一个4-DOF外套使用基于EEG的混合控制方法用于上肢康复
Zhichuan Tang1,2, Zhixuan Cui1, Hang Wang1
1Industrial Design Institute, Zhejiang University of Technology Hangzhou 310023 China.
IEEE journal of translational engineering in health and medicine
|October 28, 2024
概括
这项研究引入了一种新的四度自由度外套,由混合电脑图 (EEG) 系统控制,增强中风康复. 该系统改善了用户的积极参与和多关节运动,显示了运动恢复的有希望的结果.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 神经科学是一个神经科学.
- 康复科学 康复科学 康复科学
背景情况:
- 传统的中风康复经常使用刚性外骨或外套,这可能会限制多关节参与.
- 加强积极的用户参与对于促进神经可塑性和改善中风后运动恢复至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估一套四度自由度外套,配备基于电脑电图 (EEG) 的混合控制系统,用于上肢中风康复.
- 通过创新的脑电脑界面 (BCI) 促进用户积极参与并促进多关节康复.
主要方法:
- 开发了一个由混合EEG方法控制的四度自由度外套,该外套结合了稳定状态视觉唤起潜力 (SSVEP) 和运动图像 (MI) 范式.
- 利用多变量变化模式分解 (MVMD) 和正规相关性分析 (CCA) 进行SSVEP识别,并使用卷积神经网络长期短期记忆 (CNN-LSTM) 模型进行MI识别.
- 翻译的EEG识别结果转化为Bowden电缆控制命令,用于多关节康复.
主要成果:
- 该CNN-LSTM模型实现了MI识别的平均分类准确率为90.07%±2.23%.
- 基于EEG的混合控制系统的整体精度为85.26% ± 1.95%.
- 可用性评估给出了系统可用性量表 (SUS) 的高分:81.25 ± 5.82.2.
- 参与者表现出显著的改善,包括在训练35天后,四个关节的运动范围 (ROM) 平均增加10.33%,平均电肌图 (EMG) 幅度增加11.35%.
结论:
- 开发的外套提供了精确的控制,有利的可用性和在多关节中风康复中有效性.
- 基于EEG的混合控制方法有效地提高了用户的积极参与,与神经可塑性原则保持一致.
- 这项研究为基于BCI的康复策略和硬件开发提供了新的见解和方法,有可能改善临床结果.
