一种下肢截肢者的运动意图识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种下肢截肢者的运动意图识别方法及系统，包括：构建FMG‑IMU信号采集系统，基于FMG‑IMU信号采集系统实时获取截肢者的初始行走数据；对初始行走数据进行预处理，获得目标行走数据；构建神经网络模型，基于目标行走数据对神经网络模型进行训练，获得步态识别模型；基于步态识别模型识别截肢者步态模式，获得识别结果，并将识别结果反馈至上位机进行显示。本发明专利技术通过将FMG信号与IMU信号进行有效的融合，进而对下肢截肢者的步态模式进行准确的识别，提高了下肢运动模式的分类识别准确率，进而提高了截肢者穿戴智能假肢进行不同步态模式行走的安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于生物信号的运动意图识别领域，尤其涉及一种下肢截肢者的运动意图识别方法及系统。

技术介绍

1、全球每年都有数以千计的人因交通意外、自然灾害以及血管疾病等原因进行截肢手术，据世界卫生组织统计，截至2017年全球截肢者高达5770万，其中下肢截肢者约3600万，这些截肢者由于肢体上不同程度的截除，部分或者完全失去了下肢功能，承受着巨大的生理痛苦和心理创伤，极大的影响了截肢者的日常生活，也加剧了家庭和社会的经济负担，目前的医疗水平并不能使残肢再生，只能通过安装假肢来恢复行走能力。

2、对于主动型假肢来说步态模式分类是至关重要的，因为它确保了截肢者在相应地形中安全有效行走所需的阻尼轮廓。运动模式分类器基于从传感器接收的信息执行分类的算法实现。因此，选择传感器并制定策略是运动模式分类的关键。

3、肌压信号(force myography,fmg)是一种非侵入性信号，它主要是根据默认状态下相应肌肉腱复合体的刚度和体积的变化来解读肢体的位置或运动，可以很好地反映运动情况。目标肌肉腱复合体的刚度变化通常通过在具有预加载力的目标位置上放置本文档来自技高网...

【技术保护点】

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【技术特征摘要】

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5.根据权利要求1所述的下肢截肢者的运动意图识别方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：杜妍辰，杨良栋，李沅桦，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：