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赛博人狂喜：通过混合机器学习方法，假肢可更灵活准确,下面一起来看看本站小编我是科学家iScientist给大家精心整理的答案，希望对您有帮助

智能假肢学什么专业好1

为研究手部义体（假肢手）的肌肉手势识别，工程研究人员开发了一种混合机器学习方法，该方法将图像识别人工智能技术与专业手写和语音识别方法相结合。与传统机器学习方法相比，该技术的性能表现方面要好得多。

2021年11月8日，一篇描述这种混合方法的论文发表在《赛博仿生系统》杂志上。

采集表面肌电信号的装置和位置示意图 | 参考文献[1]

运动神经元是中枢神经系统中直接控制我们肌肉的部分。它们通过传递电信号使肌肉收缩。肌电图是一种通过插入肌肉的电极针来记录肌肉反应的方法。表面肌电图(sEMG)将电极放置在肌肉上方的皮肤上，毋需穿刺也能执行同样的记录过程，并用运动和理疗研究等非医疗程序。

在过去的十年中，研究人员已经开展了通过表面肌电信号控制假肢的潜在应用研究，特别是关于假肢手所需的复杂动作和手势，以提供更平滑、更灵敏、更直观的假肢活动。

假肢如真手一般丝滑 | 《阿丽塔：战斗天使》

不幸的是，意外的环境干扰，例如电极移动，会在设备试图识别表面肌电信号的过程中带来大量的“噪声”。在平日里穿戴和使用中，电级会经常发生移动。为了克服这个问题，使用者必须在使用义肢之前进行冗长疲累的表面肌电信号训练。而为了实现对假手的控制，使用者还需要费力地对表面肌电信号进行收集和分类。

为了减少和消除这种训练带来的麻烦，研究人员探索了各种机器学习方法ーー特别是深度学习模式识别ーー以便能够在环境信号干扰存在的情况下，区分不同的、复杂的手势和动作。

通过对深度学习的网络结构模型进行优化，可以减少训练次数。一个已经试验过的潜在进步是采用类似于人类视觉皮层连接结构的卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）。这种类型的神经网络提升了的图像和语音效果，因此是计算机的视觉核心。

到目前为止，研究人员已经通过 CNN 取得了一些成功，在识别(“提取”)与手势有关的表面肌电信号的空间维度方面取得了显著的进步。但是，尽管善于处理空间问题，他们却在时间问题上遇到了麻烦。手势不是静态的，而是随时间发生的，CNN 却忽略了肌肉连续收缩时的时间信息。

近年来，一些研究者开始利用一种长短期记忆(long short-term memory, LSTM)人工神经网络结构解决该问题。LSTM 包括一个含有反馈连接的结构，在进行分类以及根据数据进行预测方面有着卓越的性能，尤其是在重要任务之间存在放松、停滞或干扰导致了意外延时的时候。LSTM 是一种深度学习的形式，最适用于涉及非分段、拼接活动的任务，如手写和语音识别。

现在所面临的挑战是，虽然研究人员已经实现了更好的表面肌电信号的姿态分类，但计算模型大小是一个难点。所需的微处理器功能有限，而使用更强大的设备则代价太高。最后，虽然这种深度学习训练模型能在实验室的计算机上工作，但是它们很难通过将硬件嵌入假肢中展开应用。

论文作者之一、沈阳工业大学电气工程教授白殿春说: “毕竟卷积神经网络是基于大脑中的图像识别，而不是对假肢的控制。”“我们需要将 CNN 与一种能够处理时间维度的技术结合起来，同时还要确保用户必须佩戴的实体设备的可行性。”

因此，研究人员开发了一个将CNN 和 LSTM 联合起来的模型，从而结合了这两种方法的空间和时间优势。这减少了深度学习模型的规模，同时实现了高精度和更强的抗干扰能力。

系统被开发出来之后，他们在10名非截肢受试者身上测试了这种混合方法，这些受试者做了一系列共16种不同的动作，比如握住电话、拿起笔、指指点点、捏掐和抓住一杯水。结果表明，与单独使用 CNN 或其他传统机器学习方法相比，该方法的识别性能要优越得多，识别准确率达到80%以上。

实验采用的16种手势示意图 | 参考文献[1]

然而，这种混合方法难以准确识别两种捏的手势：一种是用中指捏，另一种是用食指捏。在今后的工作中，研究人员希望在保持训练模型较小的同时，进一步优化算法，提高算法的准确性，以便在假肢硬件中应用。此外，他们还想弄清楚的是什么导致了识别捏手势的困难，并将他们的实验扩展到更多的受试者身上。

最终，研究人员希望开发出一种与使用者原始肢体一样灵活可靠的假肢手。

参考文献

[1] https://spj.sciencemag.org/journals/cbsystems/2021/9794610/

[2] https://www.eurekalert.org/multimedia/817173

编译：绿洲

编辑：酥鱼

排版：尹宁流

研究团队

通讯作者 Tie Liu：日本东京电子通信大学，机械工程与智能系统系。2014年获得沈阳工业大学自动化学士学位。此后，他继续在沈阳工业大学电气工程学院攻读电气工程博士学位。主要研究方向为表面肌电图信号分析和人体上肢建模。

课题组主页

https://dqxy.sut.edu.cn/info/1171/1562.htm

第一作者Dianchun Bai / 白殿春：副教授，2011年获沈阳工业大学电气工程专业博士学位。此后，他曾任沈阳工业大学电气工程学院讲师，并于2019年担任日本电气通信大学特聘研究员。主要研究方向为深度学习、人机界面、智能假肢。

论文信息

发布期刊《赛博仿生系统》Cybrog and Bionic Systems

发布时间2021年11月8日

论文标题Application Research on Optimization Algorithm of sEMG Gesture Recognition Based on Light CNN+LSTM Model

(DOI：https://doi.org/10.34133/2021/9794610）

文章领域深度学习、人体假肢、机器人，实验研究

智能假肢学什么专业好2

【编者按】40余年来，一批批年轻人怀揣着创业梦想，满怀激情踏上深圳这片热土拼搏。在无数“前浪”“后浪”创业者中，不乏有残疾人的影子。读特客户端·深圳新闻网联合深圳市残疾人联合会，推出《不平凡的平凡》栏目，用小切口和小角度，去发现并挖掘残疾创业者不为人知的故事，展现他们敢闯敢试、不怕失败、逆风飞翔的精神，让更多人了解并看到一群不平凡的平凡人。

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部分视频素材由孙小军提供。

读特客户端•深圳新闻网2022年5月15日讯（林玟珊 魏丹 杨哲 张越洋 孙钰胜）9岁那年，一度是运动狂热者的他因得了骨髓瘤永远失去了一条腿，他以为自己很难再自由奔跑。

多年后，他努力学习，拄着双拐杖四处求学，从农村考入大学，再逆袭到东京大学读博士，毕业后来到深圳创业，给自己和有相同命运的人造条“腿”。他说他想“让每一个截肢者都能轻松自如地行走”，他就是深圳健行仿生技术有限公司创始人兼CEO、“独腿博士”孙小军。

孙小军和高中班主任合照。

孙小军的博士毕业照。

9岁截肢拄着拐杖从农村考入1000公里外的大学

失去一条腿，在贫困的农村里，要靠什么与贫困命运抗争？

“独腿博士”孙小军给出的答案是：知识。

见到孙小军的那天，孙小军穿着深蓝色上衣，带着黑框眼镜，他敏捷地推着椅子招呼记者坐下，“双腿”自如。很难想象，这么敏捷的孙小军曾意外失去过一条腿。

9岁那年，孙小军因打篮球扭伤脚踝，而后检查出骨髓瘤。医生说，“骨髓瘤患者建议截肢，不截肢的话可能会危及生命。”考虑到严重性，孙小军只能截肢。因为家庭收入不高，支付不起昂贵的假肢费用，孙小军选择了双拐杖生活。

孙小军家在贵州农村，在农村得做农活才能养活自己，失去一条腿的孙小军长大后肯定是做不了农活了。父母担心孙小军长大后没有出路，便鼓励他好好读书，通过读书谋求新出路，改变自己的命运。

此后，不爱学习的孙小军开始发奋图强，拼命学习，终于在2006年考上了华中科技大学。报到那天，失去右腿的孙小军独自一人背着简单的双肩包，带着700元，拄着双拐杖坐了20多小时火车，跨越1000多公里去学校，当时还引发了当地各大媒体的关注报道。

大学期间，孙小军利用助学贷款和奖学金顺利完成学业。到了大四，他获得了去日本东北大学交流学习的机会，并且每个月有8万日元的奖学金，这基本上足够他在日本生活、学习花销。

到日本读书的第二年，孙小军安装上假肢，结束了15年双拐杖的生活。“穿上假肢，第一次能像其他人一样独立行走，我感觉我身心得到了解放，获到了更多的自由。”

辞40万年薪工作“我想去读博给自己造条腿”

2012年硕士毕业后，孙小军入职索尼公司做工程师。虽然穿上假肢比拄着拐杖方便很多，但是假肢还是给经常出差的孙小军带来了麻烦。比如下楼梯时，正常人的膝盖可以弯曲，但他却不能，他只能一只腿先下台阶，然后再把假肢从上一级台阶移到下一级台阶，机械地重复这个过程，对身体负担比较大。

“穿传统假肢会遇到很多问题，一年摔几次是常有的事，我是一名工程师，就想着去读博给自己造条更智能更便宜的假肢，同时帮助更多人更好地行走。”孙小军表示，当时的假肢费用价格在30万元左右不等，堪比一辆中高端轿车，普通人难以负担。

“我一直有个研发智能假肢的梦，很多人一生都很难找到自己想做的事，我找到了，就应该全力以赴地做好。”孙小军坚定地说道。2015年10月，孙小军辞去40万元年薪的工作，毅然去了日本攻读博士，继续深造“智能机械信息学”，开始冲刺研发智能假肢的梦想。

即使有一腔热血，但回学校后进展却并非如孙小军所愿。孙小军表示到学校后，才发现自己所在的专业主要是研究“人形机器人”，教授和实验室其他人都没做过智能假肢的研发，他是第一个做智能假肢研究的。

“刚开始半年，其实挺郁闷的，只能靠自己瞎摸索。”孙小军表示他只能每天阅读大量论文，学习其他国家高校相关研究经验。“摸索积累半年后突然来了灵感。”孙小军跟教授沟通一番，便开始画图设计、打样，经过反复地修改，5个月后，孙小军终于做出了自己的第一代智能假肢样机。

“这么快就把想法落地，研制出智能假肢样机。”孙小军的老师很惊讶。

2016年，孙小军在某社交平台发布他们的实验室日常，“和教授探讨了5个小时，不知不觉到深夜2点。”其实，这也是孙小军读博期间的学习日常。

研究出第一代智能假肢样机后，孙小军又根据现存的问题继续改进，每升级一代，就要至少花半年的时间。就这样，读博期间，孙小军将自己的智能假肢样机改进到了第4代，他也凭着研发的假肢获得了美国SXSW大奖，在业界小有名气。

来深创业想让每一个需要者都能轻松自如地行走

2018年博士毕业后，考虑到自己只做了一个样机，沒什么意义，孙小军决定将半成品升级，做出一个真正有用的产品。于是，他决定创业。

创业初期，孙小军没有经费也没有团队，他只能独自拿着样机和资料到处跑，去拉投资，但是却四处碰壁。“当时很受挫，但是一想到自己一直以来的努力和初心，咬咬牙也就坚持下来了。”万事开头难，在经历过十多次的拒绝和质疑后，孙小军终于拿到了一笔600多万元的启动资金，而后在深圳及日本同步创办了公司。

谈到为什么会选择来深圳创业，孙小军表示缘分来自2017年深圳举办的第一届中国深圳创新创业国际大赛。当时1210名参赛者报名参赛，经过层层比赛，最终全球15项目在深圳角逐总决赛，孙小军的“提高下肢残疾人移动能力的智能假肢”项目荣获三等奖。

当时来深圳时也是这个季节，孙小军望向窗外说道，“阳光和煦，绿树掩映，一片春意盎然的景象。”结缘后，孙小军发现深圳创新创业环境很好，不仅高新技术产业亮眼，周边制造业配套也齐全，留学生创业还能申请创业补贴和资助，因此决定来深圳创业。

“我想让每一个截肢者都能轻松自如地行走，帮助更多残疾人站起来，更好地去融入社会，去生活。”秉承着这样的初心，孙小军带领团队从无到有：2019年，孙小军在香港创业大赛上获得总冠军；2020年，孙小军和他的团队问鼎2020年度红点之星奖；2021年10月15日，孙小军公司首发了第十代BionicM（健行仿生）智能电动假肢机器人。

“如果说传统的被动式假肢是马车，那么智能动力假肢可以理解为能自动驾驶的新能源车。”据孙小军介绍，第十代BionicM（健行仿生）智能电动假肢机器人，假肢内置了角度传感器、六轴力传感器、膝关节轴位、微处理器以及蓝牙，运用了内置相比第九代智能假肢机器人更加安全稳定。电动假肢采用了运动能回收技术、肌肉仿生技术、仿生核心算法、技能学习技术等，使得使用者跑步、上台阶等伸缩运动更加便捷，并且智能假肢机器人可以学习使用者的行走习惯，从而达到“人机合一”。

据介绍，第十代BionicM（健行仿生）智能电动假肢机器人价格比国外同类产品便宜十到二十多万元。“虽然我们的产品比国际上的同类产品便宜，但这还远远不够。”孙小军表示，他们的智能电动假肢机器人属于小规模生产，仍处于手工生产阶段，制造成本高，需要进一步融资并通过扩大规模来降低生产成本，从而使价格进一步降低，以更好地满足伤残人士需求。

目前，孙小军正在进行第三次融资，这次融资比第一次、第二次融资难度更大，但是他表示，经历了这么多困难，现在心态已经放平了，他还是充满希望。“从绝望中寻找希望，人生终将辉煌。”孙小军很喜欢这句话。

图片由受访者提供。来源：深圳新闻网

智能假肢学什么专业好3

来源：@荔枝新闻

湖南长沙，18岁“无腿少年”彭兰溪幼时因车祸意外高位截肢，只能与轮椅为伴。此后，他用双臂“行走”撑起漫漫求学路，并在今年高考中取得530分的成绩。彭兰溪希望，自己能在大学学习自动化专业，为像自己一样的人造智能假肢。对于未来的大学生活，彭兰溪希望能交到志同道合的朋友，大家能像平常人一样看待他。

内容更新时间（UpDate）： 2023年03月14日 星期二