检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:程绮颖 王友好 杜强 李阳[4] 罗静静 王洪波 CHENG Qiying;WANG Youhao;DU Qiang;LI Yang;LUO Jingjing;WANG Hongbo(Institute of AI and Robotics,Academy for Engineering and Technology,Fudan University,Shanghai 200043,China;Engineering Research Center of AI&Robotics,Ministry of Education,Shanghai 200043,China;Shanghai Engineering Research Center of AI&Robotics,Shanghai 200043,China;Department of Automation Sciences and Electrical Engineering,Beijing Advanced Innovation Center for Big Data and Brain Computing,Beijing Advanced Innovation Center for Big Data-based Precision Medicine,Beihang University,Beijing 100083,China)
机构地区:[1]复旦大学工程与应用技术研究院智能机器人研究院,上海200043 [2]复旦大学智能机器人教育部工程研究中心,上海200433 [3]复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心,上海200433 [4]北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,大数据精准医疗高精尖创新中心,大数据脑机智能高精尖创新中心,北京100191
出 处:《中国体视学与图像分析》2021年第1期24-38,共15页Chinese Journal of Stereology and Image Analysis
基 金:国家自然科学基金地区联合项目(No.U1913216);广东省重点领域科研计划季华实验室项目(No.X190051TB190);上海市市级重大专项“国际人类表型组季华(一期)”(No.2017SHZDZX01);上海市“科技行动创新计划”资助项目(No.19441908200)。
摘 要:基于脑机接口(BCI)的神经反馈训练是一种用于脑卒中后运动康复的新方法,与传统康复方式不同,这种方法可以调动患者训练的主动性,提高大脑的参与度,诱发神经功能重组,从而改善康复训练的效果。本文针对融合手功能康复机器人的神经反馈训练系统进行深入调研,通过手部运动神经活动诱发范式、手部康复机器人的运动反馈方式、神经解码方式和手部康复训练评价方式的介绍,分析神经反馈训练系统的研究现状,揭示神经可塑性机制在康复医学中的转化及其应用研究不足,并基于当前需要解决的问题,探讨系统效用提升的途径。BCI-based neurofeedback training is a promising method for post-stroke exercise rehabilitation developed in recent years.Unlike traditional rehabilitation methods,it motivates patients to do rehabilitation training proactively,increases brain participation,and induces neurological function reorganization.Hence,it breaks through the bottleneck of rehabilitation training and improves the effect of rehabilitation training.This paper conducts an in-depth investigation on the motor neurofeedback training systems incorporating hand function rehabilitation robots,and reveals the research status of the neurofeedback training systems by introducing paradigms inducing hand motor neural activities,the motion feedback modes of hand rehabilitation robots,the neural decoding methods and the evaluation methods of hand rehabilitation training.The problems to be solved in the future and the possible ways to upgrade the systems are discussed.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.7