肌肉再分布技术在智能仿生假肢信号识别中的应用

作者：杨勇^*; 王启宁; 许东方; 麦金耿; 孙丽颖; 陈山林; 田文; 田光磊

来源：中华物理医学与康复杂志, 2020, 42(06): 541-545.

DOI：10.3760/cma.j.issn.0254-1424.2020.06.014

• 肌肉移位
• 智能
• 仿生
• 假肢
• 电容信号

目的探讨肌肉再分布技术(MRT)在智能仿生假肢信号识别中的应用价值。方法于2016年12月至2017年4月期间采用MRT技术治疗4例肢体远端截肢患者, 均为男性, 其中上肢截肢患者3例, 截肢水平分别位于前臂中远1/3处、腕掌关节和腕中关节;下肢截肢患者1例, 截肢水平位于小腿中远1/3处。MRT手术是利用残端肢体内的肌肉、肌腱进行移位, 将4～6根肌腱锚定在皮肤不同区域, 通过肌肉主动收缩牵拉肌腱, 使不同区域皮肤发生明显形变。术后观察项目包括皮肤形变、电容信号数据及并发症情况等。在进行电容信号测量时, 嘱患者分别执行抓握、屈腕、伸腕、屈指、伸指, 或踝背伸与跖屈、伸趾和屈趾动作, 利用电容传感测量系统采集患肢形变信息并进行分析。结果 4例患者均获随访, 共有20处部位接受MRT手术。术后3个月时患者均能主动控制相应肌肉收缩并产生皮肤形变, 有效形变率为80%(16/20)。电容信号测量结果分别利用线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)两种分类器对各种动作进行识别, 发现上肢整体识别准确率分别为97.27%和100%, 每种动作各自识别准确率均为100%;下肢整体识别准确率分别为95.32%和100%, 每种动作各自识别准确率均为100%。术后有1例患者创面不愈, 经多次换药后愈合。结论 MRT能有效将人体运动意图进行输出, 增加了运动信号源的数目及强度, 有助于患者更好地控制智能仿生假肢, 为人机交互提供了新的途径。

• 单位
  北京积水潭医院; 北京大学