人工智能驱动的混合康复:机器人和电刺激的协同作用,用于中风后上肢恢复

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经康复疗法 神经康复疗法
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术

背景情况:

• 卒中幸存者经常面临上肢运动恢复方面的挑战.
• 目前的康复方法可能缺乏个性化和实时适应.
• 整合机器人和电刺激为改善治疗结果提供了潜力.

研究的目的:

• 开发和评估人工智能增强的混合康复系统,用于上肢运动恢复.
• 将双臂机器人平台与电肌图 (EMG) 引导的神经肌肉电刺激 (NMES) 集成.
• 实施支持矢量机 (SVM) 模型,用于实时检测肌肉疲劳和适应性治疗调整.

主要方法:

• 使用了一个双臂机器人平台,可以实时进行解剖学适应.
• 电肌图 (EMG) 信号使用基于ROS2的架构进行处理.
• 一个支持矢量机 (SVM) 模型分析了时间频率EMG特征以检测肌肉疲劳.
• 神经肌肉电刺激 (NMES) 参数根据疲劳分类进行动态调整.

主要成果:

• 该系统显示,运动范围增加了44%,活动扭矩增加了45%.
• 在初步的患者试验中,被动扭矩减少了36%.
• 在SVM疲劳检测模型实现95%的准确性.
• 根据实时反,提供了个性化,适应性治疗.

结论:

• 人工智能增强的混合康复系统显示了中风后上肢运动恢复的可行性和潜在益处.
• 机器人,EMG和NMES的闭环集成使得响应和个性化治疗成为可能.
• 这种智能系统为推进神经康复策略提供了一个有前途的方法.