目的:提出一种针对所研发假肢膝关节的平地行走下的控制方法，使其能辅助膝关节截肢的患者以趋向于健康人的步态行走。方法:在假肢膝关节上放置九轴惯性姿态传感器获取小腿倾斜角度，假肢连接管处放置压力传感器获取压力，组合两种信号判别步态相位。采用双直线电机分别控制相应针阀与单向阀配合的油路结构实现膝关节弯曲和伸展阻尼力矩的独立控制。通过直线电机推动针阀改变油路的通流面积，实现不同速度下膝关节阻尼力矩的控制。测试患者在跑步机上以2.0、3.6和4.2 km/h的步速行走，通过RealGait(三维步态与运动分析系统)记录数据。为降低绊倒风险，以摆动期最大膝关节屈曲角度65°为控制目标，允许误差为±5°。绝对对称性指标(ASI)<10%为步态良好的评定指标。结论:患者在不同步速的测试中，患者假肢膝关节屈曲最大角度均在62°左右，ASI分别为3%、6%、8.5%，均<10%，步态对称性良好。大腿截肢患者表示身体负担有明显减轻。结论:基于人体步态对液压假肢膝关节的阻尼进行实时控制的方法能够有效改善截肢患者的行走步态。

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.

因交通事故、工业外伤等高能量损伤导致的全身多发伤合并下肢离断患者逐年增多.患者常会面临截肢的风险.虽然假肢可以为膝关节以下截肢的患者提供良好的行走功能,但保留一个既能行走又有感觉功能的肢体仍是医患双方追求的目标.骨科医师在治疗前应明确保肢、截肢指征,认真评估伤情,做出正确的判断[1-2].目前,国内外对多发伤患者采用多学科救治的情况屡见不鲜,但对多发伤合并断肢患者进行再植比较少见.笔者报告1例多发伤合并踝关节离断患者的诊治过程,为多学科诊疗提供救治经验.

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.

目的 采用计算机辅助康复环境(CAREN)步态评估系统分析单侧小腿截肢患者穿假肢后的步态运动学参数,并分析其产生差异的原因.方法 选取单侧小腿中段截肢但均装配假肢的受试者9例设为假肢组,同期选择健全受试者11例设为标准组,通过CAREN步态评估系统对2组受试者的步态运动学参数进行收集、处理、分析,并根据分析报告阐明产生差异原因.结果 假肢组步态时相性指数为(0.88±0.04),其假肢侧的步长、支撑期百分比、髋关节支撑期最大伸展角度、膝关节支撑期最大屈曲角度、踝关节足跟着地背屈角度、踝关节支撑期最大背屈角度、踝关节支撑期最大跖屈角度与健侧比较,差异均有统计学意义(P＜0.05).假肢组假肢侧的步行速度、步态周期、跨步长、支撑期百分比、髋关节足跟落地屈髋角度、髋关节支撑期最大伸展角度、髋关节支撑期最大屈曲角度、膝关节足跟着地屈膝角度、踝关节足跟着地背屈角度、踝关节支撑期最大跖屈角度、踝关节支撑期最大背屈角度与标准组双侧均值比较,差异均有统计学意义(P＜0.05).结论 单侧小腿截肢者穿戴假肢后步态时相对称性为(0.88±0.04),假肢侧踝关节运动学参数显著弱于自身健侧,其时空与运动学参数也显著弱于健全人.

目的 探讨股前外侧肌皮瓣修复小腿截肢残端软组织缺损,保留小腿长度或膝关节以利于假肢装配.方法 2013年4月-2016年11月,应用股前外侧肌皮瓣对小腿截肢残端软组织缺损进行修复4例,其中游离肌皮瓣3例,带蒂肌皮瓣1例.患者均为男性,截肢肌创面位于小腿近端,年龄8～48岁,平均20岁,创面面积7.0 cm×6.0 cm～25.0 cm×10.0 cm.一期清创后二期修复,肌皮瓣面积13.0 cm×10.0 cm～28.0 cm×12.0 cm,保留胫骨长度5.2～9.4 cm.结果 肌皮瓣全部成活,1例肌皮瓣边缘出现浅表感染经换药处理后愈合,供区无并发症.所有患者随访12～37(平均19)个月,末次随访时皮瓣血运好、质地柔软、耐磨.皮瓣感觉恢复程度:S22例, S31例,S3+1例. 6 min步行测试:Ⅳ级2例,Ⅲ级2例;Stanmore运动分级:V级2例,Ⅳ级2例.结论 股前外侧肌皮瓣是修复小腿截肢残端软组织缺损的理想皮瓣.