脑损伤康复机器人系统关键技术及康复功能评价方法

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    U1613228
  • 项目类别：
    联合基金项目
  • 资助金额：
    260.0万
  • 负责人：
    张通
  • 依托单位：
    中国康复研究中心
  • 学科分类：
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 结题年份：
    2020
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The wide application of neural rehabilitation robot is limited by its simple training method, unsatisfactory active participation, lack of adaptive assistance, weak feedback, and strong subjectivity in rehabilitation evaluation. This proposal mainly focuses on key problems in the entire training process, which includes training requirements, robot adaptive assistance, virtual reality interaction and feedback, and quantitative evaluation. This proposal aims to find out a way to identify patients’ active motion intentions, based on which the reference training trajectories are generated on line, and the rehabilitation robot provides assistance as needed. An immersive virtual reality system will be built, and 3d modeling and interaction control with rehabilitation robot will be investigated. A multi-level rehabilitation evaluation model based on measurements of joint movement, muscle strength, neural activity is proposed, and clinical trials will be conducted to prove the effectiveness of the proposed methods. The achievements of this research will promote the development and application of neural rehabilitation robot.
本项目针对制约脑损伤康复机器人系统研究发展的训练模式简单，患者主动参与感差，机器人缺乏自适应辅助能力，反馈形式单一，评价方法主观性强的问题，围绕促进大脑神经可塑性康复机理，研究康复需求-机器人辅助-虚拟现实训练环境-康复功能评价整个训练闭环过程中的关键问题：研究脑损伤患者主动运动意图的识别方法，康复机器人按照患者主动运动意图在线生成训练轨迹的方法，以及根据患者的运动表现自适应控制辅助力的方法，研究沉浸式虚拟现实康复训练环境的设计和建模方法，虚拟训练环境与康复机器人的交互控制方法，以及基于关节运动-肌力-神经活动检测的量化，多层次康复评价方法。构建集成验证系统，开展临床试验，为后续研究提供技术验证平台。项目研究成果将为脑损伤康复机器人的发展提供理论基础和关键技术，提高机器人辅助康复训练的效果。

结项摘要

以脑卒中为代表的脑损伤已经成为我国第一位致残和死亡原因，根据大脑可塑性原理，康复训练是唯一经循证医学证实可以改善残疾程度的治疗方法。康复新技术如康复机器人已逐步在临床上开展并取得了显著的效果，但我国的相关研究和产业仍然处于发展的初级阶段，许多关键核心技术需要进一步研究和突破。本项目以脑损伤后运动功能障碍的患者为研究对象，主要开展了以下四个方面的研究工作：(1)脑损伤患者主动运动意图的建模和识别；(2)康复机器人的自适应辅助控制方法；(3)沉浸式虚拟现实训练环境的建模、交互和反馈方法；(4)康复机器人康复功能评价方法。重要成果及意义包括：(1)实现了基于模式识别和高密度肌电的手部精细动作意图识别方法，大幅提高现有临床生物反馈疗法的精细化和准确性；(2)提出一种基于自适应振荡器与神经网络的康复机器人按需辅助控制框架，实现训练轨迹与运动意图同步，并符合正常运动要求，同时能够根据患者表现，自适应调整机器人辅助力，普适性强，易于实现，效果明显；(3)提出了一种基于运动学-肌肉激活度数据和机器学习的运动评估方法，从运动表现和肌肉活动两个方面，并从单关节/肌肉数据分析和多关节/肌肉协同性分析两个层面，实现全面、定量、自动化评估，结果与临床量表具有高度相关性；(4)研发的上肢康复机器人取得医疗器械注册证，实现了临床应用。上述成果突破了传感器设计和数据分析、定量康复评估、机器人设计、自适应控制等多项脑损伤康复机器人关键技术，初步实现了脑损伤康复智能化解决方案。.

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（11）
专利数量（5）
A Robust Sparse Representation Based Pattern Recognition Approach for Myoelectric Control
一种基于鲁棒稀疏表示的肌电控制模式识别方法
  • DOI：
    10.1109/access.2018.2851282
  • 发表时间：
    2018-01-01
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Geng, Yanjuan;Ouyang, Yatao;Li, Guanglin
  • 通讯作者：
    Li, Guanglin
Robot assisted rehabilitation of the arm after stroke: prototype design and clinical evaluation
机器人辅助中风后手臂康复：原型设计和临床评估
  • DOI：
    10.1007/s11432-017-9076-9
  • 发表时间：
    2017-07-01
  • 期刊：
    SCIENCE CHINA-INFORMATION SCIENCES
  • 影响因子：
    8.8
  • 作者：
    Peng, Liang;Hou, Zeng-Guang;Wang, Weiqun
  • 通讯作者：
    Wang, Weiqun
Intelligent EMG Pattern Recognition Control Method for Upper-Limb Multifunctional Prostheses: Advances, Current Challenges, and Future Prospects
上肢多功能假肢智能肌电模式识别控制方法：进展、当前挑战和未来展望
  • DOI：
    10.1109/access.2019.2891350
  • 发表时间：
    2019-01-01
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Samuel, Oluwarotimi Williams;Asogbon, Mojisola Grace;Li, Guanglin
  • 通讯作者：
    Li, Guanglin
A new technique for the prediction of heart failure risk driven by hierarchical neighborhood component-based learning and adaptive multi-layer networks
基于分层邻域组件的学习和自适应多层网络驱动的心力衰竭风险预测新技术
  • DOI：
    10.1016/j.future.2019.10.034
  • 发表时间：
    2020-09-01
  • 期刊：
    FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE
  • 影响因子：
    7.5
  • 作者：
    Samuel, Oluwarotimi Williams;Yang, Bin;Li, Guanglin
  • 通讯作者：
    Li, Guanglin
卒中后认知障碍的康复治疗
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    华西医学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张通;王强
  • 通讯作者：
    王强

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其他文献

碳/金属氧化物复合材料的合成及催化应用研究进展
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    丑凌军
面向边缘计算应用的宽度孪生网络
  • DOI：
    10.16383/j.aas.c200555
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    陈俊龙
气体动力学等熵流两个疏散波的相
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    云南大学学报自然科学版，Vol. 29（6）: 443-448. (2007)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张通;谷应丽;杨汉春
  • 通讯作者：
    杨汉春
Experimental study of one-stage VM cryocooler operating below 8 K(第一作者导师为周远)
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    王俊杰
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    效存德;刘景时;王建;王航;柳景峰;刘娜;张通;林霞;邓诗光
  • 通讯作者：
    邓诗光

其他文献

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张通的其他基金

重复经颅磁刺激对卒中后非流畅性失语的影响及机制研究
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相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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