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沈阳自动化所在面向康复应用的表面肌电识别方面取得进展
2019-07-03作者:浏览次数:23

为解决非抱负条件下的外表肌电安稳辨认,如新动作、肌肉疲劳与电极偏移等搅扰,中国科学院沈阳自动化研讨所研讨员赵新刚团队提出了一种自适应混合分类器。相关成果发表在Ieee Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering上。
在非抱负条件下的外表肌电辨认方面,针对日常十个动作的分类,该团队完成了92%的准确率,远高于前人研讨。这项在外表肌电信号辨认方面的研讨成果,将推动肌电假肢、肌电恢复手在临床方面的应用与推广,并对残疾人士起着非常重要的帮助作用。
据报道,2019年我国各类残疾人士现已超越1亿人口。其间三分之一为肢体残疾。他们急需大量的恢复理疗师或者机器人恢复系统,以帮助他们恢复或增强肢体功能。近来,根据外表肌电信号的人体运动目的辨认,被认为是完成假肢与恢复手天然控制的重要途径。
然而,在科学研讨与临床应用之间存在着很大的差距。其间一个重要的因素在于,实验室下的外表肌电辨认过于简略,且不受各类日常搅扰影响。因此,该研讨团队针对临床应用中的各类搅扰问题,提出了一种自适应混合分类器,用于应对新动作、肌肉疲劳与电极偏移等搅扰问题。首先,提出了根据一类LDA算法的混合分类器;该分类器可以辨认新动作,并增量式更新分类模型;其次,设计了一个在线评价因子,可自更新模型应对肌电信号变化;最终,提出一种辨认策略,削减新动作、肌肉疲劳与电极偏移的搅扰。实验结果表明,该方法可以应对肌电信号中的非抱负变化,而且取得了比前人突出的辨认效果。

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