建立“人工面神经技术”恢复周围性面瘫兔的闭眼功能

目的:建立"人工面神经技术"以恢复单侧周围性面瘫兔的眼轮匝肌闭眼功能,为周围性面瘫提供一种新的治疗手段。方法:制备单侧周围性面瘫兔,建立健侧眼轮匝肌肌电信号采集、中枢信号处理模式识别、患侧电流刺激眼轮匝肌系统。当健侧眼轮匝肌采集的肌电信号经信号识别、提取以及电脑分析判断,符合其闭眼刺激阈值时,即对人工电刺激器发出指令,由刺激电极直接作用于患侧眼轮匝肌,引起眼睑完全闭合结果:以最小电流刺激患侧眼轮匝肌,引起眼睑完全闭合刺激方式为正负矩形波,电流强度为0.30～0.50mA。结论:利用可植入式微机电技术,在单侧周围性面瘫模型建立"人工面神经反射弧",恢复患侧眼轮匝肌闭眼收缩,可维持双侧闭眼功能的对称性和同步性。     

建立“人工面神经技术”恢复周围性面瘫兔的闭眼功能

目的：建立“人工面神经技术”以恢复单侧周围性面瘫兔的眼轮匝肌闭眼功能,为周围性面瘫提供一种新的治疗手段。方法：制备单侧周围性面瘫兔,建立健侧眼轮匝肌肌电信号采集、中枢信号处理模式识别、患侧电流刺激眼轮匝肌系统。当健侧眼轮匝肌采集的肌电信号经信号识别、提取以及电脑分析判断,符合其闭眼刺激阈值时,即对人工电刺激器发出指令,由刺激电极直接作用于惠侧眼轮匝肌,引起眼睑完全闭合。结果：以最小电流刺激患侧眼轮匝肌,引起眼睑完全闭合。刺激方式为正负矩形波,电流强度为0．30～0．50mA。结论：利用可植入式微机电技术,在单侧周围性面瘫模型建立“人工面神经反射弧”,恢复患侧眼轮匝肌闭眼收缩,可维持双侧闭眼功能的对称性和同步性。     

肌电信号的特征分析方法及其应用

肌电信号是产生肌力的生物电信号来源,反映了神经-肌肉系统在进行随意性和非随意性活动时的生物电变化情况,它与神经肌肉活动密切相关.伴随着肌电信号特征分析方法的日臻完善,蕴含在信号内的神经、肌肉信息,越来越多地被人们所掌握,并被广泛地应用于临床医学、康复医学、体育科学、医学工程学以及基础研究等诸多领域.因而肌电信号具有重要的应用价值和学术价值.现本文主要针对肌电信号的特征分析方法(时域分析、频谱分析、时频分析等方法)以及肌电信号相关领域的应用情况作以综述.     

基于表面肌电信号的人体动作识别算法研究进展

表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)是通过相应肌群表面的传感器记录下来的一维时间序列非平稳生物电信号,不但反映了神经肌肉系统活动,对于反映相应动作肢体活动信息同样重要。而模式识别是肌电应用领域的基础和关键。为了在应用基于表面肌电信号模式识别中选取合适算法,本文拟对基于表面肌电信号的人体动作识别算法进行回顾分析,主要包括模糊模式识别算法、线性判别分析算法、人工神经网络算法和支持向量机算法。模糊模式识别能自适应提取模糊规则,对初始化规则不敏感,适合处理s EMG这样具有严格不重复的生物电信号;线性判别分析对数据进行降维,计算简单,但不适合大数据;人工神经网络可以同时描述训练样本输入输出的线性关系和非线性映射关系,可以解决复杂的分类问题,学习能力强;支持向量机处理小样本、非线性的高维数据优势明显,计算速度快。比较各方法的优缺点,为今后处理此类问题模式识别算法选取提供了参考和依据。     

表面肌电信号采集与降噪处理

目的:本文以设计的表面肌电(sEMG)信号采集系统为基础,探讨sEMG信号中的降噪处理问题。方法:结合sEMG信号的噪声影响情况,首先利用带通滤波器消除肌电信号频带外噪声,再通过频谱插值法来抑制工频干扰分量,最后使用小波分析方法来削弱肌电信号频带内噪声。结果:通过对检测sEMG信号的降噪处理,信号噪声得到明显抑制。结论:所设计采集系统能够获得满意的sEMG信号检测效果,所采用降噪方法能够有效提高sEMG信号的质量。     

肌电信号的相空间分析

为了研究肌电信号的复杂性及其动力学特征,本文通过对肌电信号的相空间分析,计算并分析重构相空间中的肌电信号的关联维及最大李雅谱诺夫指数随嵌入维增加而发生变化的情况,发现其关联维不像噪声那样随着嵌入维的增大而增大,而是趋于一稳定值,此外它还具有正的李雅谱诺夫指数,为进一步对肌电信号进行混沌分析打下基础。     

表面肌电信号的肌肉疲劳判别研究进展

肌肉在周期的收缩或静态的拉伸过程中,会渐渐进入疲劳状态,肌肉疲劳特性的研究在康复医学、运动医学领域具有重要作用。表面肌电信号是从肌肉表面通过电极记录下来的反映神经肌肉系统活动的一维时间序列非平稳生物电信号,是评价局部肌肉疲劳的有效工具。本研究从时域和频域、时频域线性方法下的测量指标和非线性方法下的指标来综述表面肌电信号的疲劳研究进展,同时比较各种方法的优缺点,并对使用表面肌电信号来判别疲劳研究做了进一步的展望。     

表面肌电信号采集与降噪处理

目的：本文以设计的表面~g（sEMG）信号采集系统为基础,探讨sEMG信号中的降噪处理问题。方法：结合sEMG信号的噪声影响情况,首先利用带通滤波器消除肌电信号频带外噪声,再通过频谱插值法来抑制工频干扰分量,最后使用小波分析方法来削弱肌电信号频带内噪声。结果：通过对检测sEMG信号的降噪处理,信号噪声得到明显抑制。结论：所设计采集系统能够获得满意的sEMG信号检测效果,所采用降噪方法能够有效提高sEMG信号的质量。     

智能化鼠多功能行为训练系统的研究

目的：研制一种微机控制的大鼠多功能行为训练检测系统－梯度电压自动驱动大鼠及微机适时显示,记录和分析实验结果。方法：采用仿windows界面,以TurboC2．0编制,利用TC直接对硬件端口操作,完成信号的采集,处理和对实验仪器的控制。结果：本系统实现了：①梯度电压自动驱动;②声,光,电不同条件刺激;③多路径自动设置;④所没数据建立数据库以SAS软件处理其结果。结论：本系统自动化程度高,操作简便,数据处理科学、准确,尤其是还可用于听觉、视觉等特殊鼠记忆模型的建立。     

基于定量分析方法的动作表面肌电信号分析

介绍了非线性数据处理方法递归图法(recurrence plots,RP)及其定量分析方法(recurrence quantifi-cation analysis,RQA),并利用RP和RQA研究了动作表面肌电信号。研究发现,表面肌电信号在不同动作模式下其所对应的RP图在结构上差异明显,通过计算两通道肌电信号的RQA指标递归率,发现不同动作信号的RQA指标递归率值具有不同的聚类分布。该方法为肌电信号的动作模式分类提供了一种新的思路。     

循经感传和循经肌电反应

应用电生理技术证明针刺引起循经感传现象的同时伴发有循经肌电发放, 循经感传速度和循经肌电步进速度在厘米每秒范围. 停止刺激后, 循经感传现象首先在远端消失, 并逐渐向近端推移, 与此相应, 肌电信号亦是首先在远端停止. 分别采用臂丛神经阻滞和不影响感觉系统的区域性肌肉非动化阻滞法, 循经感传和循经肌电信号一同消失, 表明这些现象有赖于感觉-运动反射活动的相互作用.     

肌肉动态收缩期间表面肌电信号的时频分析

介绍了用于肌肉动态收缩期间非平稳表面肌电信号的时频分析方法。用短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布及Choi-Williams分布计算了表面肌电信号的时频分布,用于信号频率内容随时间演化的可视化观察。通过计算瞬时频谱参数,对肌肉疲劳的电表现进行量化描述。分析了反复性的膝关节弯曲和伸展运动期间从股外侧肌所记录的表面肌电信号。发现和在静态收缩过程中观察到的平均频率线性下降不同,在动态收缩期间瞬时平均频率的变化过程是非线性的并且更为复杂,且与运动的生物力学条件有关。研究表明将时频分析技术应用于动态收缩期间的表面肌电信号可以增加用传统的频谱分析技术不能得到的信息。     

检疫性蚜类害虫多媒体鉴定系统研制成功

以张广学院士的蚜虫分类理论为专家对象,由金瑞华教授主持的《检疫性蚜类害虫多媒体鉴定系统PQAPMDS－EAf,的科研成果,于1997年5月2日在北京通过农业部科技司主持的成果鉴定。该成果首次将专家蚜虫分类系统理论与现代计算机技术相结合,为植检现代化提供了科学、系统、先进、实用的微机应用技术。该成果对促进我国植物检疫现代化,对促进我国基础理论转化为应用技术具有重要意义。该成果将昆虫图解式检索表及微机多媒体技术引入微机蚜虫分类鉴定系统,使其具有“以图为主,特征准确,对比鲜明;界面生动,音像具备,图文并茂”等特点…     

一种IBM PC/AT机的快速数据采集板

本文介绍了一个快速数据采集重放系统。它作为一个插道可以插入 IBM PC/AT机上使用,由IBM微机控制,可以采集两路直流-140kHz的输入信号,经模数转换器(转换时间为5μs,分辨率为12位)转换成数字量存入缓冲存储器(128k),然后送入IBM机进行各种形式的数据处理,处理后的数据还可以通过该系统以模拟量的方式在示波器上重放。本文还介绍了该系统在生物电信号的采集和处理方面的应用前景。     

三自由度前臂假手的肌电控制系统

生物电应用于控制早在五十年代就有人研究,只是随着电子工业的发展才逐步走向实用阶段。对于假手来说,目前国际上已有商品化的单自由度假手出现,而多自由度假手正在许多国家的实验室里进行研究。虽然有些国家的假肢行业以为肌电信号不稳定、易受干扰,而不欢喜肌电控制。但是随着对肌电信号的深入研究和电子工业中大规模集成电路的发展,以及人们期望有更完善的假手,因而肌电控制的多自由度假手仍然成为人们竞相研究的对象。我们所研制的是肌电控制三自由度前臂假手,是在手腕关节部位实现手指的开闭,腕的伸屈和腕的内外旋。假手的肌电控制系统包括肌电信号源的选定、控制逻辑的组成、表面导引电极和肌电信号放大器及数字逻辑控制电路等部分。     

几种生物电信号的计算机获取与处理方法

生物电信号通常指脑电(EEG)、心电(ECG)、肌电(EMG)、视网膜电流图(ERG),以及各种自发和诱发神经电位等,种类繁多,波形与频率也各异。在不同的研究领域中,对这些信号的获取方式与处理手段也不相同。因此,很难用一种通用的仪器和方法分析和处理。目前国内多将电生理仪器取得的信号,收集放大后,用示波或描记方法进行分析处理。本文介绍几种生物电信号的计算机获取和处理方法与应用     

基于独立元分析和非线性指数分析的脑电信号中伪迹分量的自动去除

脑电(electroencephalography,EEG)信号中不可避免地存在着眼动、心跳、肌电信号以及线性噪声等伪迹干扰,这些伪迹的存在极大地影响了脑电信号分析的准确性,因此在进行脑电信号分析前需要去除伪迹干扰。为了有效地去除伪迹,结合独立元分析和非线性指数分析,提出一种自动识别并去除脑电信号中伪迹分量的方法。该方法还可同时用于提取脑电信号中的基本节律如!波等。相应的模拟与实际脑电数据的实验结果表明所提议的方法具有很好的识别和去除脑电信号伪迹分量的性能。     

基于支持向量机的表面肌电信号和加速度融合跌倒识别方法

目的:针对老人易跌倒和跌倒过后可能产生严重后果这一现实问题,通过将表面肌电信号和加速度融合,进一步优化采用支持向量机分类器下的包含跌倒在内的几种不同动作的分类效果。方法:提出基于表面肌电和加速度信号融合的跌倒识别算法,首先采集股直肌,股内侧肌,胫骨前肌和腓肠肌的表面肌电信号以及位于腰部的三轴加速度信号作为实验数据,然后利用滑动窗口法提取表面肌电和加速度信号的均方根值,最后针对人体日常活动和跌倒的运动特征,构建了支持向量机的分类器。结果:实验数据共计320组数据,包括3种日常活动和向前跌倒,其中160组数据作为训练集,另外160组数据作为测试集。对4种动作进行识别实验,算法的准确度为93.23%、灵敏度为92.4%、特异度为100%,达到了良好的分类效果。结论:基于支持向量机的表面肌电信号和加速度融合的跌倒识别算法分类效果良好,对于老人跌倒防护具有现实意义。     

等长伸膝动作的运动单元放电特征分析

本研究基于表面肌电分解技术,分析伸膝动作中不同发力状态下大腿肌肉运动单元的解码准确性,并对比神经特征和肌电特征在肌肉激活程度估计中的效果. 12名大学生分别以2种发力速度和4种发力等级完成伸膝动作的等长收缩.实验同步采集受试者股内侧肌和股外侧肌处的高密度表面肌电信号和伸膝动作收缩力.基于卷积核补偿算法解码肌电信号得到运动单元动作电位,提取神经特征用于收缩力的互相关分析.结果发现,对于股内侧肌,2种任务及4种收缩力等级下平均解码得到(7±4)个运动单元,股外侧肌平均解码得到(9±5)个运动单元.它们的平均脉冲信噪比(pulse-to-noise ratio,PNR)为30.1 d B,对应解码准确率大于90%.股内侧肌的两种神经特征与力之间的平均相关性分别为(0.79±0.08)和(0.80±0.08),股外侧肌的两种神经特征与力之间的平均相关性分别为(0.85±0.05)和(0.85±0.06).综上可见,基于肌电分解技术可以准确识别不同发力状态下大腿肌肉的运动单元放电活动,并且运动单元放电频率与伸膝动作力高度相关,研究结果可用于运动康复、运动训练及人机接口等领域.     

浮筒式肺量计微机系统及临床应用

本文报道了浮筒式肺量计微机系统建立及临床应用。浮筒式肺量计和微机连接后能自动采集及处理各类数据、存储资料、打印报告,微机处理结果与人工测算相比,速度快准确率高,与进口肺功能仪检测结果相比无显著差异(P>0.05)。