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现如今,中国人均寿命普遍增长,老年人群体逐渐扩大,2021年已增长到2.1亿。快速老龄化容易导致更多人群出现脑部疾病或关节老化,而对上肢康复服务的需求不断增大。目前,主要的治疗方法如:服用神经营养药,针灸按摩等,能在一定程度上缓解症状,但想要完全恢复还需要加强肌肉的主动和被动活动,促进肌肉抗力,拉力和压应力的恢复。这就需要通过康复训练来完成。为解决上述问题,本项目基于Arduino系统设计构建了一种基于蓝牙的外骨骼手控制系统,可以通过蓝牙HC-05来连接外骨骼手,从而完成腕部旋转,手指运动,抓取物体等生活常用功能。并增加体感遥控设计,通过手的动作直接控制外骨骼手,增加患者主动康复训练的意愿。通过蒙特卡洛法在Matlab中对该外骨骼收进行空间上的仿真,验证了本设计能有效地辅助康复患者的手指运动,能够完成日常生活用品的抓取。通过理论推导与体感手部外骨骼实验数据表明该控制系统设计合理,能够在后续该机械手的临床实验中,提高康复患者的训练质量,在手康复训练中起到积极的作用。 相似文献
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临床数据表明对踝足穴位进行电刺激可以改善脑卒中后足下垂内翻患者运动功能、加快恢复患者行走能力。本文研制了一款基于STM32单片机控制的便携式穴位电刺激仪,可根据患者不同康复需求输出不同波形、刺激强度和脉冲宽度。该系统由电源管理电路,升压电路,电刺激电路,单片机核心电路与触控模块组成,采用外部电源或锂电池供电,且可输出频率为1~100Hz、电流强度为5~20mA、脉冲宽度为100~300μs的电荷平衡的双相波或脉冲波。仪器通过将经皮穴位电刺激与传统中医穴位理论相结合,以实现下肢康复治疗目的,可为踝足损伤或瘫痪等患者带来更好的恢复效果,也可为正常人提供缓解足部肌肉疲劳、促进气血循环的保健手段。基于STM32的穴位电刺激仪具有轻量小巧、操作直观简洁和刺激安全有效的优点,具有一定临床使用价值,可为之后的电刺激仪研制提供参考。 相似文献
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眼底疾病是致盲的主要原因之一。借助光学相干层析成像技术(OCT),可实现早期眼底疾病的发现和及时治疗,是预防失明的有效手段。为缓解医生的阅片压力,计算机辅助诊断技术逐渐受到关注。然而,受限于眼底OCT数据的隐私性,计算机辅助技术的研究者无法获取数据来开展工作。针对该现状,检索梳理了8个免费的公开的眼底OCT数据库,对涉及的典型眼底疾病的OCT图像特征进行解释,并筛选出64篇基于这些数据做计算机辅助算法的文献,分类阐述了这些工作的贡献。为真正实现计算机辅助技术在眼底疾病早期诊断的临床应用,未来还可以从提高眼底OCT图像的高精度分类的稳定性可重复性和泛化能力、提高对眼底OCT图像的分割能力、提高计算机辅助算法的可解释性三方面进行努力。 相似文献
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为了提高工频X线机电路实验教学的开放性和解决实验设备费用高、易损坏、更新慢等问题,研究并开发一套教学使用的工频X线机单元电路实验仿真系统,可以完成工频X线机电路实验课程的基本教学任务。结合工频X线机电路实验教学课程的需求,以工频X线机典型的单元电路为例,采用电路仿真软件Multisim仿真实验电路,虚拟仪器开发软件LabVIEW进行实验系统界面设计,并利用接口技术实现二者之间的通信联结,完成工频X线机单元电路实验系统的构建。设计完成后的实验系统能够仿真实际X线机单元电路的工作过程,学生可以在理论学习的基础上,利用此套系统进行X线机整流电路、限时电路、空间电荷补偿电路、容量保护电路、旋转阳极启动、延时及保护电路的实验。测试结果表明,该实验系统可以完成工频X线机单元电路实验课程中的电路参数测量、电路信号测试及参数显示任务,通过与真实单元电路实验箱的对比,证明了实验结果可以反映出真实的X线机球管电气特性。该实验系统有效地增加了学生的动手实践机会,可扩展性强,有利于探究性电路实验的进行,因此,将虚拟仪器技术用于设计和实现工频X线机单元电路实验系统是一种非常有效的方式,既解决了实验设备不足的问题,也为其他医学影像设备电路实验仪器的设计和研制提供新的思路。 相似文献
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为了减少传统康复训练的单调乏味,设计了一种利用无线表面肌电控制虚拟现实环境中厨房的实时控制系统。该系统是以MATLAB为平台,利用图形用户界面进行设计;在算法上利用均方值与移动平均窗方法对实时肌电信号进行检测与分割;采用幅值绝对值均值和小波系数奇异值作为特征值;选取支持向量机算法进行模型训练和分类识别;最后,完成对虚拟厨房的动作控制。结果表明,该系统可以完成对虚拟厨房动作的实时控制,平均识别率为90.31%。后续可用于肌肉康复训练的患者,可提供具有沉浸感和真实感的虚拟厨房生活场景,对患者的康复具有积极意义。 相似文献
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为提高心电信号R波检测准确度,提出了一种基于特征增强的R波检测算法。首先经过小波分析去除心电信号的高频噪声和基线漂移,然后对信号进行差分运算,选取各数据点前后连续10个差分的最大和最小值做乘积运算,达到增强R波特征的目的,最后设定两个自适应阈值,对全部数据完成检测。实验结果:经过MIT-BIH Arrhythmia Database数据验证,R波检测准确度Acc可达99.57%,敏感度Se高达99.76%,真阳性率+P高达99.82%。将得到的结果与已有文献中的方法进行比较,本文算法简单,实时性好,检测准确率高,更符合实际临床应用的需求。 相似文献
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