微型可穿戴超声系统,用于在动态伸缩过程中同时预测手腕角度和握力

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 康复技术 康复技术 康复技术
• 可穿戴式传感器 穿戴式传感器

背景情况:

• 预测握力和手腕角度对于先进的上肢假肢至关重要.
• 对多个自由度 (DOF) 的同时和比例控制仍然是一个挑战.
• 现有的方法需要进一步改进,以实现直观的假肢控制.

研究的目的:

• 开发和评估一种基于超声波的新型可穿戴系统,用于预测握力和手腕角度.
• 在这个预测任务中,比较多层感知子 (MLP) 回归器与高斯过程回归器 (GPR) 的性能.
• 评估系统在现实世界动态手动运动中的有效性.

主要方法:

• 在前臂上使用四个单元超声波传感器的可穿戴系统捕获了M模式肌肉数据.
• 用肌肉活动数据来训练和验证预测模型.
• 一个多层感知子 (MLP) 回归器与高斯过程回归器 (GPR) 进行了比较.

主要成果:

• 在MLP回归器实现了优越的性能比GPR.
• MLP实现了手腕角度为0.85 ± 0.06的R2值,握力为0.74 ± 0.07的R2.
• 该系统在5名参与者的未见的数据上得到验证,没有肢体损失.

结论:

• 开发的超声波系统显示了预测握力和手腕角度的前景.
• MLP证明了在假肢系统中改善同时和比例控制的潜力.
• 需要进一步的研究来解决在现实世界中直观和实用的假肢控制的挑战.