基于多通道肌电图的双足站立性能量化
机器学习
2017-11-22 v1 人工智能
神经元与认知
摘要
脊髓刺激已使运动完全性脊髓损伤（SCI）患者能够独立站立并恢复部分丧失的自主功能。在脊髓刺激下量化双足站立的质量，对于脊髓康复疗法以及寻求将脊髓刺激与康复机器人（如外骨骼）结合进行实时反馈的新策略十分重要。为研究SCI中自动化肌电图（EMG）分析的潜力，我们评估了在接受电脊髓刺激治疗的瘫痪患者的站立质量，使用了视频和多通道表面EMG记录。不同刺激设置下的站立质量由经验丰富的临床医生手动量化。通过将记录的EMG活动特征与专家评估相关联，我们表明多通道EMG记录能够为受脊髓刺激的SCI患者的双足站立质量提供准确、快速且鲁棒的估计。此外，我们的分析表明，在保持高估计精度的同时，可有效预测站立质量所需的EMG通道总数可以减少，这为康复机器人系统纳入EMG记录提供了更大的灵活性。
引用
@article{arxiv.1711.07894,
title = {Quantifying Performance of Bipedal Standing with Multi-channel EMG},
author = {Yanan Sui and Kun ho Kim and Joel W. Burdick},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.07894},
year = {2017}
}