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可穿戴机器人系统可让中风患者康复更快

2021-07-11 10:02
陈述根本
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文/陈根

可穿戴技术,即一种将多媒体、无线通信、传感等技术相融合,嵌入到人们日常穿戴中的新型人机交互方式。因为可穿戴设备体积小、功耗低、使用简便、可移动操作等特点,其也被称为继手机后的下一个风口,IDC数据表明,2020年全球整体出货量为4.447亿部,同比上升28.4%。

当前,可穿戴设备正应用于不同的领域,改变着居民的生活方式,尤其是在康复医疗行业。通常情况下,可穿戴康复设备主要由三个关键部分组成,分别是传感部分、通信部分和数据处理部分。

陈根:可穿戴机器人系统,让中风患者康复更快

传感部分主要接收生命特征数据和康复数据信号;通信部分主要用于传感部分所接受信号的传输至终端软件;信号处理部分主要用于对原始的数据进行处理。通过运用可穿戴技术对患者康复状况进行实时远程监测,因此应用而更为广泛。

传感部分是可穿戴康复设备的关键部分,呈现微型化和轻量化的发展趋势,其主要采用微电路板技术存储接收生理信号和康复数据信号,但在长期实时监测方面存在局限性。随着微电子技术的快速发展,微型传感器也可应用于康复和健康监测等,并集成传感、前置放大、微控制和数据传输等。

以膝关节康复器具为例,其传感部分所应用的主要传感器包括加速度传感器、角速度传感器和磁力计,分别安装在腰骶关节、大腿外侧、膝关节;其数据传输采用蓝牙工具,并最终由计算机对数据进行实时处理,最终向患者发送的结果包括步速、步长、膝关节活动角度等信息,帮助患者进行膝关节的康复训练。

此外,就可穿戴设备在康复领域的应用而言,一种称为NCyborg的新机器人系统正尝试帮助中风患者康复。NCyborg目前正在通过华中科技大学同济医学院附属同济医院和哈佛大学下属的脑机接口公司BrainCo之间的合作开发。

NCyborg由三个主要部分组成:读取大脑电信号的EEG(脑电图)头带,读取前臂神经肌肉信号的臂带,以及戴在手上的动力机器人手套。

当病人试图用他们的手做某个动作时,头带和臂带将检测到伴随的电信号,并将数据转发到一个连接的计算机。在那里,一个基于人工智能的算法将把电信号的独特模式与手部动作数据库进行交叉对比,以确定哪种动作与该特定模式相匹配。随后,它将激活手套,手套将通过预期的动作移动手。

研究人员认为,以这种方式进行的训练将逐渐重建佩戴者受损的神经通路,直到最终病人能够在没有任何机器人帮助的情况下执行手部动作。其研究结果已发表在Brain Hemorrhages上。

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