对于FES辅助康复应用的阻塞校正的基于EMG的努力估计器

科学领域:

• 神经康复工程的神经康复工程
• 生物医学信号处理

背景情况:

• 功能电刺激 (FES) 与自愿努力相结合,有助于中风后的运动恢复.
• 在FES期间放松,或减少用户的努力,妨碍了康复的有效性.
• 目前在FES中基于EMG的努力估计不考虑封闭,导致低估.

研究的目的:

• 调查是否可以测量并使用遮来改善FES期间的自愿性努力估计.
• 评估阻塞纠正对基于EMG的力度估计准确度的影响.
• 为了比较不同的m-Wave过器 (格拉姆-施密特和) 在提高力度估计方面的有效性.

主要方法:

• 招募了五名没有中风的参与者进行指纹伸展力跟踪任务.
• 开发并应用了一种新的方法来测量FES期间的阻塞.
• 评估的自愿力度估计准确度,有或没有遮纠正.
• 评估了Gram-Schmidt和过器对估计准确性的影响.

主要成果:

• 阻塞校正显著提高了基于EMG的自愿性努力估计的准确性.
• 选择m-Wave过器对力度估计的准确性产生了重大影响.
• 新的手指伸展力跟踪任务有效地测量了闭塞.

结论:

• 阻塞纠正对于在FES辅助康复中准确估计自愿力度至关重要.
• 优化m-Wave过器以及阻塞校正可以提高FES系统的有效性.
• 这项研究为中风患者的更有效,更不容易出错的FES康复策略铺平了道路.