EMG

摘要： 颈部肌张力障碍是最常见的局灶性肌张力障碍之一,肉毒毒素注射为一线治疗方法。能否正确识别与筛选责任痉挛肌肉是影响疗效的重要因素之一。目前临床上主要通过视诊和触诊异常肥大、僵硬或者疼痛的肌肉,并根据异常运动模式来判断责任肌肉。越来越多的研究探索辅助检查对痉挛责任肌肉的识别和筛选,主要包括运动学分析、EMG、超声及影像学检查。本文将对现有评估技术的有效性以及优缺点进行综述,为临床医生选择适合的评估工具提供思路。

摘要： Recently,user recognitionmethods to authenticate personal identity has attracted significant attention especially with increased availability of various internet of things(IoT)services through fifth-generation technology(5G)based mobile devices.The EMG signals generated inside the body with unique individual characteristics are being studied as a part of nextgeneration user recognition methods.However,there is a limitation when applying EMG signals to user recognition systems as the same operation needs to be repeated while maintaining a constant strength of muscle over time.Hence,it is necessary to conduct research on multidimensional feature transformation that includes changes in frequency features over time.In this paper,we propose a user recognition system that applies EMG signals to the short-time fourier transform(STFT),and converts the signals into EMG spectrogram images while adjusting the time-frequency resolution to extract multidimensional features.The proposed system is composed of a data pre-processing and normalization process,spectrogram image conversion process,and final classification process.The experimental results revealed that the proposed EMG spectrogram image-based user recognition system has a 95.4%accuracy performance,which is 13%higher than the EMGsignal-based system.Such a user recognition accuracy improvement was achieved by using multidimensional features,in the time-frequency domain.

摘要： 肌肉电信号(以下简称EMG)是肌肉收缩伴随的电信号,利用计算机可以将EMG进行信号编码,实现机械手臂等控制.通常来讲EMG传感器难以捕获手指手腕动作的微弱电位变化,因此传统的EMG机械手臂在工程设计过程中可能会遇到控制不精确、交互效果差等问题.文章探讨深度学习技术在EMG机械手臂的手势控制系统设计中的应用,同时为EMG的相关设计研究提供一定的参考价值.

摘要： 目的 观察联合使用神经电生理监测对面肌痉挛微血管减压术结果及并发症发生率的影响,探讨联合使用电生理监测指导面肌痉挛微血管减压术的可行性.方法 收集2010年3月-2017年3月于我院神经外科就诊行MVD治疗且电生理资料完善的60例典型HFS患者为试验组,另选2014年3月-2016年3月期间收治的术中均未行神经电生理检测的51例患者为对照组,两组均行MVD手术,其中试验组术中全程实时监测神经电生理状态,确定减压后关颅.对照组术者根据经验判断,确认减压充分后开始关颅.结果 两组受试者一般临床试验资料具有可比性,试验组神经电生理监测发现AMR典型异常波经手术证实与诊断相符(100％).对照组51例患者中,有效率为72.5％(37/51),试验组60例患者中,有效率为93.33(56/60),试验组有效率现在高于对照组,差异有统计学意义(p=0.021<0.05,见表3).与对照组相比,试验组损伤发生率显著低于对照组,差异有统计学意义(p=0.017<0.05).结论 AMR、ZLR和EMG三种监测技术的联合使用可提高面肌痉挛微血管减压手术的疗效,减少并发症的发生.

摘要： Exoskeletons are designed to control the forces exerted during the physical coupling between the human and the machine.Since the human is an active system,the control of an exoskeleton requires coordinated action between the machine and the load so to obtain a reciprocal adaptation.Humans in the control loop can be modeled as active mechanical loads whose stiffness is continuously changing.The direct measurement of human stiffness is difficult to obtain in real-time,thus posing a significant limitation to the design of wearable robotics controllers.Electromyographic(EMG)recordings can provide an indirect estimation of human muscle force and stiffness,but current methods for the acquisition of the signals limit their use and efficiency.This work proposes a hybrid method for the estimation of upper limb joint stiffness during reaching movements that combines EMG-driven muscle models and constrained optimization.Using these two stages process,we estimated an optimal joints’stiffness bounded in a physiologically sound variability range.This information is crucial when designing exoskeletons user interfaces in which the limb stiffness is an integral part of the control loop.Point-to-point human reaching movements were analyzed to reconstruct the joint stiffness of the upper limb.An accurate 3D model of the arm,encompassing all bones from the hand to the scapula and the majority of the upper limb muscles,was developed to represent the sliding center of rotation of the joints.A well-posed parallel mechanism between the skeleton and the configuration of the tracking markers was implemented.Thus,the muscles’force and joint stiffness were calculated using a generalized pseudo-inversion of the Jacobian transformation between the muscles and Cartesian Space.The maximal and minimal forces exertable by the muscles were set as the boundary condition for the generalized pseudo-inverse by means of a state-of-the-art muscle model.

摘要： 为解决航天服隔离助力系统与人体造成的人机运动协同问题,提出了基于肌肉神经活跃度建模的肌力特征识别方法,从肌电信号(EMG)量化分析了肌肉发力水平,而后根据肌肉实时发力意图对助力系统进行动力学控制,实现了航天员、航天服与助力系统的协同运动.最后,通过穿戴式柔索传动系统模拟了航天服肘关节助力工效实验,对基于肌肉神经活跃度的关节助力技术进行了验证.

摘要： This paper presents an experiment using OPENBCI to collect data of two hand gestures and decoding the signal to distinguish gestures. The signal was extracted with three electrodes on the subiect’s forearm and transferred in one channel. After utilizing a Butterworth bandpass filter, we chose a novel way to detect gesture action segment. Instead of using moving average algorithm, which is based on the calculation of energy, We developed an algorithm based on the Hilbert transform to find a dynamic threshold and identified the action segment. Four features have been extracted from each activity section, generating feature vectors for classification. During the process of classification, we made a comparison between K-nearest-neighbors (KNN) and support vector machine (SVM), based on a relatively small amount of samples. Most common experiments are based on a large quantity of data to pursue a highly fitted model. But there are certain circumstances where we cannot obtain enough training data, so it makes the exploration of best method to do classification under small sample data imperative. Though KNN is known for its simplicity and practicability, it is a relatively time-consuming method. On the other hand, SVM has a better performance in terms of time requirement and recognition accuracy, due to its application of different Risk Minimization Principle. Experimental results show an average recognition rate for the SVM algorithm that is 1.25% higher than for KNN while SVM is 2.031 s shorter than that KNN.

摘要： 腹肌板倾斜度从0°调整为15°时,RECT.ABD与EXT.OBLI肌纤维激活程度不明显,RECTUS.F肌纤维激活程度增多.腹肌板倾斜度从0°调整为30°时,RECT.ABD与RECTUS.F肌纤维激活程度明显增多,EXT.OBLI肌纤维激活程度增多.腹肌板倾斜度从15°调整为30°时,RECT.ABD与RECTUS.F肌纤维激活程度明显增多,EXT.OBLI肌纤维激活程度不明显.结论:1.在腹肌板上进行仰卧起坐,当倾斜角度越大,RECT.ABD的RMS越大,肌纤维募集越多,兴奋程度越高,证明RECT.ABD做功越大,锻炼的效率越高.2.当倾斜度越大,RECT.ABD肌肉的疲劳程度越深,更多肌群参与做功,贡献率越高.

摘要： 一种基于EMG信号识别方法，采用以下步骤，步骤1：将采集模块安装在人体手臂上，采集模块采集人体手臂肌肉电信号进行并对数据进行归一化；步骤2：采集模块将采集到的信号通过信号传输模块传输到服务端的接收模块；步骤3：接收模块接收信号后，服务端对接收信号通过小波变换进行滤波降噪，得到处理后的信号。发明基于肌肉电信号的深度学习处理和虚拟现实技术，实现了一套新型的人机交互系统。相比于其他的人机交互手段，本发明成本低，EMG信号的提取和处理比基于视觉的方法成本低。

摘要： 本申请涉及一种基于EOG、EMG以及压电信号的表情识别方法和装置，其中，该表情识别方法包括：获取在检测对象头部的目标电极位点采集到的电信号，从电信号中提取出目标电极位点的EOG信号和EMG信号；获取压电传感器采集到的第二电信号，从第二电信号中提取出压电信号；从EOG信号中提取对应的EOG时域信号，并输入眼部检测深度网络得到眼部动作，将从EMG信号中提取对应的EMG频域信号，和从压电信号中提取压电时域信号，共同输入面部检测深度网络得到面部区域动作，将眼部动作和面部区域动作进行组合，输出检测对象的表情类型。其基于设备自身目标电极位点对应的EOG信号、EMG信号和压电信号实现了对检测对象的表情类型的识别，从而扩大了表情识别技术的应用范围。

摘要： 本发明公开了一种能够适用于不同使用者的基于EMG的枕高智能调节方法及枕头。基于EMG的枕高智能调节方法用于调节枕头的高度，枕头包括有高度调节机构、EMG采集单元、EMG处理单元和控制器，基于EMG的枕高智能调节方法包括如下步骤：S101、控制高度调节机构工作使枕头高度由第一高度逐渐调整至第二高度；S102、针对不同的枕头高度采集多组人体肌电信号，每一枕头高度对应采集一组人体肌电信号；S103、对采集到的多组人体肌电信号分别做分析处理，相应输出多个肌电信号指标；S104、对多个肌电信号指标做比对分析，获取最优枕高及其对应的肌电信号指标；S105、控制高度调节机构工作使枕头的高度调整为该最优枕高。

摘要： 本发明属于EMG信号技术领域，具体涉及一种基于RNN‑CNN的EMG信号分类系统及方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、识别模型模块、模型保存模块，所述数据采集模块连接有数据预处理模块，所述数据预处理模块连接有识别模型模块，所述识别模型模块连接有模型保存模块。本发明通过数据扩增等方式，极大地提高的EMG信号识别的泛化性能，并且通过深度学习方法，高速高精度的对EMG信号进行了分类，其识别过程完全智能化，无需人工参与。模型训练完成后，即可直接调用进行EMG识别，无需再次训练模型。本发明用于对EMG信号的分类。

摘要： 本发明公开了一种EMG肌电信号数字采集电路及系統，该EMG肌电信号数字采集电路包括：信号采集端；信号放大电路，其输入端与信号采集端连接，用于对信号采集端采集到的肌电信号进行差分放大；滤波抬升电路，其输入端与信号放大电路的输出端连接，用于将经过差分放大后的肌电信号进行滤波和电压抬升，得到待处理肌电信号；控制芯片，控制芯片的采集端与滤波抬升电路的输出端连接，用于对待处理肌电信号进行运算，得到时域肌电信号和频域肌电信号。本发明通过各电路的配合设计，能够对微弱的肌电信号进行放大、信号过滤和积分转换，得到经过放大且干扰少的时域肌电信号和频域肌电信号。

摘要： 本实用新型提供了肌电描记EMG设备和肌电描记EMG电路。根据本公开的一方面的肌电描记EMG设备包括具有相对的第一面和第二面的主电路板。在所述第一面上设置第一类型的多个第一连接器，并且在所述第二面上设置多个输入触点。在所述主电路板上设置EMG电路。所述EMG电路用于利用所述输入触点作为输入来获得EMG输入信号，并且处理所述EMG输入信号以提供基于所述EMG输入信号但又不同于所述EMG输入信号的EMG输出信号。对于每个所述输入触点，在所述输入触点和任何所述第一连接器之间没有直接的导电路径。

摘要： 本实用新型实施例提供了一种EMG执行器的防误动装置，包括：第一防护罩、第二防护罩、底座、铰链；第一防护罩、第二防护罩滑动设置在底座上；第一防护罩的侧面与第二防护罩的侧面通过铰链连接，第一防护罩与第二防护罩形成的腔体内设置有开关；在通过螺栓将底座固定安装在安装面上，旋转开关位于第一防护罩与第二防护罩的内部；在打开使用时，打开锁具，使第一防护罩与第二防护罩上的滑块沿着滑槽滑动，第一防护罩与第二防护罩打开后，即可对旋转开关进行操作，在不改变原有的安装位置和使用方式的前提下，可以提高EMG执行器的使用寿命，降低火电厂的维修成本及现场维护人员的日常检修工作量，提高机组安全稳定运行的可靠性。

摘要： 本实用新型涉及带钢的热处理领域。一种EMG纠偏电动缸位置传感器外置装置，缸头33通过缸头座2固定在炉体外壁1上，缸体31通过伸缩臂32悬浮在空中，纠偏时，缸体31控制伸缩臂32伸缩，缸体31上安装固定托架41，缸头33上安装移动托架42，固定托架41上安装位移传感器主体51，移动托架42上安装感应磁环53，固定在位移传感器主体51上的滑杆52穿入感应磁环53中，滑杆52与感应磁环53的中心线重合。本实用新型解决了由于高温引起炉子纠偏电动缸内传感器超温故障。

摘要： 本实用新型公开了EMG执行器操作按钮防误动装置，包括安装于EMG执行器上的面板，所述面板中心位置处固定有外螺纹管，且外螺纹管内壁上部滑动连接有压片，外螺纹管内壁下部焊接有固定片，所述固定片内壁上滑动安装有传动杆，且传动杆套接于压片中心位置处，所述传动杆外壁上套接有弹簧，弹簧位于固定片和压片之间，所述传动杆的顶部一侧外壁焊接有手柄，且传动杆的底部焊接有连接座。本实用新型能够将压片和套接于压片中心处的传动杆顶起，当需要对执行器进行控制时，通过下压手柄，压缩弹簧，使压片、传动杆和连接座下移，使连接座与执行器操作部分连接，操作完成后，弹簧顶起手柄，连接座脱离执行器操作部分避免执行器误操作。

摘要： 本实用新型公开了一种EMG表面肌电峰值信号的采集装置，包括导线二和外箱，所述导线二贯穿所述外箱，所述外箱内部分别设置有采集器、滤波放大器和变频控制器，且所述采集器的输出端通过所述导线二和所述滤波放大器的输入端电性连接，所述滤波放大器的输出端通过导线二和所述变频控制器的输入端电性连接，所述导线二远离所述外箱的一端和导线一电性连接，所述导线一设置有若干个，所述导线一远离所述导线二的一端设置有采集机构，所述导线二表面通过四通管固定连接有固定机构，本实用新型通过在外箱内部设置有滤波放大器，在对人体表面肌进行检测时，可以有效的将检测出的电信号进行放大，大大增加了后续对电信号分析的正确率。