上肢假肢控制所采用的信息源模式介绍
肌电控制假手是利用肌电作为控制信号的新型动力假手，是一种生物电 控制的典型“人一机系统”。肌电假手能够反映人肢体的运动信息，控制简单， 与其它方式控制的假手比起来具有很多的优越性，因而受到患者的青睐，拥有广阔的市场，而且也成为上肢假肢研究中的一个热点。
本文所研究的重点是如何准确地控制具有自适应增力机构、采用空间开式传动的单自由度肌电控制假手。所作的作主要分为两大分，一是对肌电信号进行分析，提取特征值。即利用数字电路和模拟电路等相关知识，设计了具有输入阻抗大、共模抑制好、增益高等特点的肌电信号前置处理电路，利用“振通”数据采集仪对处理后的信号进行采集，并利用快速傅立叶变换 的相关知识编写了信号处理程序，对肌电信号进行了波形分析、幅值谱分析和率谱分析，提取了信号特征值，与相关资料的数据相比，基本一致：二 是利用肌电信号的特征值对肌电假手进行控制。利用电路设计的相关知识对控制电路进行了设计，并取得了很好的控制效果。
人的肢体是一个复杂而巧的动力学系统，如何再这种结构，是假肢研究的主要内容。随着康复学与康复程、材料学、电子学和控制理论等术的发展，假肢研究也发生了革命性交革。假肢已经不再仅仅作为一种装 饰品，人们对它的舒适性、实用性、准确性和灵活性提出了更高的要求，假 肢也向着智能型、美观型，类人型方向发展。目前，世界范围内的各种商品 化假肢已经不下千余种。
在假肢控制中，上肢假肢由于复杂度高、控错i难度大而倍受关注。从目前情况看，机械式假肢和肌电假肢都已成熟化和商品化，再假肢和声控 假肢也已迈出实验阶段，而利用脑电、脑磁等生物信息控制的上肢假肢尚处 于研究中。此外，为了提高假肢能，还出现了将开环控制增加反馈组成闭 环控制的形式，并取得了一定的进展。如Mabuchi等构的假肢系统，不仅 能够将刺激传递给受试者以产生与原始刺激相应的躯体感觉，并且在幅值上 也存在对应关系。
在控制方式中，能够按照人的意志来控制假手是一种理想的方案。这时，控制信号源的取出可能有三种途径：(I)直接把人的中枢神经系统 中的令取出来;(II)把通过运动神经系统的信号取出来;(III)把运动神 经系统的脉冲到达肌肉所产生的肌电位取出来。目前，采用第三种方法研究的肌电控制假手，占着主导地位。如果具体地进行分类，当前各种上肢假肢控制所采用的信息源模式主要有以下几种：
l、以身体的机械运动作为信息源
这种上肢假肢的控制思想主要是利用患者残存的运动能，通过传动装置触发相应的开关进行控制。截肢患者的残端肌肉的收缩/舒张和膨起、健肢位如胸的扩张、肩的提升/下垂及外展/内收等都可以用作假肢驱动的信息源。这类假肢控制结构简单，价低廉，因而受到了患者的欢迎，在第一章绪论将来一段时间内仍将拥有一定的市场。
从目前来看，这种上肢假肢的发展主要有赖于提高信息源的检测手段、改进假肢的控制策略。如古濑则夫等采用三位定位测量设备检测患者的特定运动，利用神经网络来确定对应的控制令。Aghili等根据Simpson提出的通过测量病人的未受损关节的角度来控制假肢的思想，建立肩关节运动角度的闭环曲线与所进行动作的关系映射，用判别函数来确定肘关节和腕关节的角度矢量。Rochel等则利用外科手术将肌腱与假肢驱动器连接在一起，通过感觉肌腱的运动来直接驱动假手动作。
尽管经过几十年来成千上万的假肢患者的使用表明，这种类型的上肢假肢可靠性高，鲁棒性好，但它所能实现的控制务非常简单，加之残肢对人脑令反应的迟钝，使得灵活性不高，不适合用作高正确度且组合性强的信息源。如文献“1所设计的假肢只能完成预定的梳头、拿电话和喝水三个动作，假肢控制的准确度也只有85%。
2、以肌电(EMG)作为信息源
肌电假肢的信息源来自残肢肌肉发放的动作电位。由于它能够反映人的肢体运动信息，因此比机械牵动式假肢更为优越，不但受到患者的青睐拥有广阔的市场，而且也成为上肢假肢研究中的一个热点。
肌电信号为微弱，经常淹没在其他的生物信号及外噪声中，因此须采用高质量的EMG检铡系统。目前所采用的检测方式主要是依靠表面电 和针式电，将EMG从适当的截肢位引出，再进行滤波处理。一种无线电 探针原型也已开发出来，但尚处于试验阶段。
尽管肌电假肢在实际应用中获得了巨大的成，但当截肢者的残肢太 短，或者因瘫痪而导致肌肉萎缩时，就不能提供足够的肌电假肢所需要的控制信息。同时，肌肉的疲劳、电位置的改变、肌电信号的训练、体重的波 动都会使肌电信号的特征值发生变化，成多自由度肌电假肢的控制准确度 难以提高。此外，由于使用者须学习不自然的运动来驱动手的运动，同时也由于受对肌电信号的解码能力所限，肌电假肢所能控制的自由度也是很有限的。
由于这些原因，实际应用中的肌电假肢，大都仍然是单自由度，通过上臂肌肉的收/缩来控制。从目前的研究结果来看，肌电假肢的改进主要从以 第一章绪论 下几个方面进行：
1：采用新策略来提高单通道所能够控制的自由度数。
2：采用包括信号滤波、谱分析和模式识别术在内的新术，以便从EMG信号中获取更多的独立通道数。
3：将反馈术引入到肌电假肢中，以使肌电假肢能完成更多的能。但这还依赖于能够长时间同时刺激大量的神经纤维的新式电的开发。
4：发展具有自适应能力的智能型肌电假肢，以弥补使用过程中肌电信号变化的缺陷。
5：结合其他的控制信息源以弥补肌电信息的不足。如残肢和肩膀的机械运动等。
3、再假肢控制的信号源
为了突破电子假手利用肌电控制准确性难以提高的障碍，胡天培教授和陈中伟院士等从根本上改变原有的模式，从另选控制信号源入手，将显微外科术应用于康复程领域，在残肢者的残臂端上再一个“”，用以作为能够准确传递人脑运动信息的信息源。其方法是：患者经身麻醉后，应用显微外科手术，将第二足趾带血管蒂移植到右前臂的残端上，当再“手 ”成活后再进行康复能训练，然后用物理学方法(如温度、压力、位移)将控制信息转化为操作令，实现对电子假手的准确控制。
这种以再“”作为信息源的假肢，开拓了学与程学紧密结合的新构思，在理论上和实践上都有重要的导意义。对患者的使用跟踪表明，这种假肢不仅能够正确传递大脑的运动信息，而且重建了重量感受能力;控制的确度高，所研制的三自由度六运动的假手的误动作率为0%。
然而，患者安装这种假肢时不得不承受着手术的痛苦，所需的显微外科术也限制了它的推广应用，而且术后所需的康复期较长。另外，单个再 所能表达的信息量非常有限，难以迅速及时地传递大脑复杂的令。当自由度增多时，编码的位数也随之增多，这不仅给患者的熟练掌握带来了困难，而且降低了系统的稳定性及动作的准确度。为了尽量减少患者的痛苦，目前陈中伟院士正在致力于“局带血管神经肌与/或腱移植构成信号源”的研究，使之能够代替再“”准确传递大脑令。
4、以声音作为信号源
声控型假肢在帮助截瘫病人恢复运动能方面具有无可比拟的优越性。利用患者的声音信息，通过数字处理术(DSP)，将其转化为相应的控制令，不仅线路简单，而且为发展多自由度假肢开辟了新的途径。
目前，声控术在各个领域都取得了广泛的应用。例如美摩星公司开发的声控机器人，可按生口令，将内窥镜等细长的手术器械通过小切口置于病人体内，为显微外科手术提供稳定、清晰的图像。WalterR等设计的 声控轮椅模型，能够在低等及中等水平的环境噪声下达到几乎的控制准确率。
声控术在假肢上的应用也已迈出实验阶段，开始走向市场。如文献”。中设计的简单语言令假肢控制系统，不仅控制效果好，而且当令单词的数量增多时，还可以对系统进行编程以完成更多的能。文献。1所提出的语言识别的便携式DSP系统，能够提供足够的控制令来对电动假肢进行准确的控制。
与肌电控制假肢相比，声控假肢能进行的控制能更多、更方便、度也更高。它的不足之处在于平时患者与他人的交流也可能导致假肢产生误动 作。另外，如何提高声控假肢的抗环境噪声能力。也是该类假肢的一个亟待解决的问题。
5、以脑电(EEG)作为信号源
脑电活动本质上是中枢神经系统作中神经和突促所产生的电噪声。早在1875年，英生理学家RichardCaton就从兔脑和猴脑中记录到了微弱 的电流。脑科学的研究表明，脑电活动与运动信息问存在某种联系。如果能将EEG或它的某些分量转化为一种新的输出通道，与外界进行信息交换与控制，就可以用来控制假肢。为此，很多学者在这方面进行了大量的研究。文献嘲将短潜伏期视觉诱 发电位(VEP)的幅度变化经过实时分析，转化为神经肌肉控制器的输入，实现膝盖的伸展控制，准确率可以达到95%。Pfurtscheller等设计了一种 脑一计算机接口装置(BCIs)，能够根据使用者的想象的运动来分析识别手运动，准确率约70%，并且可以区分左手和右手的想象运动。Roberts等给出了一种基于单通道差分EEG信号的更快速和更确的实时BCIs接口系统，检测到的EEG信号通过一个8阶AR模型和贝叶斯逻辑分类器对所得到的数据进行分类，控制鼠标的上下运动，整体性能达82%。
利用从头皮记录的脑电EEG活动作为信息源，不需要神经肌肉控制，这样即使严重的残疾患者也能够使用。而且电刺激不会对脑电信号的记录产生影响。然而脑电过程是非常复杂的，目前对它的研究也只是有限的。在构一个完由脑电控制的系统上还有赖于脑科学研究的巨大突破，尚有很长的路要走。
6、以脑磁作为信号源
肌肉与神经体内的电流会产生外磁场，如心磁、脑磁等。关于生物磁 的第一次可靠的实验测量是在1963年由Baule和McFee完成的，他们用两个并排的线圈(梯度计)第一次记录了心磁。几年后，S.Williamson等人证实，使用二阶梯度计可以在背景噪声较强的环境(如市区)且无磁屏蔽的条件下，测量出脑磁信号，从而促进了生物学的发展。
发展脑磁控制的假肢，首先应该解决的是如何构人机接口，以便在脑磁信号和假肢控制令之间建立起合理的映射关系。然而，由于脑磁的复杂性，人们对它的认识刚刚起步，对它的研究尚停留在脑外科手术内重要能 区域的确定、脑能性不足的病理评估等。将其应用于假肢控制也只能处于探索阶段。
上述控制信息源的缺陷迫使康复作者们为寻找新的信息源而不懈努力。神经信号被认为是一种理想的模式。它不仅不受人体疲劳程度的影响，重复再现性高，而且神经信息彼此之间互不干扰，具有佳的清晰度。
许多研究还证实，神经系统具有可塑性，不仅表现为对外界各种刺激的代偿与适应能力，更重要的是在结构与能上具有损伤后修复或重建的能 神经信息的上述特征为发展具有更为逼真仿生能的高效多自由度上肢假肢奠定了基础。基于此，Wan等提出了用神经网络把人体上肢神经信号 转化为控制令来控制假肢的思想。许多学者也在采用神经信息控制假肢 术上作了有益的探讨，并取得了一下共识：
1)如果将具有许多微孔的硅片置于切断的神经上，神经细胞就会再生，并与之产生电路连接;
2)电可以在持续的神经细胞响应时间周期获得稳定的放电记录;
3)神经的放电速率与上臂运动的空间方向之间有着较强的关系。
上述成果使得应用神经信息控制假肢术成为可能。利用神经埋藏电 引导出神经信息，经模式分类后建立起神经信息与肢体运动的映射关系，从 而控制假肢运动，将是一种理想的假肢控制模式。我们有理由相信，神经假 肢将在今后几年内研制出来应用于广大患者身上。它的成将为人类生活 条件的提高带来新的飞跃。
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