典型文献
虚拟诱导患者下肢主动运动意图及其脑电精准感知方法
文献摘要：
针对下肢运动功能障碍患者无法产生强烈主动运动意图造成外骨骼机器人在康复运动辅助时人机交互性差的问题,提出了一种虚拟诱导患者下肢主动运动意图及其脑电精准感知方法.首先,分析影响患者运动意图产生的因素,建立基于大脑注意机制的虚拟诱导患者意图产生模型,形成基于脑电信号的人机交互策略;然后,设计并搭建数据驱动沉浸式三维虚拟诱导场景,激发患者大脑产生主动运动意图;进而,采集患者脑电信号,通过基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和独立成分分析(ICA)相结合的伪迹去除方法进行信号预处理;最后,利用深度卷积神经网络实现对患者运动意图的精准识别.实验结果表明:虚拟诱导方法能够有效增强受试者脑电信号特征,运动意图识别率明显提高,相比常规方法,采用虚拟诱导方法后,静息状态识别准确率达到80.5％,提高了10.33％,产生意图识别准确率达到92.17％,提高了20.5％,稳定维持在较高水平,为外骨骼机器人实现按需辅助控制奠定了基础.
文献关键词：
虚拟诱导;主动运动意图;脑电信号;伪迹去除;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
董润霖;张小栋;李瀚哲;李亮亮;史晓军
作者机构：
西安交通大学陕西省智能机器人重点实验室,710049 ,西安;西安交通大学机械工程学院,710049 ,西安
文献出处：
引用格式：
[1]董润霖;张小栋;李瀚哲;李亮亮;史晓军-.虚拟诱导患者下肢主动运动意图及其脑电精准感知方法)[J].西安交通大学学报,2022(02):130-138
A类：
虚拟诱导,主动运动意图
B类：
电精,精准感知,感知方法,下肢运动功能障碍,外骨骼机器人,康复运动,时人,人机交互,交互性,注意机制,交互策略,三维虚拟,自适应噪声完备经验模态分解,CEEMDAN,独立成分分析,ICA,伪迹去除,去除方法,信号预处理,深度卷积神经网络,精准识别,脑电信号特征,运动意图识别,识别率,常规方法,静息状态,状态识别,识别准确率,生意,辅助控制
AB值：
0.220491
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