一个动力学和EMG数据集用于在中风后和健康受试者中分析上肢和手部运动

科学领域:

• 生物力学 生物力学
• 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:

• 了解上肢运动功能对于中风后的康复至关重要.
• 现有的数据集往往缺乏在各种功能任务中提供全面的动力学和电肌图 (EMG) 数据.
• 运动控制与年龄相关的变化需要从健康和受影响的人群中获得规范性数据.

研究的目的:

• 为了呈现一个新的3D上肢和手部运动的数据集.
• 包括健康受试者和中风后个体的动态和表面EMG数据.
• 为运动控制研究和康复技术开发提供资源.

主要方法:

• 收集的3D动态数据 (标记坐标,关节角度) 和表面EMG信号.
• 实验对象执行功能性任务:伸手,抓住,举起和旋转物体.
• 从10名健康参与者和10名中风后运动缺陷的个人获得的数据.

主要成果:

• 包括原始和计算变量 (3D坐标,联合角度,EMG信号) 在内的全面数据集.
• 数据捕捉了各种各样的上肢运动在斜面,横面和水平面.
• 数据集包括广泛的年龄范围 (24-82岁) 的参与者.

结论:

• 本文所介绍的数据集是研究人类运动功能的宝贵资源.
• 允许用于分析中风后运动和恢复的规范性参考.
• 促进了运动控制模型的测试和康复机器人的开发.