方法:我们设计并制造了一个平面 5 线圈 mTMS 换能器,以便控制直径约为 30 毫米的皮质区域内感应电场的最大值。我们开发了电子设备,其设计由独立控制的 H 桥电路组成,可驱动多达六个 TMS 线圈。为了控制硬件,我们编写了在现场可编程门阵列和计算机上运行的软件。为了在皮质中感应所需的电场,我们开发了一种优化方法来计算线圈中所需的电流。我们对 mTMS 系统进行了描述,并对一名健康志愿者进行了概念验证运动映射实验。在运动映射中,我们保持换能器位置固定,同时以电子方式移动中央前回上的电场最大值并测量对侧手的肌电图。
摘要 — 受伤、事故、中风和其他疾病会严重降低人们执行日常生活中哪怕最简单活动的能力。这些病例中很大一部分涉及神经肌肉疾病,导致肌肉功能严重下降。然而,即使受影响的人不再能够移动他们的四肢,残留的肌肉功能仍然存在。之前的研究表明,这种残留的肌肉活动足以应用基于 EMG 的用户界面。在本文中,我们介绍了 DLR 的机器人轮椅 EDAN(EMG 控制的日常助手),它配备了扭矩控制的八自由度轻型手臂和灵巧的五指机械手。使用肌电图,可以测量、处理用户的肌肉活动,并利用它们来控制轮椅和机器人操纵器。这种基于 EMG 的界面通过共享控制功能得到增强,可以实现与环境的有效和安全的物理交互。
先决条件:零人类生理学简介;稳态,骨骼和肌肉系统,膜生理学,胃肠道系统和代谢,呼吸膜生理学,胃肠道系统和代谢系统,呼吸系统,循环系统,神经系统,神经系统(包括特殊的感觉机制),排泄系统(强调排泄系统(强调)对尿液系统,尿液系统,内部分泌。实验室:研究解剖器官模型,研究和鉴定不同哺乳动物器官的染色组织切片,血液学实验:用莱什曼的染色,总血液计数,WBC的不同计数,血液分组(ABO和RH)测量肺功能测试的肺部功能测试的血液膜的制备和染色。通过ECG检查心脏电活动,测量通过肌电图(EMG)刺激神经刺激肌肉的电活动。
在本文中,使用支持向量机(SVM)设计了一个分类器来对肌电图(EMG)信号进行分类。鉴于EMG信号,基于SVM的分类器旨在将十个单独的手指运动命令分类为预定义的运动之一。在分类之前,将EMG数据用DWT(例如平均绝对值(MAV),均方根(RMS)和SD提取,并将每个窗口提取并组合到功能集。提取的特征用作分类系统的输入。线性SVM(单位方法)用于EMG信号的多类分类。DWT大小。还报告了确保手指运动之间最大歧视的最佳功能集。验证表明,支持向量机可以正确分类EMG信号,更高的分类精度为91.7%,适用于为建议的方法设计。
十年前,一群来自学术界和行业的研究人员确定了上限limb假体控制中的工业和学术最先进的二分法,这是一种广泛使用的生物界应用。他们提出,如果解决了四个关键的技术挑战,可以弥合这一差距,并将学术研究转化为临床和商业上可行的产品。这些挑战是不直觉的控制方案,缺乏感觉反馈,鲁棒性和单传感器方式。在这里,我们提供了有关过去十年发生的研究工作的透视审查,目的是应对这些挑战。此外,我们讨论了上限假体控制研究中最新发展至关重要的三个研究领域,但在10年前的评论中没有设想:深度学习方法,表面肌电图分解和开源数据库。为了结束审查,我们为上限假肢及其他地区的研究与发展提供了前景。
1 多媒体大学工程学院,63100 Cyberjaya,雪兰莪,马来西亚。*通讯作者:M.B.I.Raez,多媒体大学工程学院,63100 Cyberjaya,雪兰莪,马来西亚。电子邮件:mamun.raez@mmu.edu.my 提交日期:2005 年 10 月 4 日;修订日期:2006 年 1 月 9 日;接受日期:2006 年 1 月 18 日。索引词:肌电图;傅里叶分析;肌肉;神经系统。摘要 肌电图 (EMG) 信号可用于临床/生物医学应用、可进化硬件芯片 (EHW) 开发和现代人机交互。从肌肉获取的 EMG 信号需要先进的方法来检测、分解、处理和分类。本文的目的是说明 EMG 信号分析的各种方法和算法,以提供理解信号及其性质的有效方法。我们进一步指出了一些使用 EMG 的硬件实现,重点关注与假手控制、抓握识别和人机交互相关的应用。还进行了比较研究,以展示各种 EMG 信号分析方法的性能。本文为研究人员提供了对 EMG 信号及其分析程序的良好理解。这些知识将帮助他们开发更强大、更灵活、更高效的应用程序。简介 生物医学信号是指从任何器官获取的代表感兴趣物理变量的集体电信号。该信号通常是时间函数,可以用其幅度、频率和相位来描述。EMG 信号是一种生物医学信号,用于测量肌肉收缩过程中产生的电流,代表神经肌肉活动。神经系统始终控制肌肉活动(收缩/放松)。因此,EMG 信号是一种复杂的信号,由神经系统控制,取决于肌肉的解剖和生理特性。EMG 信号在穿过不同组织时会产生噪声。此外,EMG 检测器(特别是位于皮肤表面的检测器)会同时收集来自不同运动单元的信号,这可能会产生不同信号的相互作用。使用强大而先进的方法检测 EMG 信号
1. Offner 等人 (1965)。专利 3,344,792。 2. Bosques, G.、Martín, R.、McGee, L. 和 Sadowsky, C. (2016)。治疗性电刺激能改善残疾儿童的功能吗?综合文献综述。儿科康复医学杂志,9(2),83-99。https://doi. org/10.3233/PRM-160375 3. Hara, Y. (2013)。中风患者的功能性电刺激康复。国际物理医学与康复杂志,1(6),1000147。 4. Howlett, O.、Lannin, NA、Ada, L. 和 McKinstry, C. (2015)。功能性电刺激可改善中风后的活动能力:系统评价和荟萃分析。物理医学与康复档案,96(5),934-943。https://doi.org/10.1016/j.apmr.2015.01.013 5. Patil, S., Raza, WA, Jamil, F., Caley, R., & O'Connor, RJ (2015)。四肢瘫痪脊髓损伤上肢的功能性电刺激:系统评价。医学工程与技术杂志,39(7),419-423,https://doi.org/10.3109/03091902.2015.1088095 6. Sabut, SK, Lenka, PK, Kumar, R., & Mahadevappa, M. (2010)。功能性电刺激对中风患者努力和步行速度、表面肌电图活动和代谢反应的影响。肌电图和运动机能学杂志,20(6),1170–1177。https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2010.07.003 7. Thompson, AK、Estabrooks, KL、Chong, S. 和 Stein, RB (2009)。慢性中枢神经系统损伤和功能性电刺激后踝屈肌和伸肌的脊髓反射。神经康复与神经修复,23(2),133– 142。https://doi.org/10.1177/1545968308321067 8. Everaert, DG、Stein, RB、Abrams, GM、Dromerick, AW、Francisco, GE、Ha- fner, BJ, … Kufta, CV (2013)。足下垂刺激器和踝足矫形器对中风后步行能力的影响:一项多中心随机对照试验。神经康复与神经修复,27(7),579–591。https://doi. org/10.1177/1545968313481278
BV,An,荷兰)和 Kimea(Moovency,Saint-Jacques-de-la-Lande,法国)。一些作者通过肌电图测量、建模研究、加速度计或倾角仪研究了轻型行李处理 [4-6]。但是,这些研究并没有专门关注使用 ERC 在窄体飞机货舱中工作的情况。Captiv 系统是我们职业健康服务中当时数据收集唯一可用的技术。但是,该系统依赖于多个无线惯性传感器,这在执行我们的协议时可能会有一些缺点。需要 50 个传感器来捕捉全身运动,因此处理人员的设备时间比 GoPro 要长得多。此外,传感器在皮肤上的位置可能会发生变化,停止工作重新定位它们可能会延迟飞机的起飞。Xsens DOT 系统直到 2020 年才推出。最后,
from 2000 to 31/07/2021 Medical Director I ° Level Soc Spinal Unit University Health Authority Friuli Centrale via Pozzuolo, 330 - 33100 Udine main activities and responsibilities: clinical activity for people hospitalized with spinal cord lesion by carrying out: taking charge with drafting and coordination of the individual rehabilitation project and related programs, rehabilitation team meetings, meetings and communication with the communication with i家庭/照顾者;与卫生区合作的UVD个性化出院计划;活跃的假期和夜间后卫。门诊临床活动针对脊髓病变患者的随访(髓骨诊所和压力病变诊所)的跟进;缺失的动力学分析;钢铁测量和建立分析;表面肌电图
