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emg-torquque模型用于外骨骼协助
摘要 - 在机器人外骨骼控制的领域，准确预测用户的意图至关重要。尽管表面肌电图（EMG）具有这种准确性的潜力，但目前的局限性是由于缺乏可靠的EMG至扭力模型校准程序和普遍接受的模型而产生的。本文介绍了一个实用的框架，用于校准和评估EMG-to-Torquque模型，并伴随着一种新型的非线性模型。该框架包括一个原位过程，涉及生成校准轨迹并随后使用标准化标准对其进行评估。对17名参与者的数据集进行了预期评估，并通过了单关节和多关节条件，这表明，新型模型在保持计算效率的同时，在准确性方面优于其他模型。此贡献引入了一个有效的模型，并建立了用于EMG-TORQUE模型校准和评估的多功能框架，并由可用的数据集进行了补充。这进一步为基于EMG的外骨骼控制和人类意图检测的未来进步奠定了基础。这项工作已提交给IEEE以供可能出版。版权可以在不通知的情况下传输，此后不再可以访问此版本。
疫苗接种相关肩部损伤 (SIRVA)
SIRVA 不是神经损伤，神经系统检查或神经传导研究 (NCS) 和/或肌电图 (EMG) 研究中的异常不支持 SIRVA 作为诊断（即使导致神经系统异常的病症不明）。
植入式传感器的神经刺激伪影去除可提高信号清晰度和运动意志解码
随着对具有可靠和多功能控制的假肢的需求不断增长，肌电模式识别和植入传感器方面的最新进展已被证明具有相当大的优势。此外，可以通过刺激残留神经实现假肢的感觉反馈，从而实现对假肢的闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图 (EMG) 信号中出现干扰伪影，从而降低假肢的可靠性和功能。在这里，我们实现了两种实时刺激伪影去除算法，即模板减法 (TS) 和 ε - 正则化最小均方 (ε -NLMS)，并研究了它们在植入神经袖和 EMG 电极的两名肱骨截肢者中离线和实时肌电模式识别的性能。我们表明，这两种算法都能够显著提高伪影破坏的 EMG 信号的信噪比 (SNR) 和离线模式识别准确性。此外，这两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了朝着能够进行多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假肢迈出的进步。
Pudendal神经研究
从腰部向下，躺在床上放松。您将获得一张床单来掩盖自己。2。如果您正在进行神经传导研究/EMG，此测试将在这一点上进行。请参阅此传单的单独的神经传导/EMG部分以获取更多信息。3。生殖区域将使用棉羊毛和温水在外部清洁，然后干燥。4。一些粘性电极（对于女性）或某些环电极（对于男性）将应用于外生殖器区域。然后将施用短电脉冲。这会产生敲击的感觉，并可能有几分钟的轻微抽搐动作。5。对于女性，相反的一侧将进行测试。6。请注意，将记录几次录音以获得最佳结果。
NASA KY EPSCOR和KY SPACE GRANT财团
• Graduate Fellowship (GF) - $45,000 • Research Experience for Undergraduates (REU) - $8,000 • Faculty Research Initiation Awards (RIA) - $40,000 • Team Projects (TP) - $15,000 • Enhanced Mini-Grants (EMG) - $25,000 • Mini-Grants (MG) - $7,500
脑电波控制的机器人汽车
随着世界的进步，每个人都希望进步，因为工程领域的自动化正在增加，可以通过自动化起作用的激光操作来理解它，因此提高了成功率。用于大脑映射，我们使用一种技术脑电图（EEG/EMG），该技术可用于大脑中产生的电脉冲，通过提取这些神经，我们可以跟踪心灵状态，例如注意力，冥想。脑电图（EEG/EMG）为我们提供了不同的频率，可以进一步解码为心理状态，具有写作和特定癫痫的倾向。对于残疾人，它可用于控制汽车，也可以用于用于通过轮子移动的任何操作的任何操作。可以通过语音识别或某种传感器进行控制的产品。在他们领先一步之前，我们正在使用大脑来控制程序。
关于Duchenne肌肉营养不良症的评论
- 仪性患者在NSAA的6MWT中表现出改善。- 上肢测试，强度和fa tigue耐药性和氨基胶质（EMG）参数的改良性能。- 不需要免疫抑制。- 索引在目标器官中的dys-trophin。
基于对象分类的上肢假肢用户-假肢界面
摘要 — 用户-假肢接口 (UPI) 的复杂性，用于控制和选择主动上肢假肢的不同抓握模式和手势，以及使用肌电图 (EMG) 所带来的问题，以及长时间的训练和适应，都会影响截肢者停止使用该设备。此外，开发成本和具有挑战性的研究使得最终产品对于绝大多数桡骨截肢者来说过于昂贵，并且经常为截肢者提供无法满足其需求的界面。通常，EMG 控制的多抓握假肢将一组肌肉的特定收缩的具有挑战性的检测映射到一种抓握类型，将可能的抓握次数限制为可区分的肌肉收缩次数。为了降低成本并以定制方式促进用户和系统之间的交互，我们提出了一种基于图像和 EMG 对象分类的混合 UPI，与 3D 打印上肢假肢集成，由 Android 开发的智能手机应用程序控制。这种方法可以轻松更新系统，并降低用户所需的认知努力，从而满足功能性和低成本之间的权衡。因此，用户可以通过拍摄要交互的物体的照片来实现无数预定义的抓握类型、手势和动作序列，只需使用四种肌肉收缩来验证和启动建议的交互类型。实验结果表明，假肢在与日常生活物体交互时具有出色的机械性能，控制器和分类器具有很高的准确性和响应能力。
先天性横向缺陷患者计算机辅助训练后高密度表面肌电图：病例研究
结论：这些结果虽然仅来自一名患者，但表明由计算机生成的视觉和感官刺激支持的心理训练可导致肌肉力量和活动的有益变化。心理训练后肌肉激活度增加和 EMG 活动空间分布改变可能表明双侧上肢先天性横向缺陷患者的斜方肌运动激活策略在训练过程中发生了功能可塑性。患者在训练后亚最大收缩过程中空间分布的显著变化可能与肌肉神经驱动的变化有关，这与特定的（患者不熟悉的）运动任务相对应。这些发现与双侧上肢先天性横向缺陷患者的神经肌肉功能康复（尤其是上肢移植前后）以及基于 EMG 的假肢的开发有关。
一个新颖的自主学习框架来增强SEMG ...
在过去的几十年中，使用表面肌电图（SEMG）的手势识别（SEMG）一直是人类计算机相互作用中最有效的运动分析技术之一。尤其是，多通道SEMG Teches在手势识别方面取得了稳定的性能。，始终，收集和标记大数据的一般解决方案可以手动导致耗时的实现。因此，需要一种新颖的学习方法来促进有效的数据收集和预处理。在本文中，提出了一个新颖的自主学习框架，以整合深度视觉和EMG信号的好处，该框架使用深度信息自动标记收集的EMG数据类别。然后，它利用多层神经网络（MNN）分类器仅使用SEMG实现对手势的实时识别。使用Myo Armband和HTC Vive Pro识别了十个手势，在增强现实应用中证明了整个框架。结果显示出突出