基于模糊近似熵的机器人辅助康复训练中风患者肌电信号的复杂性分析

本文提出了一种新颖的观点来监测机器人辅助康复训练过程中运动功能的改善。 招募了八名慢性卒中后受试者参加20节课的训练,并且在每节课中,受试者均被要求与机器人系统一起进行自愿的肘部屈伸运动。 机器人系统受到来自患三头肌的肌电图(EMG)信号的连续控制。 应用模糊近似熵(fApEn)来研究EMG节段的复杂性,并应用肘关节屈伸过程中的最大自主收缩(MVC)来反映受影响肌肉的力量生成能力。 结果表明,在机器人辅助的康复训练之后,来自三头肌和二头肌的肌电信号的组平均fApEn显着增加(p <0.05)。 在机器人辅助的康复训练后,最大自愿屈伸扭矩也显着增加(p <0.05)。 激动剂的fApEn与MVC之间存在显着相关性(p <0.01),这表明运动神经元数目的增加是可以解释肌肉力量增加的因素之一。 这些基于EMG信号的fApEn的发现扩展了对卒中后患者训练引起的功能改善的现有解释,并有助于我们理解由机器人辅助的康复训练引起的神经系统变化。