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2025年, 第30卷, 第1期
刊出日期：2025-01-28 上一期   

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基于视频的婴儿癫痫性痉挛综合征检测：建模、检测与评估 丁黎辉1, 2, 付立军1, 3, 杨光4, 5, 6, 万林4, 5, 常志军7 2025 (1):  1-9.  doi: 10.1007/s12204-024-2789-x 摘要 ( 429 )   PDF(712KB) ( 51 )   基于临床观察的行为评分仍然是筛查、诊断和评估婴儿癫痫性痉挛综合征（IESS）的金标准。准确识别痉挛发作对于临床诊断和评估至关重要。本研究提出了一种基于视频特征识别的创新性痉挛检测方法。为了有效捕捉视频中痉挛行为的时间特征，引入了非对称卷积和CBR模块。具体来说，在3D-ResNet残差块中，将较大的卷积核拆分为两个非对称3D卷积核，这些卷积核串联连接，以增强卷积层在水平和垂直方向提取局部关键特征的能力。此外，引入了3D-CBAM注意力模块，高效增强视频帧通道之间的空间相关性。为了提高模型的泛化能力，设计了一种复合损失函数，将交叉熵损失与三元组损失结合，以平衡分类需求和相似性要求。使用PLA IESS-VIDEO数据集对我们的方法进行了训练和评估，取得了90.59%的平均痉挛识别准确率、90.94%的精准率和87.64%的召回率。为了进一步验证其泛化能力，使用六个不同的患者监测视频进行外部验证，并与来自多个医疗中心的六位专家的评估结果进行对比。最终测试结果表明：我们的方法达到了0.6476的灵敏度，超过了人类专家的平均水平0.5595，同时获得了0.7219的高F1分数。这些发现对长期评估婴儿癫痫性痉挛综合征患者具有重要意义。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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手术导板辅助增强现实技术与传统技术在椎弓根螺钉放置中的比较 孔会扬1, 王殊轶1, 张璨2, 陈赞2, 3 2025 (1):  10-17.  doi: 10.1007/s12204-023-2689-5 摘要 ( 335 )   PDF(1106KB) ( 31 )   本研究目的是评估手术导板作为增强现实的补充工具在提高脊柱手术中椎弓根螺钉放置的安全性和精度方面的潜力。将4名训练者分为使用手术导板的增强现实导航组和徒手组，每个小组由一名新手和一名经验丰富的脊柱外科医生组成。共植入了80颗椎弓根螺钉。首先，AR组重建三维模型，根据L2腰椎CT数据规划螺钉插入路线;接下来，利用Microsoft HoloLens™ 2识别脊椎模型，将计划的虚拟路径叠加在真实的锥体模型上。接下来，根据投影轨迹放置螺钉。最后，使用Micron Tracker测量螺钉与术前计划轨迹的偏差，并使用Gertzbein-Robbins量表评估椎弓根螺钉。实验结果显示，增强现实导航组有经验的医生和新手训练者的线性偏差分别为(1.59 ± 0.39) mm和(1.73 ± 0.52) mm，角度偏差分别为2.72° ± 0.61°和2.87°± 0.63°。在徒手组中，有经验的医生和新手训练者的线性偏差分别为(2.88 ± 0.58）mm和(5.25 ± 0.62）mm，角度偏差分别为4.41° ± 1.18°和7.15° ± 1.45°。两组间偏差均有统计学意义(P < 0.05)。增强现实导航组的螺钉置入准确率为95%，徒手组的螺钉置入准确率为77.5%。研究结果表明，手术导板与增强现实的结合是一种创新技术，可以显著提高脊柱手术的安全性和精度，并协助没有经验的医生完成手术。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于导电石墨烯/PDMS墨水的分形可穿戴柔性传感器的直接墨水书写方法 陈俊伶1, 2, 3, 高飞扬1, 3, 张黎明1, 3, 郑雄飞1, 3 2025 (1):  18-26.  doi: 10.1007/s12204-023-2687-7 摘要 ( 272 )   PDF(1712KB) ( 15 )   柔性电子技术为复杂的人机交互系统奠定了基础，并在人体运动检测和软机器人领域引起了极大的关注。石墨烯由于其优异的导电性而受到广泛关注，然而，如何使用它来制造具有复杂结构的可穿戴柔性传感器仍然具有挑战性。在本研究中，我们研究了石墨烯/PDMS油墨的流变行为，并提出了最佳石墨烯比例，使油墨同时具有良好的印刷性和导电性。然后，基于Peano分形布局理论，我们提出了一种可以承受多向张力的二维结构，将传统的棱角结构替换为弧形结构。之后，我们通过直接墨水写入法调整墨水成分和打印结构，制造了圆弧分形结构传感器。最后，我们评估了传感器的检测性能和重复性。该方法为制造可穿戴柔性传感器提供了一种简单有效的解决方案，并显示出制造3D复杂柔性电子设备的潜力。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于局部语义地图的移动机器人半自主导航 赵艳飞1,2,3, 肖鹏4, 王景川1,2,3, 郭锐4 2025 (1):  27-33.  doi: 10.1007/s12204-023-2678-8 摘要 ( 297 )   PDF(995KB) ( 15 )   以智能轮椅为代表的移动机器人可以帮助行动不便的老年人。本文提出了基于局部语义地图的移动机器人半自主导航系统，该系统可以帮助用户在无先验地图的环境中执行精确导航（例如对接）。为了克服传统局部路径规划算法在对接时出现反复震荡的问题，本文采取模式切换方法，在靠近语义目标的时候系统切换为反馈控制完成对接。最后，在真实的环境中进行了对比实验。结果表明：我们的方法在安全，舒适和对接精度上具有优越性。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于视频图像增强现实的视神经管减压手术导航系统 傅航1，许江长 1，李寅炜2,4，周慧芳2,4，陈晓军1,3 2025 (1):  34-42.  doi: 10.1007/s12204-024-2722-3 摘要 ( 217 )   PDF(2193KB) ( 17 )   内镜下经鼻视神经管减压手术是治疗复杂外伤性视神经病变的重要手段，但是其存在术中视神经不可见的难题。因此，开发了一套基于内窥镜图像的增强现实手术导航系统，实现视神经在内窥镜图像上的虚实融合显示，辅助医生判断视神经位置，降低手术风险。在现有的标定方法上，提出基于棋盘格不动点的标定算法；针对增强现实技术存在的精度问题，提出光学导航与视觉融合补偿算法提升术中跟踪精度。设计并开展模型实验，验证系统的精度和稳定性。所提出的增强现实系统平均跟踪误差为（0.99±0.46）mm，表明所提出的算法能够有效提升增强现实手术导航系统的精度，能够准确地呈现隐蔽的视神经等深部组织，未来在眶颌外科手术中将具有良好的应用前景。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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低延时纤维胆道镜机器人驱动控制系统 周涵巍1，朱心平1，马有为2，王坤东1 2025 (1):  43-52.  doi: 10.1007/s12204-024-2709-0 摘要 ( 169 )   PDF(1220KB) ( 9 )   纤维胆道镜是胆道系统疾病的诊断和手术治疗的重要工具。但传统的纤维胆道镜操作困难，精度较低。基于传统纤维胆道镜，研制了电动控制遥操作低延时的纤维胆道镜机器人驱动控制系统。设计了钢丝牵引机构和镜体回转机构，进行胆道镜体前端的弯曲和整体回转，实现了行进方向的控制。建立了钢丝牵引机构的死区补偿模型和控制算法，提高了胆道镜方向控制的准确性。基于ARM嵌入式系统和FPGA开发了人机交互系统和复杂运动控制系统，建立了低延时全流程手术模式设计，并进行了验证。结合微型图像传感器，实现了实时视频回传。通过活体猪动物实验，验证了机器人样机的预期设计性能。该机器人操作延时极低，不超过0.402 ms；弯曲定向精度高达1.43°（99.7%置信区间），能够保障胆道手术的安全性和精确性。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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人工智能结合磁共振成像和计算建模在心脏电生理与临床诊断中的应用 詹何庆1，韩贵来1，魏传安1，李治群2 2025 (1):  53-65.  doi: 10.1007/s12204-023-2628-5 摘要 ( 379 )   PDF(232KB) ( 25 )   心血管疾病是导致死亡的最常见的原因之一。一直以来，其内在的电生理机制和临床治疗方法都广受关注，而医学成像、计算建模和人工智能是其中非常重要的研究技术。本文概括了人工智能的基本原理，并重点论述了人工智能结合磁共振成像和计算建模在心脏基础与临床研究中的应用，并探讨了这些技术目前面临的挑战及发展前景。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于经验小波变换优化自适应混合滤波器的心电信号去噪 BALASUBRAMANIAN S1, NARUK Mahaveer Singh2, TEWARI Gaurav3 2025 (1):  66-80.  doi: 10.1007/s12204-023-2591-1 摘要 ( 291 )   PDF(1496KB) ( 4 )   心血管疾病是世界上最主要的死亡原因。几十年来，人类心脏的健康一直是一个令人感兴趣的话题。心电图（ECG）信号是判断心脏健康状况的一种综合性的无创方法。许多健康医师利用心电图信号来确定心脏的关键信息。本文将群体智能方法应用于生物医学信号处理领域，以增强自适应混合滤波器和经验小波变换（EWT）。首先对输入心电信号加入高斯白噪声，然后对其进行EWT；采用提出的自适应混合滤波器对ECG信号进行去噪处理。利用蜜獾优化（HBO）算法优化EWT窗函数和自适应混合滤波器权重参数。所提方法在MATLAB 2018a中使用MIT-BIH数据集进行仿真，该数据集包含高斯白噪声、肌电图噪声和电极运动伪影噪声。与基于递归最小二乘的自适应滤波器、多通道最小均方方法和离散小波变换方法进行比较，验证了HBO方法的有效性。实验结果表明，在EWT和自适应混合滤波的支持下，HBO方法可以有效应用于心血管信号去噪。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于胸阻抗测量的肺灌注/心脏运动和肺通气同步监测可行性实验研究 白子轩1, 马艺馨1,2, 孔志斌3, 薛珊4 2025 (1):  81-90.  doi: 10.1007/s12204-023-2639-2 摘要 ( 203 )   PDF(808KB) ( 6 )   与传统的基于流量计的肺通气测量技术相比，呼吸阻抗描记技术在连续、无创监测呼吸方面具有显著优势。胸阻抗信号不仅对肺通气状况敏感，也对血液流动与心脏运动等生理活动和身体动作/姿势变化敏感。本文探究了通过生物阻抗测量对肺通气、血液循环和心脏运动进行同步监测的可行性。采用小波分析方法从屏气状态和潮式呼吸状态下测得的胸阻抗数据中提取出呼吸信号、血液灌注信号和心脏运动信号，并对信号强度及其与生理状况相关性进行探究。这项研究为开发用于监测各种生理活动的临床设备提供了基础。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于多注意力卷积神经网络的乳腺癌组织学图像诊断 徐旺旺1,2，许良凤1,2，刘宁徽3，律娜3 2025 (1):  91-106.  doi: 10.1007/s12204-024-2705-4 摘要 ( 264 )   PDF(1715KB) ( 12 )   乳腺癌是在女性中致病严重并且发病率较高的疾病，是全国女性癌症死亡的主要原因。然而，提前进行检查和诊断可以减少癌症的风险。现在，对于乳腺癌的诊断方法有临床检查、影像学筛查和活组织检查，其中组织病理学检查是金标准。但整个过程比较复杂和耗时，可能还会存在误诊情况。本文提出利用深度学习多分类框架，引入多注意机制和选择核卷积替换普通卷积，同时对不同注意力分配权重和组合，在模型的精度指标和速率上有提升。此外，本文还实现对学习速率调度器作出对比，使用误差函数能够在微调学习速率实现良好的性能，在标签中通过使用标签软化来减少模型错误识别所造成的损失误差，在损失函数中赋予不同的类别权重来平衡正负样本不平衡问题。我们采用BreakHis数据集自动分类乳腺癌组织学图像为良性和恶性、四分类以及八个亚型。实验结果表明，二分类准确率为98.23%~99.50%，多分类准确率在97.89%与98.11%之间。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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LOBO优化的深度卷积神经网络用于脑肿瘤分类 Sahaya Anselin Nisha1, NARMADHA R.1, AMIRTHALAKSHMI T. M.2, BALAMURUGAN V.1, VEDANARAYANAN V.1 2025 (1):  107-114.  doi: 10.1007/s12204-023-2625-8 摘要 ( 218 )   PDF(1079KB) ( 15 )   脑肿瘤分类是医疗保健应用中的一个重要问题。精确与及时的脑肿瘤识别对于有效地治疗这种疾病是重要的。脑肿瘤在大小、形状和数量上都有很大的变化，因此分类过程是一个很困难的研究问题。本文提出了一种利用磁共振成像技术的深度学习模型，克服了现有分类方法的局限性。所提方法的有效性取决于coyote优化算法，也称为LOBO算法，该算法对深度卷积神经网络分类器的权重进行优化。其准确度、灵敏度和特异度分别为92.401 1%、94.154 1%和91.928 6%，验证了该方法的有效性。结果表明，该方法对脑肿瘤可进行有效分类。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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空间工作记忆测试中显著的重测效应 马显达1,2,3，兰兆辉1,2,3，陈志堂1,2,3, MONISHA M L4, 何欣怡1,2,3, 李卫东1,2,3 2025 (1):  115-120.  doi: 10.1007/s12204-023-2585-z 摘要 ( 236 )   PDF(566KB) ( 3 )   工作记忆是支持目标导向行为和复杂思维的核心认知功能。我们使用一个基于符号配对的注意力与空间工作记忆范式（SWAPS）进行了重复性的认知测试，这个范式是用于认知心理学、教育和精神病学研究的有效工具。重复进行工作记忆能力测试在临床上以及认知环境研究中很常见，研究表明，重复的认知测试可能因为“重测效应”导致认知测试成绩提高，因此在SWAPS中系统的研究“重测效应”对于解释研究结果至关重要，但是目前仍缺少该领域的研究成果。为了解决这个问题，我们招募了77名18~21岁的大学生进行了包括72次不同记忆负荷、学习时间和延迟时间的“重测效应”试验，我们每周一次重复测试，为期五周，以调查SWAPS的“重测效应”。研究发现在前两次测试中测试的准确性显著提高，然后在接下来的SWAPS实验中趋于稳定。这些发现将为研究人员正确使用或解释重复性的工作记忆测试提供有用的信息，目前仍然需要进一步的实验来阐明介导和影响“重测效应”的因素和其中的认知机制。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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在三维医学图像分割中位置信息可以作为强监督信息 赵寅杰1，侯润萍1，曾琬琴2，秦玉磊1，沈天乐2，徐志勇2，傅小龙2，沈红斌1 2025 (1):  121-129.  doi: 10.1007/s12204-023-2614-y 摘要 ( 301 )   PDF(481KB) ( 5 )   医学图像分割是许多下游诊断任务中的关键步骤。随着深度卷积神经网络极大地促进了计算机视觉的发展，半自动化的医学图像分割方法逐渐成熟，即通过应用深度卷积神经网络来检测感兴趣区域，然后由放射科医生进行修改。然而，有监督学习需要大量的人工标注，这些标注数据很难获得，特别是在医学图像领域。自监督学习能够利用无标签数据，为模型提供良好的初始化参数，然后在带标签数据量有限的下游任务上进行微调。考虑到大多数自监督学习特别是对比学习主要应用于自然图像领域，并且在预训练过程中需要昂贵的GPU资源，我们提出了一种新颖而简单的基于辅助任务的自监督学习方法，该方法利用了三维医学图像中的位置信息。具体来说，我们将二维切片在三维坐标系中的纵坐标作为伪标签，在预训练阶段以模型预测该标签作为辅助任务。我们在四个语义分割数据集上证明了本文的方法在医学图像分割任务中优于其他自监督学习方法。代码已在https://github.com/alienzyj/PPos 公开。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于互信息-支持向量回归的阿尔兹海默症磁共振影像脑年龄检测 刘玉川1，李浩1，唐宇龙1，梁杜娟2，谭佳3，符玥1，李勇明4 2025 (1):  130-135.  doi: 10.1007/s12204-023-2590-2 摘要 ( 231 )   PDF(635KB) ( 2 )   脑年龄是一种有效诊断阿尔兹海默症（AD）的生物标记物。针对现有的脑年龄检测方法与AD是大脑加速老化的生物学假说相悖的问题，提出了一种互信息-支持向量回归（MI-SVR）的脑年龄检测模型。首先，根据AD的生物学假说引入年龄偏差；其次，基于互信息准则设计了适应度函数；然后，支持向量回归和适应度函数分别用于获取受试者的脑年龄和适应度值，最佳年龄偏差则通过查找最大适应度值获得；最后，比较于现有的一些脑年龄检测方法。实验结果表明，提出的方法所获得的脑年龄具有更好的可分性，能更好反映AD的加速衰老进程，更有助于提升AD的诊断准确率。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于Fisher-Yates置乱和滤波器扩散的医学图像加密方案 黄佳鑫，郭亚丽，高若云，李珊珊 2025 (1):  136-152.  doi: 10.1007/s12204-023-2618-7 摘要 ( 337 )   PDF(8076KB) ( 14 )   本文提出了一种基于Fisher-Yates置乱、滤波器扩散和S盒替换的医学图像加密方案。首先，通过logistic-sine-cosine系统生成与明文相关的混沌序列，该序列用于算法的置乱、替换和扩散过程。采用提出的三维Fisher-Yates置乱、S盒替换和扩散实现第一轮加密。第二轮加密利用混沌序列对第一轮得到的密文进行置乱，然后利用三维滤波器进行扩散，进一步隐藏有用信息。算法结合输入参数和明文图像的哈希值生成密钥，提高了抗明文攻击的能力。安全分析表明，该算法的性能良好,并且能够抵抗常见的攻击。此外，扩散效果良好，表明该方案能解决医学图像传输中遇到的差分攻击,对未来的研究具有积极意义。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于集成学习的急性心肌梗死死亡预测 颜铭萱1，苗雨桐2,3，盛淑茜1，甘小莺1，何 奔2，沈 兰2,3 2025 (1):  153-165.  doi: 10.1007/s12204-023-2611-1 摘要 ( 226 )   PDF(710KB) ( 11 )   本研究构建了一个基于小规模低死亡率的急性心肌梗死患者群体的死亡预测模型。研究数据来源于2016年1月1日至2018年1月1日间就诊于上海市七家三级及二级医院的急性心肌梗死患者，共计1639例。其中72名患者在2年的随访期间内死亡。预测模型利用集成学习框架采用这些患者的51项生理指标进行构建，并通过SHAP算法和基于二列相关系数与Phi相关系数的单变量检验方法计算这些特征的重要性并进行排序。根据五折交叉检验实验和外部检验，采用自步集成学习框架和随机森林算法构建的预测模型可以取得最优的实验性能，其受试者工作特性曲线线下面积（AUROC）为0.911，召回率为0.864。上述两种特征排序方法均表明射血分数，血肌酐（入院），血红蛋白和Killip分级为与患者死亡最相关的重要特征。基于这些重要特征，本研究进一步构建了一个简化的预测模型，并取得了AUROC为0.872，召回率为0.818的接近使用特征全集构建的完备模型的实验性能。本研究提出了一种基于自步集成学习框架的急性心肌梗死患者死亡预测模型的构建方法，并且可以在小规模低死亡率的患者群体上构建高预测性能的模型。此项工作将在进行医疗决策和诊断的过程中提供参考和辅助。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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不同节段的颈椎前路椎间盘切除和融合术中植入Cage-Plate或Zero-P融合器系统后相邻节段生物力学分析 叶鹏，富荣昌，王召耀 2025 (1):  166-174.  doi: 10.1007/s12204-023-2633-8 摘要 ( 294 )   PDF(929KB) ( 19 )   Cage-Plate融合器（CP）系统和零切迹融合器（Zero-P）系统广泛用于颈椎前路椎间盘切除和融合术中（ACDF）。本研究对比分析了不同节段ACDF植入CP或Zero-P融合器系统后相邻节段生物力学特性。首先，建立了完整C1—C7颈椎节段的模型，并对其有效性进行了验证。同时，通过在完整模型的基础上将Zero-P或CP植入C4—C5或C5—C6节段，建立了四种手术模型。将手术模型的节段活动度（ROM)和椎间盘内压最大值与完整模型进行比较。C4—C5植入CP、Zero-P使其ROM平均减少了91.6%，84.3%；临近节段ROM平均增大了8.3%，6.82%。C5—C6植入CP、Zero-P使其ROM平均减少了93.3%，89.9%；临近节段ROM平均增大了4.9%，4%。此外，C4—C5植入CP、Zero-P使临近节段椎间盘内压平均增大了4.5%，6.7%。C5—C6植入CP、Zero-P使临近节段椎间盘内压平均增大了54.1%，15.4%。总之，植入CP和Zero-P融合器系统均会显著降低ACDF中植入节段的ROM，同时增加相邻节段的ROM和椎间盘内压力。结果表明，Zero-P融合器系统是C5—C6节段ACDF的最佳选择。然而，需要进一步的研究来选择最适合C4—C5节段ACDF的颈椎融合器系统。同时，本研究为临床手术提供生物力学建议。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于机械导纳与振动传递率的鞋底振动传递特性分析 吴旭阳1, 刘晓颖1, 郝艳华1, 刘长煌1, 黄贤伟2 2025 (1):  175-186.  doi: 10.1007/s12204-023-2587-x 摘要 ( 277 )   PDF(2284KB) ( 10 )   在日常生活中，探究足鞋振动能量的响应与传递特性尤为重要。本文采用有限元分析方法，结合机械导纳与振动传递率理论，研究普通鞋底与多胞结构鞋底在3种激励工况下的振动响应及振动传递特性。对普通鞋底的力学分析结果表明：激励位置与振型对普通鞋底的振动能量分布与传递产生显著的影响；趾骨区域的振动响应和振动传递更为激烈。同时，多胞结构鞋底的振动特性分析结果表明，不同类型的多胞结构鞋底对等效机械导纳与等效振动传递率产生不同程度的影响，其中Grid型多胞结构鞋底的振动响应与传递最为显著。本研究有助于预防足部损伤，并为鞋底的优化设计提供理论指导。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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考虑人体躲避效应的脊柱侧弯矫形力生物力学分析 朱晔1, 任东1, 张爽2, 曹倩3 2025 (1):  187-196.  doi: 10.1007/s12204-023-2620-0 摘要 ( 248 )   PDF(1836KB) ( 3 )   由于缺少人体躲避分析，矫形器在矫形时不能准确施加矫形力，致使矫形效果不佳。因此研究人体主动躲避能力与施力之间的关系，从而实现矫形力的精准加载。首先基于CT数据建立高精度的侧弯模型，分析矫形力与Cobb角之间的关系；然后选取9名受试者按体重指数分组进行躲避能力试验，拟合出不同群体的躲避函数；最后通过躲避函数修正矫形力的施加。结果显示：偏胖群体的躲避能力最大，其次是标准群体、偏瘦群体；数值模拟分析矫形力60 N时，Cobb角由33.77°减少为20°，由躲避函数可得标准群体在50 N时躲避能力为20.28%，主动躲避掉10.14 N，因此施加50 N时，实际产生了60.14 N，能够达到数值模拟分析60 N时的矫形效果。躲避效应可将人体主动因素考虑到矫形中，实现矫形力更加准确的施加，为临床医师在矫形中提供数据参考。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

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基于主被动联合驱动的助力型踝关节外骨骼机器人的协调性设计 贺贵松，黄学功，李峰 2025 (1):  197-208.  doi: 10.1007/s12204-023-2589-8 摘要 ( 251 )   PDF(2026KB) ( 19 )   随着现代化战争的不断升级，士兵需要将更多的作战物资运送到作战区域。由于士兵的负重能力有限，这严重制约了士兵的携行能力和机动能力，所以研制出适合单兵作战的助力型外骨骼机器人就显得迫在眉睫。以往的助力型外骨骼机器人大多数采用电机驱动，这种驱动方式有着很好的助力效果，但往往续航能力不足。本文针对这一缺点，通过对人体运动进行仿真分析，设计了一款基于主被动联合驱动的踝关节外骨骼机器人，并利用OpenSim软件仿真验证了弹簧的加入可以很好地实现助力效果，同时根据人体步态特征对外骨骼机器人进行了步态规划。之后采用理论分析说明了在该步态下可以实现弹簧、电机、穿戴者三者之间的协同。最后通过实验验证了主被动联合驱动的助力型踝关节外骨骼机器人的驱动协调性和助力性。 参考文献 | 相关文章 | 计量指标