混合功能近红外光谱系统和用于假肢膝关节控制的电肌学

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.
• 康复技术 康复技术 康复技术

背景情况:

• 越来越多的肢体损失需要先进的假肢解决方案.
• 大脑计算机接口 (BCI) 提供了对假肢的增强控制.
• 运动图像与生物信号处理相结合,显示了对直观的假肢控制的承诺.

研究的目的:

• 开发和验证一个混合BCI系统,集成电肌学 (EMG) 和功能近红外光谱学 (fNIRS).
• 通过使用运动图像来提高膝盖上截肢的个体对假肢膝盖运动的控制精度.

主要方法:

• 开发了一个混合系统,使用EMG捕捉肌肉活动和fNIRS监测血液动力学大脑反应.
• 9名健康的男性参与者进行了真实和想象中的膝盖运动 (运动图像).
• 来自OpenBCI Cyton板 (EMG) 和fNIRS的数据使用支持矢量机和线性差异分析进行了分析.

主要成果:

• 与单个模式相比,混合EMG和fNIRS系统显著提高了分类准确性.
• 支持向量机实现了 49.61% 的准确性,用于运动图像任务.
• 线性差异分析在实际执行任务中实现了89.67%的准确性.

结论:

• 一种混合EMG和fNIRS方法可用于通过运动图像来控制假肢膝盖.
• 这种综合系统代表了假肢技术的重大进步.
• 这些发现支持了更直观和响应更快的假肢的潜力.