假腿整合肌电图信号 崎岖道路也能如履平地

　　最近Hargrove博士将这一成果发表在JournaloftheAmericanMedicalAssociation上，medscape对此进行了报道。

　　动力上肢假肢已经成功问世几十年了，随着技术的进步，动力膝关节以及动力踝关节也均已投入使用，但对于假腿，因涉及膝和踝两个关节，且承受整个身体的重量，其研发一直进展缓慢。目前可得到的动力假肢在不同行走模式之间的转换需要患者减速、停下，然后按下电子密钥。或者通过做出与走路无关的身体运动，比如来回地摇摆假肢。

　　芝加哥康复协会假体及矫形神经工程研究实验室主管Hargrove博士认为，为了最大程度地受益于这些装置并确保使用者的安全，控制系统必须能自动识别使用者正在采用的行走模式并提供正确的假肢反应。

　　Hargrove博士及其团队研发的这一系统包括主要三个方面，来源于残留肌肉组织的肌电图(EMG)信号、机械传感器数据，以及各种行走步法的信息。研究数据显示，该系统将EMG信号与机械传感器数据相整合，比起仅采用机械传感器数据的系统，其在步法的转换方面比有显著优势。

　　当前的研究包括7例自膝关节以上截肢的患者，还有1例自膝关节离断的患者。所有患者均能够借助不具备动力的假肢在家里及社区行走，显然此时其行走时假肢只是「被移动」了。

　　研究人员指出，这一初步的研究是首次对膝上截肢者在不同行走模式中控制动力假腿（包括膝和踝两个关节）能力做临床评估，它也是首次将EMG信号加入动力下肢假肢的实时控制系统。与当前的控制系统不同的是，这一控制系统无需外在设备辅助控制，而是允许在行走模式间进行自动、自然的转换。