基于特征工程与级联森林的中风患者手部运动肌电识别方法

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	基于特征工程与级联森林的中风患者手部运动肌电识别方法
	胡少康 1,3,4; 张道辉 1,4; 赵新刚 1,4; 褚亚奇 1,3,4; 张立新 2; 赵利娜 2
刊名	机器人
	2021
卷号	43 期号:5 页码:526-538
关键词	表面肌电信号脑卒中动作分类人机交互深度森林
ISSN号	1002-0446
其他题名	An sEMG-based Hand Motion Recognition Method for Stroke Patients with Feature Engineering and Cascade Forest
产权排序	1
英文摘要	针对基于表面肌电（sEMG）信号的中风患者运动意图识别率低的问题，提出了一种高识别率且适用于不同康复等级患者的手部运动意图识别方法．首先，使用30名不同康复等级患者的表面肌电数据进行了基于tsfresh库的特征提取和基于Feature-Selector库的特征选择，确定了最合适的滑动窗参数及适合患者运动识别任务的特征．然后，使用该方法进行动作识别实验，并和随机森林、卷积神经网络等方法比较，实验结果表明该方法对9种常用手部康复动作的平均识别精度为97.94%．最后，基于该方法开发了手部康复系统，通过在线识别实验分析了系统的实时性，并设计了患者跟踪实验以验证系统对患者手部康复的有效性．
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:7083551
资助机构	国家自然科学基金（U1813214,61903360,61773369） ; 中国博士后科学基金（2019M661155） ; 辽宁省自然科学基金（2019-KF-01-06） ; 辽宁省“兴辽英才计划”高水平创新创业团队（XLYC1908030）
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/29665]
专题	沈阳自动化研究所_机器人学研究室
通讯作者	赵新刚
作者单位	1.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 2.中国医科大学附属盛京医院康复中心 3.中国科学院大学 4.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	胡少康,张道辉,赵新刚,等. 基于特征工程与级联森林的中风患者手部运动肌电识别方法[J]. 机器人,2021,43(5):526-538.
APA	胡少康,张道辉,赵新刚,褚亚奇,张立新,&赵利娜.(2021).基于特征工程与级联森林的中风患者手部运动肌电识别方法.机器人,43(5),526-538.
MLA	胡少康,et al."基于特征工程与级联森林的中风患者手部运动肌电识别方法".机器人 43.5(2021):526-538.