肌肉再分布技术在智能仿生假肢信号识别中的应用

• 作者: 孙丽颖 杨勇 王启宁 田光磊 田文 许东方 陈山林 麦金耿
• 来源期刊: 中华物理医学与康复杂志
• 关键词: 肌肉移位 智能 仿生 假肢 电容信号
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 541-545
• 页数: 5页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.issn.0254-1424.2020.06.021

摘要

目的 探讨肌肉再分布技术(MRT)在智能仿生假肢信号识别中的应用价值.方法 于2016年12月至2017年4月期间采用MRT技术治疗4例肢体远端截肢患者,均为男性,其中上肢截肢患者3例,截肢水平分别位于前臂中远1/3处、腕掌关节和腕中关节;下肢截肢患者1例,截肢水平位于小腿中远1/3处.MRT手术是利用残端肢体内的肌肉、肌腱进行移位,将4～6根肌腱锚定在皮肤不同区域,通过肌肉主动收缩牵拉肌腱,使不同区域皮肤发生明显形变.术后观察项目包括皮肤形变、电容信号数据及并发症情况等.在进行电容信号测量时,嘱患者分别执行抓握、屈腕、伸腕、屈指、伸指,或踝背伸与跖屈、伸趾和屈趾动作,利用电容传感测量系统采集患肢形变信息并进行分析.结果 4例患者均获随访,共有20处部位接受MRT手术.术后3个月时患者均能主动控制相应肌肉收缩并产生皮肤形变,有效形变率为80％(16/20).电容信号测量结果分别利用线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)两种分类器对各种动作进行识别,发现上肢整体识别准确率分别为97.27％和100％,每种动作各自识别准确率均为100％;下肢整体识别准确率分别为95.32％和100％,每种动作各自识别准确率均为100％.术后有1例患者创面不愈,经多次换药后愈合.结论 MRT能有效将人体运动意图进行输出,增加了运动信号源的数目及强度,有助于患者更好地控制智能仿生假肢,为人机交互提供了新的途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈山林	北京积水潭医院手外科	96	571	13.0	19.0
2	田光磊	北京积水潭医院手外科	195	1474	21.0	29.0
3	田文	北京积水潭医院手外科	110	806	18.0	25.0
4	杨勇	北京积水潭医院手外科	49	113	5.0	8.0
5	孙丽颖	北京积水潭医院手外科	27	51	4.0	6.0
6	王启宁	北京大学工学院	9	110	5.0	9.0
7	许东方	北京大学工学院	3	1	1.0	1.0
8	麦金耿	北京大学工学院	4	22	1.0	4.0