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World File Search System电肌
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
Molina临床政策肌动矫正 /肌电上肢矫形器：第350号政策< / div>
该Molina临床政策（MCP）旨在促进利用管理过程。政策不是治疗的补充或建议；提供者完全负责该成员的诊断，治疗和临床建议。它表达了莫利纳（Molina）确定某些服务或供应是为了确定付款适当性的目的，在医学上是必要的，实验性，研究或化妆品。在医学上有必要的特定服务或供应的结论不构成涵盖此服务或供应的代表或保证（例如，将由Molina支付给特定成员）。成员的福利计划确定覆盖范围 - 每个福利计划定义了涵盖哪些服务，哪些被排除在外，哪些受到美元上限或其他限制。成员及其提供者将需要咨询成员的福利计划，以确定是否存在适用于本服务或供应的任何排除或其他福利限制。如果该政策与成员的福利计划之间存在差异，则福利计划将管理。此外，可以根据州，联邦政府或医疗保险和医疗补助成员的适用法律要求要求承保范围。CMS的覆盖范围数据库可在CMS网站上找到。覆盖范围指令和现有国家承保范围确定（NCD）或地方覆盖范围确定（LCD）的标准将取代本MCP内容，并为所有Medicare成员提供指令。在政策批准和出版时所包含的参考文献是准确的。
分析肌电假肢控制的拒绝和设备消极问题
尽管智能假肢领域的技术进步最近取得了进步，但患者的排斥率仍然很高。这种拒绝的原因是多种多样的，从有限的功能和困惑界面到不适，大多数问题仅通过主观自我评估才能辨别。令人惊讶的是，缺乏特定的方法来衡量新的假体解决方案的优越性。必须深入研究操纵肌电假肢的复杂性，以理解用户面临的挑战并增强假肢配件和康复技术。这些障碍可能会导致被动用法或完全放弃假体装置。为了克服这些障碍，假肢领域不断寻求更复杂的技术来增强功能，用户友好性和设备寿命，并减少维护。这项研究对有关控制问题的文献进行了有条理的检查 反馈。
触觉套管作为肌电假手用户机械触觉反馈恢复方法
目前的肌电上肢假肢无法恢复感觉反馈，从而损害了精细运动控制。使用触觉套进行机械触觉反馈恢复可能会纠正这个问题。这项随机交叉参与者内对照研究旨在评估原型触觉套对八名健全参与者执行的常规抓握任务的影响。每位参与者完成三项任务的 15 次重复：任务 1——正常抓握，任务 2——强抓握和任务 3——弱抓握，使用视觉、触觉或组合反馈所有数据均于 2021 年 4 月在英国爱丁堡苏格兰微电子中心收集。与任务 1（p < 0.0001）、任务 2（p = 0.0057）和任务 3（p = 0.0170）中的单独视觉相比，组合反馈与明显更高的抓握成功率相关。类似地，在任务 1 ( p < 0.0001) 和任务 2 ( p = 0.0015) 中，触觉反馈与视觉相比具有显著更高的抓取成功率。在任务 1 ( p < 0.0001) 和任务 3 ( p = 0.0003) 中，与视觉反馈相比，组合反馈与显著更低的能量消耗相关。同样，在任务 1 ( p < 0.0001)、任务 2 ( p < 0.0001) 和任务 3 ( p < 0.0001) 中，与视觉反馈相比，触觉反馈与显著更低的能量消耗相关。这些结果表明，触觉套管提供的机械触觉反馈可有效增强抓握能力并降低其能量消耗。
肌电假手的人工感知和半自主控制可提高性能并减少工作量
摘要 — 由于肌电人机界面的局限性，对具有多关节腕部/手部的上肢假肢进行灵巧控制仍然是一个挑战。多种因素限制了这些界面的整体性能和可用性，例如需要按顺序而不是同时控制自由度，以及从虚弱或疲劳的肌肉中解读用户意图的不准确性。在本文中，我们开发了一种新型人机界面，该界面赋予肌电假肢 (MYO) 人工感知、用户意图估计和智能控制 (MYO-PACE)，以在准备假肢进行抓取时持续为用户提供自动化支持。我们在实验室和临床测试中将 MYO-PACE 与最先进的肌电控制 (模式识别) 进行了比较。为此，八名健全人和两名截肢者进行了一项标准临床测试，该测试由一系列操纵任务（SHAP 测试的一部分）以及在杂乱场景中更复杂的转移任务序列组成。在所有测试中，受试者不仅使用 MYO-PACE 更快地完成了试验，而且还实现了
可减少用户校准负担的强大肌电模式识别方法：挑战和未来
肌电模式识别（MPR）已演变为一项广泛用于控制肌接口（MI）设备（如假肢和矫形机器人）的技术。当前的MIS不仅能够对假肢的多元自由控制，而且还具有消费电子产品的巨大潜力。但是，肌电信号的非平稳随机特征构成了挑战，从而在诸如电极移动和切换新用户之类的实际情况下导致性能退化。常规误差通常需要细致的校准，对用户造成重大负担。为解决校准过程中用户挫败感，研究人员致力于确定减轻这种负担的MPR方法。本文将基于数据分布变化和基于动态数据类别的校准负担负担的常见场景分类。然后进一步研究并总结了用于减轻用户校准负担的流行强大的MPR算法。我们将这些算法分为基于数据操纵，特征操纵和模型结构。并描述了每种方法适用的情况以及校准所需的条件。最后，本次审查以强大的MPR以及其余的挑战和未来的机会的优势结束。
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
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。
使用基于表面肌电信号的用户独立分类方法控制电动轮椅
摘要 轮椅因其舒适性和机动性而成为运动障碍人士中最受欢迎的辅助技术 (AT) 之一。手指有问题的人可能会发现使用传统的操纵杆控制方法操作轮椅很困难。因此，在本研究中，开发了一种基于手势的控制方法来操作电动轮椅 (EPW)。本研究选择了基于舒适度的手部位置来确定停止动作。还进行了额外的探索以研究四种手势识别方法：线性回归 (LR)、正则化线性回归 (RLR)、决策树 (DT) 和多类支持向量机 (MC-SVM)。前两种方法 LR 和 RLR 的准确率分别为 94.85% 和 95.88%，但每个新用户都必须接受培训。为了克服这个限制，本研究探索了两种独立于用户的分类方法：MC-SVM 和 DT。这些方法有效地解决了手指依赖性问题，并在识别不同用户的手势方面取得了显著的成功。MC-SVM 的准确率和准确度约为 99.05%，DT 的准确率和准确度约为 97.77%。所有六名参与者都成功控制了 EPW，没有发生任何碰撞。根据实验结果，所提出的方法具有很高的准确性，并且可以解决手指依赖性问题。
智能手表可以移动手指吗？智能手表中紧凑而实用的电肌刺激
图1：（a）通过电肌肉刺激（EMS）操作手腕和手指的常规方法需要前臂上的电极 - 虽然这提供了良好的准确性，但它使EMS的实用性降低了。相反，（b）我们建议将所有电极移动到手腕，然后将它们包装在智能手表频带中。我们发现手腕处的横截面刺激可以使拇指伸展，索引扩展和屈曲，中间屈曲，小指屈曲和手腕屈曲。我们证明，这种紧凑的形式可以实现EMS的实际应用，使我们的参与者可以在社交环境中佩戴肌肉刺激感到满意，例如在研究期间在公共咖啡馆购买咖啡。我们相信（c）为EMS打开了新的应用程序。