基于表面肌电信号的智能康复技术

张松; 游煜根; 林家能; 王鸿鹏; 秦岩丁; 韩建达; 于宁波

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基于表面肌电信号的智能康复技术

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摘要

作为近年来新兴的康复技术手段,基于表面肌电(Surface Electromyograph,sEMG)信号的智能康复技术,能够有效地支撑量化诊断和康复疗效客观评估,并辅助康复机器人实现安全、自然的人机交互。本文旨在总结sEMG信号在智能康复技术领域中的研究现状,并对未来技术发展进行了展望。首先,介绍了sEMG信号在量化诊断/康复疗效评估、智能假肢,以及康复辅助机器人中的应用。然后,从智能评估、运动意图,以及人机交互控制策略三个方面对基于sEMG的智能康复关键技术进行综述。最后,从鲁棒性、便携性,以及可解释性三个方面分析了现有研究的局限性,并对基于sEMG信号的智能康复技术进行了展望。基于sEMG信号的智能康复技术有望深入推动康复医疗的创新发展。

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来源
《人工智能》 |2022年第3期|34-43|共10页
作者
张松; 游煜根; 林家能; 王鸿鹏; 秦岩丁; 韩建达; 于宁波;
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作者单位

南开大学人工智能学院;

南开大学机器人与信息自动化研究所;

天津市智能机器人技术重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类智能机器人;
关键词
智能康复; 表面肌电信号; 量化诊断; 意图识别; 疗效评估;

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