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训练轨迹对上肢肌肉协同的影响
引用本文:何勇,施长城,左国坤,马冶浩,刘吉成.训练轨迹对上肢肌肉协同的影响[J].北京生物医学工程,2019,38(5):441-449.
作者姓名:何勇  施长城  左国坤  马冶浩  刘吉成
作者单位:上海大学 上海 200444;中国科学院宁波材料技术与工程研究所,慈溪生物医学工程研究所 浙江宁波 315399;中国科学院宁波材料技术与工程研究所,先进制造技术研究所 浙江宁波 315201;中国科学院宁波材料技术与工程研究所,慈溪生物医学工程研究所 浙江宁波,315399;中国科学院宁波材料技术与工程研究所,先进制造技术研究所 浙江宁波,315201;上海大学 上海 200444
基金项目:浙江省重点研发计划;宁波市科技重大专项;宁波市科技重大专项
摘    要:目的通过分析康复机器人辅助训练过程中沿不同轨迹运动的上肢肌肉协同特性,探究运动轨迹对上肢肌肉骨骼特性的影响,为康复机器人训练轨迹优化设计提供基础实验数据与指导。方法首先在末端牵引式康复机器人系统中设计3种上肢运动训练轨迹(L1为直线,L2为弧线,L3为半圆),然后采集12名健康志愿者在沿3种训练轨迹上肢运动过程中的表面肌电信号,并使用非负矩阵分解算法进行肌肉协同特性的获取,对不同轨迹组间肌肉协同结构的相似系数、屈肌占比以及募集模式积分系数进行对比分析,探讨康复机器人不同训练轨迹对上肢肌肉骨骼特性的影响。结果同一训练轨迹中各志愿者的肌肉协同结构具有较高相似性(平均SI>0.81)。各轨迹组的肌肉协同结构中的屈肌占比随运动进程逐渐增加。各轨迹组的肌肉协同募集模式均具有时序特性,前期伸肌起主要作用,后期屈肌起主要作用,中期屈肌占比随轨迹曲率增加而增加。轨迹L1与L2、L2与L3协同结构非常相似(SI>0.90),而L1与L3协同结构较为相似(SI>0.75)。结论康复机器人辅助上肢的训练轨迹对上肢肌肉特性有一定影响,不同训练轨迹带来的肌肉协同结构较为相似,但是运动过程中屈肌群占比及协同贡献度会为了协调动作而发生变化。由此可推测不同训练轨迹对不同肌群的训练强度可能会有所不同。康复机器人训练轨迹设计需根据康复需求进行优化设计。

关 键 词:康复机器人  肌肉协同  训练轨迹  非负矩阵算法

The effect of training trajectories on upper limb muscle synergy
HE Yong,SHI Changcheng,ZUO Guokun,MA Yehao,LIU Jicheng.The effect of training trajectories on upper limb muscle synergy[J].Beijing Biomedical Engineering,2019,38(5):441-449.
Authors:HE Yong  SHI Changcheng  ZUO Guokun  MA Yehao  LIU Jicheng
Institution:(Shanghai University,Shanghai 200444;Cixi Institute of Biomedical Engineering,Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering,Chinese Academy of Sciences,Ningbo,Zhejiang Province 315399;Institute of Advanced Manufacturing Technology,Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering,Chinese Academy of Sciences,Ningbo,Zhejiang Province 315201)
Abstract:HE Yong;SHI Changcheng;ZUO Guokun;MA Yehao;LIU Jicheng(Shanghai University,Shanghai 200444;Cixi Institute of Biomedical Engineering,Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering,Chinese Academy of Sciences,Ningbo,Zhejiang Province 315399;Institute of Advanced Manufacturing Technology,Ningbo Institute of Materials Technology and Engineering,Chinese Academy of Sciences,Ningbo,Zhejiang Province 315201)
Keywords:rehabilitation robots  muscle synergy  training trajectories  non-negative matrix factorization algorithm
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