RU2016120633A - HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX FOR MANAGING THE UPPER EXTREMITY PROTESIS - Google Patents

HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX FOR MANAGING THE UPPER EXTREMITY PROTESIS Download PDF

Info

Publication number
RU2016120633A
RU2016120633A RU2016120633A RU2016120633A RU2016120633A RU 2016120633 A RU2016120633 A RU 2016120633A RU 2016120633 A RU2016120633 A RU 2016120633A RU 2016120633 A RU2016120633 A RU 2016120633A RU 2016120633 A RU2016120633 A RU 2016120633A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
electromyogram
processing
hardware
software complex
muscle
Prior art date
Application number
RU2016120633A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Евгений Викторович Бондаренко
Евгений Сергеевич Жванский
Original Assignee
Евгений Викторович Бондаренко
Евгений Сергеевич Жванский
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Евгений Викторович Бондаренко, Евгений Сергеевич Жванский filed Critical Евгений Викторович Бондаренко
Priority to RU2016120633A priority Critical patent/RU2016120633A/en
Priority to PCT/RU2017/000348 priority patent/WO2017204694A1/en
Publication of RU2016120633A publication Critical patent/RU2016120633A/en

Links

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61FFILTERS IMPLANTABLE INTO BLOOD VESSELS; PROSTHESES; DEVICES PROVIDING PATENCY TO, OR PREVENTING COLLAPSING OF, TUBULAR STRUCTURES OF THE BODY, e.g. STENTS; ORTHOPAEDIC, NURSING OR CONTRACEPTIVE DEVICES; FOMENTATION; TREATMENT OR PROTECTION OF EYES OR EARS; BANDAGES, DRESSINGS OR ABSORBENT PADS; FIRST-AID KITS
    • A61F2/00Filters implantable into blood vessels; Prostheses, i.e. artificial substitutes or replacements for parts of the body; Appliances for connecting them with the body; Devices providing patency to, or preventing collapsing of, tubular structures of the body, e.g. stents
    • A61F2/50Prostheses not implantable in the body
    • A61F2/68Operating or control means
    • A61F2/70Operating or control means electrical
    • A61F2/72Bioelectric control, e.g. myoelectric

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Transplantation (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Vascular Medicine (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Prostheses (AREA)
  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Claims (20)

1. Аппаратно-программный комплекс для управления протезом верхних конечностей, представляющий собой устройство регистрации и обработки многокальной электромиограммы с последующим принятием решения о том, какой паттерн мышечной активности был зарегистрирован и к какому движению кисти он относится,1. A hardware-software complex for controlling the prosthesis of the upper extremities, which is a device for recording and processing a multi-channel electromyogram, followed by a decision on which pattern of muscle activity was detected and what kind of brush movement it relates to, отличающийся тем, что распознает естественные паттерны мышечной активности, соответствующие тем или иным движениям;characterized in that it recognizes the natural patterns of muscle activity corresponding to certain movements; сочетает в себе последующую обработку электромиограммы;combines the subsequent processing of an electromyogram; обучается под конкретного пациента при помощи алгоритмов машинного обучения;learns for a specific patient using machine learning algorithms; имеет возможность передачи данных;has the ability to transfer data; обеспечивает количество схватов, ограниченное естественными функциями оставшихся в распоряжении мышц.provides the number of grips limited by the natural functions of the muscles left at the disposal. 2. Аппаратно-программный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что обработка электромиограммы позволяет избавиться от шума и сетевых наводок.2. The hardware-software complex according to claim 1, characterized in that the processing of the electromyogram allows you to get rid of noise and network interference. 3. Аппаратно-программный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что обработка электромиограммы позволяет разграничить пассивное и активное состояние мышцы в автоматизированном режиме или индивидуальном алгоритме распознавания движений.3. The hardware-software complex according to claim 1, characterized in that the processing of the electromyogram makes it possible to distinguish between a passive and an active state of a muscle in an automated mode or an individual motion recognition algorithm. 4. Аппаратно-программный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что многокальная электромиограмма использует 3 или более каналов.4. The hardware-software complex according to claim 1, characterized in that the multi-channel electromyogram uses 3 or more channels. 5. Аппаратно-программный комплекс по п. 1, отличающийся тем, что имеет возможность передачи данных по протоколу Bluetooth 2.0 или 4.0 или через USB-соединение.5. The hardware-software complex according to claim 1, characterized in that it has the ability to transmit data via Bluetooth 2.0 or 4.0 or via a USB connection. 6. Способ управления протезом верхних конечностей, включающий регистрацию и обработку многокальной электромиограммы с последующим принятием решения о том, какой паттерн мышечной активности был зарегистрирован и к какому движению кисти он относится,6. A method for controlling the prosthesis of the upper extremities, including registration and processing of a multi-channel electromyogram, followed by a decision on which pattern of muscle activity was detected and what kind of brush movement it relates to, отличающийся тем, что включает распознавание естественных паттернов мышечной активности, соответствующих тем или иным движениям;characterized in that it includes the recognition of natural patterns of muscle activity corresponding to certain movements; включает последующую обработку электромиограммы;includes subsequent processing of the electromyogram; включает обучение под конкретного пациента при помощи алгоритмов машинного обучения;includes training for a specific patient using machine learning algorithms; включает возможность передачи данных;includes the ability to transfer data; включает обеспечивание количество схватов, ограниченное естественными функциями оставшихся в распоряжении мышц.includes providing the number of grips limited by the natural functions of the muscles left at the disposal. 7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что обработка электромиограммы позволяет избавиться от шума и сетевых наводок.7. The method according to p. 6, characterized in that the processing of the electromyogram allows you to get rid of noise and network interference. 8. Способ по п. 6, отличающийся тем, что обработка электромиограммы позволяет разграничить пассивное и активное состояние мышцы в автоматизированном режиме или индивидуальном алгоритме распознавания движений.8. The method according to p. 6, characterized in that the processing of the electromyogram allows you to distinguish between the passive and active state of the muscle in an automated mode or an individual algorithm for recognizing movements. 9. Способ по п. 6, отличающийся тем, что многокальная электромиограмма использует 3 или более каналов.9. The method according to p. 6, characterized in that the multi-channel electromyogram uses 3 or more channels. 10. Способ по п. 6, отличающийся тем, что передача данных осуществляется по протоколу Bluetooth 2.0 или 4.0 или через USB-соединение.10. The method according to p. 6, characterized in that the data is transmitted via Bluetooth 2.0 or 4.0 or via a USB connection.
RU2016120633A 2016-05-26 2016-05-26 HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX FOR MANAGING THE UPPER EXTREMITY PROTESIS RU2016120633A (en)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016120633A RU2016120633A (en) 2016-05-26 2016-05-26 HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX FOR MANAGING THE UPPER EXTREMITY PROTESIS
PCT/RU2017/000348 WO2017204694A1 (en) 2016-05-26 2017-05-25 Hardware and software complex for controlling prosthesis of upper limbs

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016120633A RU2016120633A (en) 2016-05-26 2016-05-26 HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX FOR MANAGING THE UPPER EXTREMITY PROTESIS

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2016120633A true RU2016120633A (en) 2017-11-28

Family

ID=60411404

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016120633A RU2016120633A (en) 2016-05-26 2016-05-26 HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX FOR MANAGING THE UPPER EXTREMITY PROTESIS

Country Status (2)

Country Link
RU (1) RU2016120633A (en)
WO (1) WO2017204694A1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2677787C1 (en) * 2017-12-26 2019-01-21 Общество с ограниченной ответственностью "Битроникс" Method for managing devices

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8170656B2 (en) * 2008-06-26 2012-05-01 Microsoft Corporation Wearable electromyography-based controllers for human-computer interface
ES2661538T3 (en) * 2013-06-12 2018-04-02 Otto Bock Healthcare Gmbh Limb device control

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017204694A1 (en) 2017-11-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11883175B2 (en) Paretic limb rehabilitation methods and systems
Pirondini et al. Evaluation of the effects of the Arm Light Exoskeleton on movement execution and muscle activities: a pilot study on healthy subjects
Arbib et al. Tool use and the distalization of the end-effector
Al-Angari et al. Distance and mutual information methods for EMG feature and channel subset selection for classification of hand movements
RU2683859C1 (en) Method and system for controlling electronic devices by electromyographic reading device
An et al. Few-shot relation learning with attention for EEG-based motor imagery classification
Hussain et al. A soft supernumerary robotic finger and mobile arm support for grasping compensation and hemiparetic upper limb rehabilitation
US11259942B2 (en) System for motor rehabilitation of a paretic limb in stroke patients
JP2007520308A (en) Neuromuscular stimulation
Chen et al. Neucuberehab: A pilot study for eeg classification in rehabilitation practice based on spiking neural networks
Pei et al. Decoding asynchronous reaching in electroencephalography using stacked autoencoders
Kalani et al. Toward a bio-inspired rehabilitation aid: sEMG-CPG approach for online generation of jaw trajectories for a chewing robot
Tryon et al. Classification of task weight during dynamic motion using EEG–EMG fusion
Hu et al. EEG-based classification of upper-limb ADL using SNN for active robotic rehabilitation
Zhang et al. Real‐time and user‐independent feature classification of forearm using EMG signals
RU2016120633A (en) HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX FOR MANAGING THE UPPER EXTREMITY PROTESIS
Moin et al. Analysis of contraction effort level in EMG-based gesture recognition using hyperdimensional computing
Pang et al. A surface EMG signals-based real-time continuous recognition for the upper limb multi-motion
Iimura et al. Decomposition of limb movement based on muscular coordination during human running
Lou et al. Wireless master-slave FES rehabilitation system using sEMG control
Chen et al. Upper limb motion recognition based on two-step SVM classification method of surface EMG
Antuvan Decoding human motion intention using myoelectric signals for assistive technologies
Kashizadeh et al. Myoelectric control of a biomimetic robotic hand using deep learning artificial neural network for gesture classification
Zhang et al. EMG-based estimation of shoulder and elbow joint angles for intuitive myoelectric control
Li et al. Synergy-driven myoelectric control for EMG-based prosthetic manipulation: A case study

Legal Events

Date Code Title Description
FA92 Acknowledgement of application withdrawn (lack of supplementary materials submitted)

Effective date: 20180529