在上肢运动任务中对肌肉活动和人类操纵能力的多感官评估
Jose M Lopez-Castellanos1,2, Jose L Ramon1, Jorge Pomares1
1Human Robotics Group, University of Alicante, 03690 San Vicente del Raspeig, Spain.
Biosensors
|July 28, 2023
概括
人类手臂的操纵能力在极端姿势下降,表面电肌图 (sEMG) 与平均肌肉活动没有明确的联系. 先进的技术可能会揭示康复和人体工程学的间接相关性.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 人与计算机的交互
- 神经科学是一个神经科学.
背景情况:
- 了解人类运动能力对于机器人,人体工程学和康复至关重要.
- 量化人类的操纵能力及其与基础肌肉活动的关系,为运动控制提供了洞察力.
研究的目的:
- 研究从表面电肌图 (sEMG) 获得的人类操纵性指数和肌肉因素之间的相关性.
- 探索上肢关节运动 (肩膀,肘部,手腕) 和姿势操纵能力之间的关系.
- 评估EMG指标在康复和职业环境中评估运动序列的实用性.
主要方法:
- 利用运动传感摄像头捕捉人类操纵性指数.
- 从上肢运动期间的表面电肌图 (sEMG) 信号中提取的肌肉因素.
- 分析了EMG指标,以了解运动期间肌肉力度的分布.
主要成果:
- 确定了上肢运动和操纵能力之间的特定联系,在极端关节角度 (完全伸展/屈曲) 操纵能力降低.
- 没有发现平均sEMG活动和操纵性因素之间的明显相关性,这表明存在间接关系.
- 突出了先进的深度学习技术的潜力,以揭示微妙的相关性.
结论:
- 人类的操纵能力对关节配置很敏感,在运动极端下降.
- 平均肌肉激活和操纵能力之间的直接相关性是有限的,这意味着复杂的神经控制.
- 在治疗和职业环境中,EMG指标为客观评估运动质量提供了潜在的潜力.


