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作 者:朱兆才 殷文旖 杨建涛 Zhu Zhaocai;Yin Wenyi;Yang Jiantao(School of Health Science and Engineering,Shanghai University of Technology,Shanghai 200009,China;Ernst&Young(China)Enterprise Consulting Co.,Ltd.,Pudong New Area;不详)
机构地区:[1]上海理工大学健康科学与工程学院,上海200009 [2]安永(中国)企业咨询有限公司
出 处:《计算机时代》2025年第2期1-5,共5页Computer Era
基 金:国家自然科学基金资助项目(62103280)。
摘 要:功能性电刺激(Functional Electrical Stimulation,FES)已成为运动障碍患者康复的一种有效手段。然而,在实际应用FES设备中,如将传统扫描阵列电极与FES技术相结合时,面临着在保持成本效益和可扩展性的同时须考虑诱发疲劳因素的挑战。针对这一关键问题,本研究采用方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)对收集到的人体表面肌电信号数据进行预处理。为减轻因过度刺激导致的疲劳和受伤风险,提出一种基于特征Q值的疲劳检测算法。该方法能够实现电刺激中各种参数的反馈控制调节,从而提高其在运动障碍康复治疗中的有效性和安全性。Functional Electrical Stimulation(FES)stands out as an effective modality for rehabilitation in patients with movement disorders.However,the practical implementation of FES devices,particularly integrating traditional scanning array electrodes and FES techniques,faces the challenge of considering fatigue-inducing factors while maintaining cost-effectiveness and scalability.Addressing this critical issue,this study employs Analysis of Variance(ANOVA)to preprocess the data collected from surface electromyography of the human body.To mitigate the risk of fatigue and injury due to excessive stimulation,we propose a fatigue detection algorithm based on feature Q-values.This approach enables feedback-controlled adjustment of various parameters in electrical stimulation,enhancing its efficacy and safety in rehabilitation therapies for movement disorders.
关 键 词:功能性电刺激 人体表面肌电 疲劳检测 阵列电极 反馈控制
分 类 号:TH772[机械工程—仪器科学与技术]
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