................................................................. 49 图 3.7:X-IST 数据手套 ............................................................................................................. 50 图 3.8:P5 手套。 ........................................................................................................................... 50 图 3.9:典型的基于计算机视觉的手势识别方法 .......................................................................... 51 图 3.10:手势识别中使用的相机类型 .......................................................................................... 52 图 3.11:立体相机。 ...................................................................................................................... 52 图 3.12:深度感知相机 ...................................................................................................................... 53 图 3.13:热像仪 ...................................................................................................................... 53 图 3.14:基于控制器的手势 ............................................................................................................. 54 图 3.15:单相机。 ............................................................................................................................. 54 图 3.16:布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型...................................................... 55 图 3.17:3D 积分成像相机 PL:定焦镜头,MLA:微透镜阵列,RL:中继透镜。 ... 55 图 3.18:方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器的集成。 ................................................ 56 图 5.1:不同的手势。 ...................................................................................................................... 70 图 5.2:系统实现的图解框架。 ............................................................................................. 71 图 5.3:使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。 ............................................................................. 75 图 5.4:使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。 ........................................................................... 76 图 5.5:WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 79 图 5.6:EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 80 图 5.7:研究中使用的手势。 ......................................................................................................... 84 图 5.8:实施框架。 ........................................................................................................... 84 图 5.9:使用 WT 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 87 图 5.10:使用 EMD 的 10 种不同动作的 IMF。 ........................................................................... 89 图 5.11:WT 中 10 个不同类别的 ROC。 ......................................................................................... 91 图 5.12:EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1:拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2:拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3:拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4:拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5:拔牙后第二人称短距离单人手部动作(LCR) ............................................................. 103 图 6.6:拔牙后第二人称短距离组合手部动作(LCR) ............................................................................. 105 图 6.7:拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8:拔牙后第三人称短距离单人手部动作(LCR) ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11:WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12:EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1:拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2:拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3:拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4:拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5:拔牙后第二人称短距离单人手部动作(LCR) ............................................................. 103 图 6.6:拔牙后第二人称短距离组合手部动作(LCR) ............................................................................. 105 图 6.7:拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8:拔牙后第三人称短距离单人手部动作(LCR) ............................................................................................................................................................. 107................................................................ 89 图 5.11:WT 中 10 个不同类别的 ROC。 .............................................................................. 91 图 5.12:EMD 中 10 个不同类别的 ROC。 ........................................................................................... 92 图 6.1:拔牙前第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 97 图 6.2:拔牙后第一人称短距离手部动作 .............................................................................. 99 图 6.3:拔牙后第一人称短距离手部动作 ............................................................................. 100 图 6.4:拔牙前第二人称短距离手部动作 ............................................................................. 101 图 6.5:拔牙后第二人称短距离单人手部动作(LCR) ............................................................. 103 图 6.6:拔牙后第二人称短距离组合手部动作(LCR) ............................................................................. 105 图 6.7:拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................. 105 图 6.8:拔牙后第三人称短距离单人手部动作(LCR) ............................................................................................................................................................. 107
摘要背景:中风患者的主要症状是上肢偏瘫和手部功能丧失。联合使用功能性电刺激和机械手套可以克服单独应用的局限性。目的/目标:评估机械手套和功能性电刺激对改善中风后患者手部功能的综合效果及其对生活质量的影响。方法:从 PUBMED、Google Scholar 和 Cochrane 等在线资源中搜索了 2011 年至 2022 年期间发表的不同文章。本综述包括实验研究、临床试验、初步调查、试点研究、随机对照试验。还对所有已确定文章的参考文献列表进行了二次搜索。然后对每项研究进行独立审查。结果:共搜索了 30 篇文章。在 30 项研究中,筛选出了 10 项,其中 4 项研究因方法学缺陷被排除在外。其余 6 项支持性研究报告称,功能性电刺激和机器人手套的结合作用比单独使用常规疗法更有利于改善手部功能。结论:因此,可以得出结论,功能性电刺激和机器人手套比常规疗法更有效地改善中风后患者的特定任务,例如完全伸展、抓握、释放、举重任务、饮水等。关键词:功能性电刺激、手部康复、机器人手套、中风。引言根据世界卫生组织的定义,中风是一种临床综合征,包括迅速发展的局部脑功能紊乱临床症状,持续时间超过 24 小时或导致死亡,除血管起源外没有明显原因。(1)根据 1990 年的全球疾病负担 (GBD) 研究,中风是全球第二大死亡原因。(2)中风幸存者表现出身体功能障碍,例如神经肌肉骨骼和运动相关功能的显着偏差或丧失
稳健性和解码准确性仍然是皮层内脑机接口 (BMI) 系统临床转化的主要挑战。在这项工作中,我们展示了一种信号/解码器协同设计方法(在设计开发过程中利用输入信号和解码算法之间的协同作用)可用于实现稳健且准确的 BMI 解码性能。具体而言,通过应用此过程,我们提出将整个脉冲活动 (ESA) 用作输入信号,将基于准循环神经网络 (QRNN) 的深度学习用作解码算法。我们评估了 ESA 驱动的 QRNN 解码器从非人类灵长类动物初级运动皮层区域长期记录的神经信号解码手部运动学的性能。我们提出的方法在长期记录会话中始终比之前报告的任何其他方法都具有更高的解码性能。即使从原始信号中去除脉冲,其高解码性能也能维持。总体结果显示出极高的解码精度和长期稳健性,这是非常可取的,因为它是 BMI 中尚未解决的挑战。
1. Bridges M, Diamond DL。在手术室中教授外科住院医师的财务影响。Am J Surg 1999;177:28-32。2. Bykanov AE、Pitskhelauri DI、Zagidullin TR、Grachev NS、Danilov GV、Sufianov RA。外源性因素对神经外科空间准确性的影响。J Clin Neurosci 2021;88:135-41。3. Erel E、Aiyenibe B、Butler PE。虚拟现实中的显微外科模拟器:综述。显微外科 2003;23:147-52。4. Fargen KM、Turner RD、Spiotta AM。影响手术期间生理性震颤和灵活性的因素:神经外科医生入门指南。World Neurosurg 2016;86:384-9。 5. Singh M、Ziolkowski N、Ramachandran S、Myers SR、Ghanem AM。开发为期五天的基础显微外科手术模拟培训课程:成本分析。Arch Plast Surg 2014;41:213-7。6. Singh SP、Riviere CN。视网膜显微外科手术期间的生理性震颤幅度。在:IEEE 第 28 届东北生物工程年会论文集(IEEE Cat. No.02CH37342)。美国:IEEE;2002 年,第 171-2 页。7. Wells TS、Yang S、MacLachlan RA、Handa JT、Gehlbach P、Riviere C。不同显微外科手术条件下基线震颤的比较。在 2013 年 IEEE 系统、人与控制论国际会议论文集 SMC 论文集; 2013。8. Yadav Y、Parihar V、Ratre S、Kher Y、Iqbal M。显微神经外科技能培训。J Neurol Surg A Cent Eur Neurosurg 2015;77:146-54。9. Yanagawa B、Ribeiro R、Naqib F、Fann J、Verma S、Puskas JD。看一个,模拟许多,做一个,教一个。Curr Opin Cardiol 2019;34:571-7。