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World File Search System假肢
拟人机械臂假肢的设计与实现
摘要：假肢的开发和制造是医疗技术发展的重要趋势之一。考虑到现代电子技术和自动化系统的发展及其机动性和紧凑性，实际任务是制造一种假肢，其拟人化特性接近功能齐全的人体肢体，并能够高精度地再现其基本动作。本文分析了电子假肢控制系统开发的主要方向。本文介绍了拟人假肢原型及其控制系统的实际实施描述和结果。我们开发了一种拟人化的多指假手，用于机器人研究和教学应用。设计的机械手是其他已知 3D 打印机械手的低成本替代品，具有 21 个自由度——每个手指 4 个自由度，拇指 3 个自由度，2 个自由度负责机械手在空间中的位置。所展示的机械臂的开源机械设计具有接近人手的质量尺寸和运动参数，具有自主电池操作的可能性，能够连接不同的控制系统，例如计算机、脑电图仪、触摸手套。
深度和布局编码的模拟假肢避免
●室内：参与者使用深度层次或深度层次的碰撞少于布局●roomd：参与者使用depthorlayout少于少于depthorayout少于bic layoutonly●roomf●roomf：参与者使用layoutonly以外的任何模式少碰撞差异●参与者在选择depthandlay的depthandaylaylaylyoutlayly dive <<
假肢和矫形器 (P&O) 设备计费指南
未加入 HCA 签约管理式医疗计划以获得身体健康服务的客户 某些 Medicaid 客户不符合加入管理式医疗的资格。这些客户有资格享受 FFS Medicaid 计划下的服务。在这种情况下，每个综合管理式医疗 (IMC) 计划都会为未加入管理式医疗的 Apple Health 客户提供仅行为健康服务 (BHSO) 计划。BHSO 仅为这些客户提供行为健康治疗。未加入 HCA 签约管理式医疗计划的合格客户将自动加入 BHSO，美洲印第安人/阿拉斯加原住民客户除外。如果客户在自动加入 BHSO 之前接受 Medicaid 承保的服务，FFS Medicaid 计划将向提供者偿还承保服务的费用。一些可能免于加入管理式医疗计划的人群包括 Medicare 双重资格者、美洲印第安人/阿拉斯加原住民、收养支持和寄养校友。
肘部本体感觉替代改善上肢假肢肌电控制：健康受试者和截肢者的实验
摘要背景：目前的肌电假肢缺乏本体感受信息，依靠视觉进行控制。随着非侵入性振动触觉或电触觉反馈的出现，感觉替代技术正在不断发展，但大多数系统都是为抓握或物体辨别而设计的，很少有系统在截肢者身上进行在线控制测试。这项研究的目的是评估一种新型振动触觉反馈对健康受试者和肱骨水平上肢截肢参与者虚拟肘部肌电控制准确性的影响。方法：16 名健康参与者和 7 名肱骨截肢者在不同的反馈条件下对虚拟手臂进行肌电控制：仅视觉 (VIS)、仅振动 (VIB)、视觉加振动 (VIS + VIB) 或根本没有反馈 (NO)。通过离散和前后运动期间的角度误差来评估到达精度。使用 NASA-TLX 问卷评估健康参与者的工作量，并在实验结束时根据偏好对反馈条件进行排序。结果：NO 中的到达误差高于 VIB，表明与无反馈相比，我们的振动触觉反馈提高了性能。VIS 和 VIS + VIB 条件表现出相似的性能水平，产生的错误比 VIB 低。因此，视觉对于保持良好的性能仍然至关重要，这不会因添加振动触觉反馈而改善或恶化。与 VIB 相关的工作量高于 VIS 和 VIS + VIB，两者之间没有差异。62.5% 的健康受试者更喜欢 VIS + VIB 条件，并将 VIS 和 VIB 分别排在第二和第三位。
基于信号脑电图的假肢手臂...
摘要：本文介绍了一种基于脑电信号采集和处理的假肢。全世界有 500-600 万人因创伤事故、各种健康问题和战争而部分截肢。最近的进展表明假肢是纯机械的，而且很繁琐。为了解决这个问题，基于脑机接口 (BCI) 的控制策略被引入到机器人控制中。所采用的方法应该考虑到应用的性质，例如，脑电图 (EEG) 信号由于其方便的方法而非常适合我们的应用。特别是，对于基于 EEG 的 BCI 系统，需要一组传感器来获取来自不同大脑区域的 EEG 信号。采用快速傅里叶变换算法对 EEG 信号进行特征提取，并使用 python 将数据保存在 .txt 文件中。将 .txt 文件导入 MATLAB，并通过信号处理和分析工具进行数据分析。接下来，进行信号分类，然后将信号传送到末端执行器。我们的研究结果表明，3D 打印行业、先进打印机和材料的兴起将使学生能够开发出更像商业的假肢设备——坚固耐用的系统，可造福广大肢体缺失的人。随着研究的不断深入，EEG 技术的进一步进步必将带来改进，有望打造出更耐用、灵活性和控制力更强的系统。
自主假肢
上肢假肢的半自主 (SA) 控制可提高性能并减轻用户的认知负担。在这种方法中，假肢配备了额外的传感器（例如计算机视觉），可提供上下文信息并使系统能够自动完成某些任务。自主控制与用户的意志输入相融合，以计算发送到假肢的命令。尽管已经提出了几种展示这种方法潜力的有希望的原型，但是尚未系统地研究整合两种控制流（即自主和意志）的方法。在本研究中，我们实现了三种共享控制模式（即顺序、同时和连续），并比较了它们的性能以及对用户施加的认知和身体负担。在顺序方法中，意志输入会禁用自主控制。在同步方法中，对特定自由度 (DoF) 的意志输入激活了其他 DoF 的自主控制，而在连续方法中，除用户控制的 DoF 外，自主控制始终处于活动状态。实验在十名身体健全的受试者中进行，这些受试者使用 SA 假肢执行伸手抓握任务，同时对音频提示做出反应（双重任务）。结果表明，与手动基线（仅意志控制）相比，所有三种 SA 模式都在更短的时间内完成了任务，并且导致意志控制输入更少。同步 SA 模式的表现比顺序和连续 SA 方法更差。当在自主控制器中引入系统错误以产生用户和控制器目标之间的不匹配时，SA 模式的性能会大幅下降，甚至低于手动基线。顺序 SA 方案在错误方面受影响最小。本研究表明，整合意志和自主控制的特定方法确实是显著影响性能和身体和认知负荷的重要因素，因此在设计 SA 假肢时应考虑到这些因素。
基于脑电图的大脑计算机接口假肢使用Raspberry Pi 4
土木工程系Madenat Alelem大学学院，巴格达，伊拉克摘要 - 行人，战争或不同的疾病可以以这种方式影响上肢，因此需要截肢，并对人们执行诸如抓住，握住对象或移动对象等任务的能力产生巨大影响。在这种情况下，有必要开发解决方案以支持上肢截肢者以进行日常活动。BCI（脑部计算机界面）具有使用大脑的神经活动来传达或控制机器人，人造四肢或机器，而无需身体运动。本文提出了脑电图（EEG）心理控制的假肢。它消除了与当前正在使用的肌电和其他类型的假体相关的完整紧急紧张的高价，沉重和依赖性之类的缺点。开发的原型是使用基于EEG的BCI技术通过大脑命令控制的低成本3D打印的假肢。它包括由Raspberry Pi 4控制的步进电动机，以执行诸如打开/关闭移动和保持对象之类的动作。该项目已成功实施并实现了创建精神控制的假肢系统原型的目标，此外还需要进行有关扭矩，力和手部重量的必要实验测试和计算。纸张证明了该方法的可行性，并为改进原型设计以将其连接到上限截肢树桩的设计开放。
用PMMA基质制成的各种复合材料制成的运动假肢的性能：数值和理论研究
假肢升级是专门的假肢，使患者能够参加更苛刻的娱乐活动，例如跑步。本研究检查了假肢的使用，特别是运动假肢。目前的研究着重于样品的制造和生产特性，由基于多种纤维（UHMWPE，Perlon，Perlon，Carbon纤维和玻璃纤维）增强的聚甲基丙烯酸酯树脂（PMMA）制成的运动假体脚。有限元方法（ANSYS-19R）用于构建运动假体模型，并应用边界条件来研究变形和存储能量对运动假肢性能的影响。已经制造了六个层压板，并且发现在UHMWPE中添加多个碳纤维层对变形的影响比添加玻璃纤维改善的影响更好。此外，研究结果表明，当类的数量增加一倍时，性能会有所改善，因为在同一边界条件下，添加碳纤维的层压板之间的改善速率为31％。
基于脑电图的脑机接口系统控制假肢手指运动
研究 脑信号 手指数量 信号处理链 准确度（％） [11] EEG 4 CWD＆2LCF 43.5 [12] EEG 5 RF＆LDA＆SVM＆KNN 54 [13] EEG 5 LSTM＆CNN＆RCNN 77 [14] EEG 5 PCA＆PSD＆SVM 77 [15] MEG 5 SVM 83 [16] MEG 5 BPF＆频谱图＆SVM 57 [17] ECOG 5 CNN＆RNN＆LSTM 49 [18] ECoG 4 BPF＆Morlet小波字典＆STMC 85 [19] ECoG 5 CSP＆SVM 86.30 [20] fNIRS 2 SVM 62.05 [21] EMG 1小波＆自回归＆SVM 76