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A Novel Human-Machine Collaboration Model of an Ankle Joint Rehabilitation Robot Driven by EEG SignalsUn nuevo modelo de colaboración hombre-máquina para un robot de rehabilitación de la articulación del tobillo controlado por señales EEG

Resumen

Con la aparicin del fenmeno del envejecimiento social, los ancianos presentan frecuentes trastornos del movimiento fsico. En particular, el trastorno del movimiento de la articulacin del tobillo afecta gravemente a la vida diaria de los ancianos. Los robots de rehabilitacin son de gran importancia para mejorar la eficacia de la rehabilitacin, garantizar la calidad de la rehabilitacin y reducir la intensidad de trabajo de los trabajadores. Como herramienta auxiliar de tratamiento, los robots de rehabilitacin deben tener modos de movimiento ricos y eficaces. El modo de ejercicio debe poder adaptarse a pacientes con distintas afecciones y distintos periodos de recuperacin. Para mejorar la precisin de la interaccin persona-ordenador de los robots de rehabilitacin de la articulacin del tobillo (AJRR), este estudio propone un modelo de colaboracin hombre-mquina de un AJRR accionado por EEG. El modelo se expande principalmente a partir de dos niveles (1) para establecer la conexin entre el EEG y la intencin con el fin de identificar la intencin. En el proceso de reconocimiento, primero se realiza una extraccin de caractersticas en el EEG preprocesado. Se selecciona una red neuronal convolucional (CNN) para extraer las caractersticas profundas de la seal EEG, y se utiliza una mquina de vectores de soporte (SVM) para clasificar las caractersticas profundas, realizando as el reconocimiento de la intencin. (2) El resultado del reconocimiento de intenciones se introduce en el sistema de interaccin persona-ordenador (HCI), que controla el movimiento del robot de rehabilitacin tras recibir la instruccin. Este estudio hace realidad el entrenamiento de rehabilitacin orientado al paciente. Los experimentos demuestran que el modelo de colaboracin hombre-mquina utilizado puede mostrar una mayor precisin en el reconocimiento de intenciones, aumentando as la satisfaccin de utilizar AJRR.

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