【摘 要】
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世界上每年因事故、工伤等各种原因有许多截肢患者,截肢对他们的日常生活造成了严重的影响,使其日常活动变得很不方便;对于上臂截肢者,在截肢手术后都会适配接受腔和假肢手,但目前假肢手仍存在许多问题,如广泛应用的假肢手功能单一,无法满足患者灵活地完成日常活动的需求等,而功能多的假肢手又造假很昂贵,这就导致患者在日常生活中基本仅使用正常手而弃用假肢手,仅当成美术手去使用,所以使患者的残肢长时间不使用而导致肌
【基金项目】
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国家自然科学基金（62173197）； 安徽省自然科学基金（2108085MF224）；
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世界上每年因事故、工伤等各种原因有许多截肢患者,截肢对他们的日常生活造成了严重的影响,使其日常活动变得很不方便;对于上臂截肢者,在截肢手术后都会适配接受腔和假肢手,但目前假肢手仍存在许多问题,如广泛应用的假肢手功能单一,无法满足患者灵活地完成日常活动的需求等,而功能多的假肢手又造假很昂贵,这就导致患者在日常生活中基本仅使用正常手而弃用假肢手,仅当成美术手去使用,所以使患者的残肢长时间不使用而导致肌肉萎缩。为了使截肢者更愿意在日常生活中使用残肢来使残肢保持正常的肌肉水平,以达到术后康复的目的和使截肢者的日常生活变得更加便利,本文提出了基于肌电信号和深度学习的实时假肢手控制系统。肌电信号（electromyogram,简称EMG）为肌肉收缩时产生的微弱电信号,针对肌电数据集,使用英国Biometrics公司的无线采集系统,配置了6个无线EMG传感器,将传感器贴在要测量的肌肉位置表面,可以精确有效地捕捉人体肌肉的信号变化数据。本文所建立的肌电信号数据集包含三个动作,分别为握拳,两指捏和三指捏,每个动作对应三种不同的力度等级:轻度、中度和重度。在面对不同的日常活动时可以使用不同的力度与手势去完成,提高假肢手的灵活性与舒适性,让患者更加愿意在日常生活中使用残肢,来达到康复的目的。其次,针对肌电信号的识别,采集到的信号是时间序列信号,但对于手势识别来说,从静息状态到手势完成只需要很短的时间,但保持手势稳定姿态会有很长的时间,所以可以当作图像问题去进行识别,所以选择使用了CNN,而弃用LSTM,识别效果更好,且训练和识别速度更快。由于本研究是从肌电信号中提取手势和力度类别,包含两个输出,所以使用多任务学习代替多分类器学习,训练时间减少了1/3,只需训练一个模型,且在此情况下准确率整体略有提升,效果更好。在研究截肢者的实验中,我们提出了双手协同是否可以增强残肢的感知能力的想法,并进行了两组实验,对照组实验为截肢者仅使用残肢进行数据采集实验,实验组为截肢者使用双手一起进行数据采集实验,结合个体差异性分析实验结果得出结论:双手协同可以增强残肢的感知能力,并且可以进行长期实验来观察康复效果。最后设计整个在线系统,使截肢者能通过深度学习训练好的模型去实时控制假肢手来实现不同力度的抓取动作,以完成日常活动,并在健康人和截肢者身上进行测试。
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