预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/2
2/2

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

脑卒中患者上肢肌肉表面肌电信号分解与疲劳研究的任务书 任务书:脑卒中患者上肢肌肉表面肌电信号分解与疲劳研究 研究背景: 脑卒中是一种由于brainischemia或出血引起的脑血管疾病,它会导致肢体运动、感觉和认知功能的改变。上肢活动障碍是脑卒中后肢体残疾最常见的类型,往往会影响到患者的日常生活及工作能力。可是,目前已有的康复方法并未能很好地改善脑卒中患者上肢障碍的状况。为了更好地指导临床康复治疗,有必要对脑卒中患者上肢肌肉疲劳及其机制进行深入研究。 任务目的: 本次研究旨在深入探讨脑卒中患者上肢肌肉表面肌电信号分解及疲劳的机制,为脑卒中患者康复治疗提供理论依据。 任务内容: 1.收集脑卒中患者的上肢肌肉表面肌电信号数据,包括信号幅度、频谱和时域特征等。 2.基于信号处理技术,开展对上肢肌肉表面肌电信号的分解处理,实现肌肉表面信号的提取和分离。 3.借助肌电信号分析软件,对提取到的肌肉表面信号数据进行疲劳分析,包括极化分析、功率谱分析及时域分析等。 4.对分析后的肌肉表面信号进行统计分析,探究患者上肢肌肉疲劳过程的特征,以及不同治疗方法对肌肉疲劳的影响。 5.提出有针对性的治疗建议,并结合分析结果对康复治疗方法进行优化。 任务时间和实施方法: 该项目预计为期6个月,从2022年1月开始至2022年6月结束。任务实施方法包括以下步骤: 1.招募研究对象,通过问卷调查进行初步筛选,选择符合研究条件的脑卒中患者进行肌肉表面肌电信号收集。 2.使用多通道肌电信号采集仪对患者上肢肌肉表面肌电信号进行采集,同时记录患者动作过程中的视频。 3.利用Eeglab等肌电信号处理软件将肌肉表面信号进行分解,提取出特定时间窗口内的信号分量。 4.运用Matlab等肌电信号分析软件,对提取到的信号数据进行功率谱分析、极化分析和时域分析。 5.使用SPSS等统计软件对疲劳分析结果进行统计分析,揭示肌肉疲劳的特征,以及可能影响疲劳的因素。 6.结合研究结果,提出针对性的康复治疗建议,帮助患者尽早实现肌肉疲劳的缓解和康复。 预期成果: 通过本次研究,我们将探究脑卒中患者上肢肌肉表面肌电信号分解及疲劳的机制,为脑卒中患者康复治疗提供更多的理论依据。预期获得以下成果: 1.可以对脑卒中患者的上肢肌肉疲劳特征进行较为全面的探究,明确肌肉疲劳对康复治疗的影响。 2.为脑卒中患者康复治疗提供有针对性的治疗建议,帮助患者尽早恢复肌肉功能,提高生活质量。 3.为肌肉表面肌电信号分解疲劳研究提供新的经验和方法,为相关领域的探究提供可复制的实验数据和研究思路。