在下肢截肢后的残余肌肉中使用动力单元排放的脚扭矩估计
概括
机动单元 (MU) 放电模式与生物机械模型相结合,与表面电肌图 (EMG) 相比,为控制下肢假肢提供了一种更准确的方法来估计脚扭矩. 这种基于MU的方法增强了辅助设备的神经控制.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经修复品是一种神经修复品.
- 康复工程 康复工程 康复工程
背景情况:
- 越来越多的人对利用剩余肌肉活动来控制动力下肢假肢的神经控制感兴趣.
- 目前的方法主要依赖于基于表面电肌图 (EMG) 的解码器来进行意图识别.
研究的目的:
- 调查基于动力单元 (MU) 的解码作为EMG的替代方案,用于在下肢假肢控制中估计脚扭矩.
- 为了比较基于EMG振幅,神经驱动和MU放电模型的扭矩估计的性能.
主要方法:
- 参与者 (非截肢者和截肢者) 进行了对称脚脚下伸缩和背伸缩.
- 记录了脚扭矩,并使用表面EMG和高密度EMG进行MU分析来测量肌肉活动.
- 线性回归模型是基于EMG振幅 (aEMG),神经驱动 (ND) 和一种新的MUDrive方法 (用抽力卷曲的MU发射) 开发的.
主要成果:
- 在所有参与者中,MUDrive方法在估计脚扭矩方面显著优于aEMG和ND方法.
- 降低MUDrive优化参数降低了性能,但仍然保持了对aEMG的优势.
- 用更少的参数减少了优化计算时间,提高了实际效用.
结论:
- 将MU放电信息与模拟生物机械输出 (MUDrive) 集成,提供比传统EMG更准确的扭矩控制信号.
- 这种基于MU的方法有望改善像电动假肢和外骨架这样的下肢辅助设备的神经控制.
