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精确抓握力量控制的脑动力学研究
1
作者
张娜
李可
+2 位作者
侯莹
张冬梅
魏娜
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期711-718,共8页
精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30...
精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30%最大自主收缩力(MVC)等3个力量水平下进行精确抓握的力量控制,同时采集运动过程中拇指和食指的力信号、压力中心点(COP)轨迹以及脑电信号(EEG),并分别使用变异系数(CV)、COP速度和COP面积以及递归定量分析(RQA)进行量化评估。结果显示,拇指和食指的指尖力信号的CV与力量水平呈现线性正相关(拇指:r=0.624,P<0.001;食指:r=0.721,P<0.001);拇指和食指在30%MVC力量水平的COP面积分别为(1.94±1.21)和(2.02±1.45) mm2,显著大于在10%MVC((1.01±0.81)、(0.89±1.02) mm2)和20%MVC((1.20±0.62)、(1.16±0.63) mm2,P<0.05)时的COP面积。拇指在10%,20%和30%MVC下x和y轴的COP速度分别为(4.23±1.11)、(2.11±0.50)、(1.70±0.40) mm/s和(6.22±1.45)、(3.39±0.70)、(2.90±0.69) mm/s,呈现随着力量水平的增加而逐级下降的趋势(P<0.01),而10%MVC下的食指x和y轴的COP速度((4.95±1.34)、(7.04±1.75) mm/s)显著高于20%MVC((2.78±0.53)、(3.79±0.63) mm/s)和30%MVC ((2.95±0.94)、(3.54±0.82) mm/s,P<0.05)。随着力量水平的增加,EEG信号α频带的RQA参数显著下降(P<0.05)。研究表明,随着力量水平的增加,力量波动性、EEG信号的复杂性增加,手指的调整速度和控制稳定性降低,EEG信号的α频带与精确抓握的运动控制密切相关。研究揭示精确抓握指力的指力控制与中枢神经系统的动力学行为有密切耦联,为深入研究中枢外周协同工作机制、定量评估神经肌肉系统功能提供新的路径。
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关键词
精确抓握
脑电信号
最大自主收缩力
递归定量分析
神经控制机制
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职称材料
基于迁移学习和空洞卷积的癫痫状态识别方法
被引量:
7
2
作者
沈雷
耿馨佚
王守岩
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期700-710,共11页
癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小...
癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小波包分解系数作为特征,通过边缘分布和联合分布迭代调整,完成源域和目标域特征之间的知识迁移,训练空洞卷积神经网络作为分类器,完成目标域癫痫状态识别。分别在波士顿儿童医院CHB-MIT脑电数据集(22例被试,共计790 h)和波恩大学癫痫脑电数据集(5组,每组100个片段,每段23.6s)上进行算法验证,实验结果表明,所提出的方法对复杂癫痫状态的平均识别准确度、敏感性、特异性在CHB-MIT数据集上达到96.8%、96.1%、96.4%;在波恩数据集上,平均识别准确率为96.9%,有效提高了癫痫状态识别综合性能,实现了癫痫发作稳定可靠检测。
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关键词
脑电信号
小波包变换
迁移学习
空洞卷积
癫痫识别
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职称材料
踝关节外骨骼人机耦合动力学与助力性能分析
被引量:
7
3
作者
高钰清
靳葳
+1 位作者
徐鉴
方虹斌
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期3496-3512,共17页
踝关节在人体下肢运动过程中提供了最大的关节力矩,因此在下肢增强型外骨骼的研究中,踝关节外骨骼受到了重点关注.穿戴外骨骼的人体的行走是典型的动力学问题,但目前人机耦合动力学的相关研究还处于早期阶段.本文以绳驱踝关节外骨骼为...
踝关节在人体下肢运动过程中提供了最大的关节力矩,因此在下肢增强型外骨骼的研究中,踝关节外骨骼受到了重点关注.穿戴外骨骼的人体的行走是典型的动力学问题,但目前人机耦合动力学的相关研究还处于早期阶段.本文以绳驱踝关节外骨骼为研究对象,融合机器人正运动学方法和拉格朗日方程建立了考虑足-地交互力、人体关节力矩和外骨骼力矩的人-机耦合动力学模型.模型中,足-地交互力由Kelvin-Voigt模型结合库伦摩擦模型描述,人体关节力矩由基于粒子群优化的PD控制生成,外骨骼期望力矩由上层控制器依据人体步态周期确定.通过基于模型的动力学仿真,本文从人体踝关节角度、踝关节力矩、踝关节功率和踝关节做功多个角度系统分析了踝关节外骨骼对人体行走的助力效果.研究表明,在2.0 km/h到6.5 km/h的人体步行速度下,穿戴外骨骼可以实现至少24.84%的人体踝关节平均力矩下降和至少24.69%的踝关节做功下降.本文也开展了基于SCONE平台的肌肉骨骼建模和预测仿真.仿真结果表明,在3.6 km/h的步行速度下,穿戴外骨骼可以有效降低比目鱼肌的激活度峰值,并使肌电信号的RMS值下降了6.21%,从而从生理学的角度证实了踝关节外骨骼的助力效果.本文的结果进一步完善了人体下肢-外骨骼耦合系统的动力学建模和分析方法,从动力学和生理学角度证实和解释了踝关节外骨骼对行走的助力机制,也为今后下肢外骨骼的实验研究提供了理论支撑.
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关键词
下肢动力外骨骼
动力学建模
人机动力学
肌肉骨骼模型
肌肉激活度
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职称材料
题名
精确抓握力量控制的脑动力学研究
1
作者
张娜
李可
侯莹
张冬梅
魏娜
机构
复旦大学
类脑
智能
科学与
技术
研究
院
计算神经科学与类脑
智能
教育部重点实验室
复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心
复旦大学
智能
机器人
教育部
工程
研究
中心
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期711-718,共8页
基金
山东省重点研发计划项目(2019GSF108164)
山东省自然科学基金(ZR2017MF002)
江苏省自然科学基金(BK20170398)。
文摘
精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30%最大自主收缩力(MVC)等3个力量水平下进行精确抓握的力量控制,同时采集运动过程中拇指和食指的力信号、压力中心点(COP)轨迹以及脑电信号(EEG),并分别使用变异系数(CV)、COP速度和COP面积以及递归定量分析(RQA)进行量化评估。结果显示,拇指和食指的指尖力信号的CV与力量水平呈现线性正相关(拇指:r=0.624,P<0.001;食指:r=0.721,P<0.001);拇指和食指在30%MVC力量水平的COP面积分别为(1.94±1.21)和(2.02±1.45) mm2,显著大于在10%MVC((1.01±0.81)、(0.89±1.02) mm2)和20%MVC((1.20±0.62)、(1.16±0.63) mm2,P<0.05)时的COP面积。拇指在10%,20%和30%MVC下x和y轴的COP速度分别为(4.23±1.11)、(2.11±0.50)、(1.70±0.40) mm/s和(6.22±1.45)、(3.39±0.70)、(2.90±0.69) mm/s,呈现随着力量水平的增加而逐级下降的趋势(P<0.01),而10%MVC下的食指x和y轴的COP速度((4.95±1.34)、(7.04±1.75) mm/s)显著高于20%MVC((2.78±0.53)、(3.79±0.63) mm/s)和30%MVC ((2.95±0.94)、(3.54±0.82) mm/s,P<0.05)。随着力量水平的增加,EEG信号α频带的RQA参数显著下降(P<0.05)。研究表明,随着力量水平的增加,力量波动性、EEG信号的复杂性增加,手指的调整速度和控制稳定性降低,EEG信号的α频带与精确抓握的运动控制密切相关。研究揭示精确抓握指力的指力控制与中枢神经系统的动力学行为有密切耦联,为深入研究中枢外周协同工作机制、定量评估神经肌肉系统功能提供新的路径。
关键词
精确抓握
脑电信号
最大自主收缩力
递归定量分析
神经控制机制
Keywords
precision grip
electroencephalogram signals
maximum voluntary contraction
recurrence quantification analysis
neural control mechanism
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
基于迁移学习和空洞卷积的癫痫状态识别方法
被引量:
7
2
作者
沈雷
耿馨佚
王守岩
机构
复旦大学
类脑
智能
科学与
技术
研究
院
计算神经科学与类脑
智能
教育部重点实验室
复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心
复旦大学
智能
机器人
教育部
工程
研究
中心
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期700-710,共11页
基金
高等学校学科创新引智计划(B18015)
上海市市级重大科技专项(2018SHZDZX01)
国家重点研发计划重点专项项目(2018YFC1312900)。
文摘
癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小波包分解系数作为特征,通过边缘分布和联合分布迭代调整,完成源域和目标域特征之间的知识迁移,训练空洞卷积神经网络作为分类器,完成目标域癫痫状态识别。分别在波士顿儿童医院CHB-MIT脑电数据集(22例被试,共计790 h)和波恩大学癫痫脑电数据集(5组,每组100个片段,每段23.6s)上进行算法验证,实验结果表明,所提出的方法对复杂癫痫状态的平均识别准确度、敏感性、特异性在CHB-MIT数据集上达到96.8%、96.1%、96.4%;在波恩数据集上,平均识别准确率为96.9%,有效提高了癫痫状态识别综合性能,实现了癫痫发作稳定可靠检测。
关键词
脑电信号
小波包变换
迁移学习
空洞卷积
癫痫识别
Keywords
EEG
wavelet packet decomposition
transfer learning
dilated CNN
epileptic states recognition
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
在线阅读
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职称材料
题名
踝关节外骨骼人机耦合动力学与助力性能分析
被引量:
7
3
作者
高钰清
靳葳
徐鉴
方虹斌
机构
复旦大学
智能
机器人
研究
院
复旦大学
智能
机器人
教育部
工程
研究
中心
复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心
出处
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期3496-3512,共17页
基金
国家自然科学基金资助项目(11902078)。
文摘
踝关节在人体下肢运动过程中提供了最大的关节力矩,因此在下肢增强型外骨骼的研究中,踝关节外骨骼受到了重点关注.穿戴外骨骼的人体的行走是典型的动力学问题,但目前人机耦合动力学的相关研究还处于早期阶段.本文以绳驱踝关节外骨骼为研究对象,融合机器人正运动学方法和拉格朗日方程建立了考虑足-地交互力、人体关节力矩和外骨骼力矩的人-机耦合动力学模型.模型中,足-地交互力由Kelvin-Voigt模型结合库伦摩擦模型描述,人体关节力矩由基于粒子群优化的PD控制生成,外骨骼期望力矩由上层控制器依据人体步态周期确定.通过基于模型的动力学仿真,本文从人体踝关节角度、踝关节力矩、踝关节功率和踝关节做功多个角度系统分析了踝关节外骨骼对人体行走的助力效果.研究表明,在2.0 km/h到6.5 km/h的人体步行速度下,穿戴外骨骼可以实现至少24.84%的人体踝关节平均力矩下降和至少24.69%的踝关节做功下降.本文也开展了基于SCONE平台的肌肉骨骼建模和预测仿真.仿真结果表明,在3.6 km/h的步行速度下,穿戴外骨骼可以有效降低比目鱼肌的激活度峰值,并使肌电信号的RMS值下降了6.21%,从而从生理学的角度证实了踝关节外骨骼的助力效果.本文的结果进一步完善了人体下肢-外骨骼耦合系统的动力学建模和分析方法,从动力学和生理学角度证实和解释了踝关节外骨骼对行走的助力机制,也为今后下肢外骨骼的实验研究提供了理论支撑.
关键词
下肢动力外骨骼
动力学建模
人机动力学
肌肉骨骼模型
肌肉激活度
Keywords
lower-extremity powered exoskeleton
dynamic modeling
human-machine dynamics
musculoskeletal model
muscle activation
分类号
O313 [理学—一般力学与力学基础]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
精确抓握力量控制的脑动力学研究
张娜
李可
侯莹
张冬梅
魏娜
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于迁移学习和空洞卷积的癫痫状态识别方法
沈雷
耿馨佚
王守岩
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
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下载PDF
职称材料
3
踝关节外骨骼人机耦合动力学与助力性能分析
高钰清
靳葳
徐鉴
方虹斌
《力学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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