目的:探讨肌肉再分布技术(MRT)在智能仿生假肢信号识别中的应用价值。方法:于2016年12月至2017年4月期间采用MRT技术治疗4例肢体远端截肢患者，均为男性，其中上肢截肢患者3例，截肢水平分别位于前臂中远1/3处、腕掌关节和腕中关节；下肢截肢患者1例，截肢水平位于小腿中远1/3处。MRT手术是利用残端肢体内的肌肉、肌腱进行移位，将4～6根肌腱锚定在皮肤不同区域，通过肌肉主动收缩牵拉肌腱，使不同区域皮肤发生明显形变。术后观察项目包括皮肤形变、电容信号数据及并发症情况等。在进行电容信号测量时，嘱患者分别执行抓握、屈腕、伸腕、屈指、伸指，或踝背伸与跖屈、伸趾和屈趾动作，利用电容传感测量系统采集患肢形变信息并进行分析。结果:4例患者均获随访，共有20处部位接受MRT手术。术后3个月时患者均能主动控制相应肌肉收缩并产生皮肤形变，有效形变率为80%(16/20)。电容信号测量结果分别利用线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)两种分类器对各种动作进行识别，发现上肢整体识别准确率分别为97.27%和100%，每种动作各自识别准确率均为100%；下肢整体识别准确率分别为95.32%和100%，每种动作各自识别准确率均为100%。术后有1例患者创面不愈，经多次换药后愈合。结论:MRT能有效将人体运动意图进行输出，增加了运动信号源的数目及强度，有助于患者更好地控制智能仿生假肢，为人机交互提供了新的途径。

目的:设计一种新型智能助力型髋离断假肢，并采用实验验证其运动学表现。方法:采用基于远程运动中心机构的双平行四连杆构型设计假肢主体，采用串联弹性驱动器为假肢提供外源动力，并采用拮抗扭簧结构实现髋关节屈曲和伸展双向储能助力。建立了基于阻抗控制的假肢控制系统方案，通过设置辅助力场以弥补假肢关节实际角度与目标角度之间的偏差，进而实现假肢助力功能。最后以传统型髋离断假肢为对照，测试正常人穿戴新型智能助力型髋离断假肢的整体性能。结果:新型智能助力型髋离断假肢的髋关节角度曲线与正常人的拟合优度为86%，比传统型髋离断假肢（72%）高出14%；新型智能助力型髋离断假肢的健侧角度与正常人的的拟合优度为94%，与传统型髋离断假肢持平。结论:设计了一种新型智能助力型髋离断假肢，实现了假肢辅助运动的功能。

腕关节相关疾病的诊治与肢体残障后功能重建是手外科学科发展中的两大重要组成部分。随着社会经济的发展，腕关节疾病的诊治从一开始的外固定等保守治疗发展到开放手术，目前逐渐向精准化和微创化方面发展。肢体功能重建领域相关技术从肢(指)体再植、再造发展到周围神经损伤后的修复和重建，拓展到中枢损伤肢体偏瘫后功能重建的综合诊治等方面。以复旦大学附属华山医院手外科为代表的医疗团队在不同的时期均对这两大方向开展过一些创新性的研究工作，对推动手外科事业发展和学科建设做出了积极的贡献。近年来，组织工程学、信息科学、人工智能等相关学科的发展日新月异，结合3D打印、智能假肢、脑机接口等新兴技术开展的相应跨界合作研究已取得了初步的成果。本文对腕关节与肢体功能重建相关技术在手外科学中的研究进展和发展趋势进行综述。

智能假肢膝关节作为下肢假肢中最重要的部件,是一种人-机-环境高度共融的复杂系统,解决此共融系统中的关键科学问题是实现假肢穿戴者步态自然柔顺的必要条件.以仿生设计、智能感知和智能控制这3个主要研究方向为切入点,综述智能假肢膝关节的研究进展.仿生设计的重点在于如何通过仿生结构与驱动设计,使假肢关节拟合人体关节驱动/阻尼代偿机制;智能感知聚焦于如何建立人-机-环境交互通道,实现人体运动意图识别与人机协同任务中的混合决策;智能控制主要关注如何在动态环境中调整假肢运动或驱动策略,使假肢更接近于人体正常的步态特征.最后,探讨智能假肢膝关节在人.机-环境共融研究中的发展方向与挑战,其中研究重点包括主被动混合代偿驱动、人体自主使能控制以及人-机-环境双闭环交互.

目的 针对智能膝关节假肢控制策略切换的需要,以人体行走的足底压力为研究对象,以模糊逻辑算法为基础,提出一种基于假肢足底压力信息的步态相位划分方法.方法 利用安装在假脚足底的3个薄膜压力传感器采集测试对象在3种不同行走模式(平路行走、下坡行走、下楼行走)下的足底压力信息,经数据融合处理后,送入模糊逻辑控制器,建立IF-THEN规则,通过调整灵敏度系数Ai以及比例系数Bi,输出识别结果.结果 经过对5例健康人的模拟测试,平路行走、下楼行走和下坡行走的步态相位识别准确率分别为(95.3±2.4)%、(81.5±6.3)%和(90.7±3.5)%.结论 最终的识别准确率满足使用需求,该方法可以在智能膝关节假肢的步态相位识别中应用.

当前和今后一个时期,残疾人对动力型智能假肢膝关节的需求日益迫切.为厘清国内外对动力型智能假肢膝关节的研究进展,本文主要从假肢膝关节的仿生结构和驱动结构设计、控制机制和算法,以及对复杂非结构环境下运动意图识别等方面的研究现状和主要成果进行了归纳总结,并提出动力型智能假肢膝关节在当前研究中面临的问题和挑战,展望了未来的发展方向.

人体动作和路况的快速准确识别是实现智能假肢自主控制的基础与前提.本文提出了一种基于假肢(下肢)惯导信号的高斯混合模型(GMM)和隐马尔可夫模型(HMM)融合的人体动作和路况识别方法.首先,使用惯性传感器采集膝关节处 x、y 和 z 轴方向上的加速度、角度和角速度信号,然后用时间窗截取信号段并用小波包变换消除信号的抖动噪声;接着对预处理后的信号进行快速傅里叶变换,提取其系数作为特征值;随后对特征进行主成分分析(PCA),去除冗余信息;最后采用高斯混合模型和隐马尔可夫模型进行假肢动作和路况识别.试验结果表明,本文方法对常规的动作(散步、跑步、骑行、上坡、下坡、上楼梯和下楼梯)的识别率分别达到96.25％、92.5％、96.25％、91.25％、93.75％、88.75％ 和 90％.同等试验条件下,将本文方法与常规的支持向量机(SVM)识别方法进行比较,结果显示本文方法的识别率明显较高.本文研究结果或可为智能假肢的监测和控制提供新的思路和途径.

智能膝关节对膝上截肢患者生理步态的实现具有重要的影响.通过分析正常人生理步态,设计新型液压阻尼膝关节结构,提出站立相和摆动相的训练方法.并利用下肢功能模拟与测评装置,对设计膝关节进行模拟测试,确定假肢膝关节控制目标为摆动相最大弯曲角度介于60 ～ 70°.在0.8、1.2、1.8 m/s三种行走速度下,所设计膝关节阻尼器阀门闭合度为0％时,摆动相最大弯曲角度分别为(86±2)°、(91±3)°、(97±3)°,闭合度发生变化时,最大摆动弯曲角度均可调整到60 ～ 70°之间,且所需阀门闭合度百分比分别为25％、40％、70％,揭示了智能膝关节实现生理步态阻尼调整的规律.

目的 从纯视觉信息角度出发,对智能膝关节进行路况识别的研究.方法 整个实验环境采用卤素灯照明,使得设定的场景的光亮度和色温变化较小.将机器视觉模块嵌入智能膝关节的控制系统,通过摄像头实时采集路况图像数据,并将所采集的图像进行灰度化处理,利用归一化互相关算法(NCC)进行图像模式匹配,从而识别出对应的路况.结果 通过机器视觉模块识别平地、上/下坡、上/下楼梯5种路况的准确率分别为88.6％、85.3％、78.4％、87.5％、77.9％.识别效果较好,识别时间均在1 s以内,实时性较强.结论 基于纯视觉信息进行智能膝关节假肢路况识别具有有效性和可行性.

提出并设计一种用于下肢智能假肢的步态仿真模拟与评测系统的软硬件平台,从而可通过机器测试代替人体穿戴测试,定量分析智能膝关节假肢的穿戴对称性效果.通过全身三维步态与运动分析系统仪器采集成年人的关节角度和步幅等步态数据,提取模拟步态特征曲线,通过相应关节拟合步态曲线实验,验证测试平台的可行性,然后将所研发智能膝关节假肢穿戴在假肢测评系统上,定量分析步态对称效果.结果 表明所研发智能膝关节不同速度下的步态对称性无明显差异,均可超过88％,假肢步态仿真模拟与评测对下肢智能假肢的功能模拟和评测具有良好的效果.