基于自适应Chirplet分解的偏瘫肌强直症状评估

被引：6

作者：

季林红 ^{[1
]}

张宇博 ^{[1
]}

王子羲 ^{[1
]}

毕胜 ^{[2
]}

机构：

[1] 清华大学摩擦学国家重点实验室智能与生物机械分室

[2] 解放军总医院康复医学科

来源：

清华大学学报(自然科学版) | 2007年 / 05期

关键词：

自适应Chirplet分解; 肌强直症状; 时频参数;

D O I：

10.16511/j.cnki.qhdxxb.2007.05.004

中图分类号：

R49 [康复医学];

学科分类号：

100215 ;

摘要：

为对偏瘫患者的痉挛性肌强直症状进行定量评价,设计了一种基于自适应Ch irp let(线性调频小波)分解的表面肌电信号处理方法。采集了15例偏瘫患者在上肢单关节神经康复机器人上做肘关节被动屈伸动作时肱二头肌的表面肌电信号。通过比较不同患者的最优Ch irp let时频参数,量化评价患者肌强直症状。结果表明:通过该方法得到的患者在出现肌强直症状时的肌纤维放电时间与患者相应的简式Fug l-M eyer运动功能评价(上肢)分数存在较好的线性关系,可以从一个方面反映偏瘫患者患侧上肢的运动功能。

引用

页码：627 / 630

页数：4

共 4 条

[1] 一种神经康复机器人的研制 [J].