摘" 要：隨著人口老齡化、殘疾人群增加、慢性病患者增多，我國康復(fù)醫(yī)療服務(wù)的需求持續(xù)上升，而康復(fù)意識薄弱，康復(fù)醫(yī)學(xué)教育發(fā)展滯后，康復(fù)專業(yè)人員缺乏、康復(fù)資源緊缺及分配不均等現(xiàn)狀，使得我國康復(fù)治療供需矛盾極其突出。目前由康復(fù)治療師一對一進(jìn)行訓(xùn)練的傳統(tǒng)康復(fù)訓(xùn)練手段難以滿足現(xiàn)階段的治療需求。近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)應(yīng)用于康復(fù)領(lǐng)域愈發(fā)廣泛，尤其是康復(fù)機(jī)器人作為主要的工具，有望解決當(dāng)下康復(fù)醫(yī)療供需矛盾，完善我國康復(fù)醫(yī)療體系的發(fā)展。目前，康復(fù)機(jī)器人的發(fā)展仍處于起步階段，具有巨大的發(fā)展?jié)摿Γ瑫r也面臨著許多難點(diǎn)和挑戰(zhàn)。人工智能包含機(jī)器學(xué)習(xí)，其中，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個重要分支，廣泛應(yīng)用于表面肌電圖和腦電圖的運(yùn)動意圖識別分類，可實(shí)現(xiàn)康復(fù)機(jī)器人輔助患者完成對應(yīng)的運(yùn)動訓(xùn)練，康復(fù)機(jī)器人的應(yīng)用具有良好的發(fā)展前景。該文綜述深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于表面肌電圖和腦電圖的運(yùn)動意圖識別研究進(jìn)展，以期為相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者對康復(fù)機(jī)器人的研究提供借鑒和參考。

關(guān)鍵詞：人工智能;深度學(xué)習(xí);康復(fù)機(jī)器人;表面肌電;腦機(jī)接口

中圖分類號：R496" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2025）02-0001-10

Abstract： With the aging of the population， the increase in the number of disabled people， and the increase in patients with chronic diseases， the demand for rehabilitation medical services in China continues to rise， but the awareness of rehabilitation is weak， the development of rehabilitation medicine education lags behind， the lack of rehabilitation professionals， and there's shortage of rehabilitation resources and uneven distribution， all of which has made the contradiction between supply and demand for rehabilitation treatment extremely prominent. At present， traditional rehabilitation training methods in which rehabilitation therapists conduct one-on-one training cannot meet the treatment needs at this stage. In recent years， with the development of artificial intelligence technology， artificial intelligence technology has become more and more widely used in the field of rehabilitation. In particular， rehabilitation robots， as the main tool， are expected to solve the current contradiction between supply and demand in rehabilitation medical care and improve the development of China's rehabilitation medical system. At present， the development of rehabilitation robots is still in its infancy， with huge development potential， and also faces many difficulties and challenges. Artificial intelligence includes machine learning. Among them， deep learning is an important branch of machine learning. It is widely used in the recognition and classification of motor intentions of surface electromyography and electroencephalography. It can enable rehabilitation robots to assist patients in completing corresponding motor training， with a good prospect for application. This paper reviews the research progress of deep learning applied to motor intention recognition using surface electromyography and electroencephalography， in order to provide reference for experts and scholars in related fields in the research of rehabilitation robots.

Keywords： artificial intelligence; deep learning; rehabilitation robot; surface EMG; brain-computer interface

據(jù)《柳葉刀》發(fā)布數(shù)據(jù)稱，全世界約有24.1億人可能需要接受康復(fù)治療，我國是全球康復(fù)需求最大的國家?？祻?fù)需求總?cè)藬?shù)超過4.6億人，其中包括超7 000萬殘疾人群體，我國現(xiàn)僅有康復(fù)治療師約5萬人，康復(fù)醫(yī)師占基本人群比例約0.4∶10萬，并且隨著人口老齡化的加劇，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足現(xiàn)階段的康復(fù)治療需要。傳統(tǒng)的康復(fù)訓(xùn)練方法由康復(fù)治療師一對一進(jìn)行針對性康復(fù)治療訓(xùn)練，受康復(fù)治療師水平差異及時間資源等限制，康復(fù)治療效果參差不齊。隨著康復(fù)工程（Rehabilitation Engineering，RE）的發(fā)展，康復(fù)機(jī)器人已經(jīng)成為一種新的運(yùn)動神經(jīng)康復(fù)治療手段，可實(shí)現(xiàn)個體化、智能化、精確化的康復(fù)訓(xùn)練。2024年，全國政協(xié)十四屆二次會議期間，專家們呼吁社會關(guān)注和支持康復(fù)事業(yè)發(fā)展，加強(qiáng)對康復(fù)醫(yī)學(xué)重視，補(bǔ)齊康復(fù)醫(yī)療短板，并提出運(yùn)用云計算、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等技術(shù)去實(shí)現(xiàn)智能康復(fù)醫(yī)療，是解決當(dāng)下康復(fù)醫(yī)療供需矛盾的關(guān)鍵路徑，建議加大對康復(fù)機(jī)器人的支持力度。

早期傳統(tǒng)的康復(fù)機(jī)器人只能提供被動式的訓(xùn)練模式，患者無運(yùn)動意圖的主動參與，即患者肢體完全被動接收康復(fù)機(jī)器人的帶動執(zhí)行軌跡進(jìn)行運(yùn)動訓(xùn)練[1]，這種單一的機(jī)械化訓(xùn)練方法缺乏趣味性，降低患者康復(fù)治療依從性，更重要的是，康復(fù)醫(yī)學(xué)的臨床研究已證實(shí)，有患者運(yùn)動意圖（運(yùn)動想象）（Motor Imagery，MI）主動參與的康復(fù)訓(xùn)練，大腦對側(cè)初級運(yùn)動皮層（cM1）的功能磁共振成像（fMRI）激活程度和皮質(zhì)興奮性顯著優(yōu)于被動訓(xùn)練，基于神經(jīng)可塑性的神經(jīng)系統(tǒng)重建和運(yùn)動功能恢復(fù)效果更好[2]。近年來，以機(jī)器學(xué)習(xí)（包含深度學(xué)習(xí)）為代表的人工智能技術(shù)在康復(fù)機(jī)器人研究中得到廣泛應(yīng)用，智能康復(fù)機(jī)器人通?；诹徒嵌葌鞲衅鳎↖MU）采集的數(shù)據(jù)或腦電圖（Electroencephalogram，EEG）、表面肌電圖（Surface electromyography，sEMG）進(jìn)行特征提取和分類，建立分類模型對患者運(yùn)動意圖進(jìn)行識別，智能康復(fù)機(jī)器人輔助患者完成對應(yīng)的運(yùn)動訓(xùn)練[3]，具有良好的人機(jī)交互性，實(shí)現(xiàn)個體化、高效、精確的康復(fù)訓(xùn)練，可激勵患者的主動運(yùn)動意識，提高康復(fù)治療趣味性及患者康復(fù)治療依從性，因此，實(shí)時準(zhǔn)確識別人體運(yùn)動意圖是實(shí)現(xiàn)完美的人機(jī)交互和智能康復(fù)機(jī)器人穿戴舒適性的關(guān)鍵。在康復(fù)治療中，交互式康復(fù)訓(xùn)練能夠調(diào)動患者的積極性，提高了訓(xùn)練的趣味性并增加患者訓(xùn)練的依從性。有研究表明，有患者運(yùn)動意圖參與的康復(fù)訓(xùn)練比被動訓(xùn)練促進(jìn)神經(jīng)系統(tǒng)功能和運(yùn)動功能的恢復(fù)療效更好[4]。在康復(fù)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)分類模型常用于對基于腦電圖或表面肌電圖的運(yùn)動意圖識別，還用于各類疾病的預(yù)測、診斷、康復(fù)治療的訓(xùn)練評估和預(yù)后評價等，本文主要闡述深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于腦電圖或表面肌電圖的運(yùn)動意圖識別研究進(jìn)展。為了便于讀者了解本領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，下面分別從“基于運(yùn)動意圖識別的智能康復(fù)機(jī)器人概述”“基于EEG的運(yùn)動意圖識別深度學(xué)習(xí)模型”“基于sEMG的運(yùn)動意圖識別深度學(xué)習(xí)模型”3個部分對深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于康復(fù)機(jī)器人的研究進(jìn)展進(jìn)行回顧和討論。

1" 基于運(yùn)動意圖識別的智能康復(fù)機(jī)器人研究概述

目前，基于運(yùn)動意圖識別的智能康復(fù)機(jī)器人的發(fā)展仍處于起步階段，具有巨大的發(fā)展?jié)摿?，同時也面臨著許多困難，如何提高識別康復(fù)訓(xùn)練動作運(yùn)動意圖分類準(zhǔn)確度是首要難題，常用骨骼肌肉模型、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型或深度學(xué)習(xí)模型等方法進(jìn)行運(yùn)動意圖識別。骨骼肌肉模型?；诹ΑT性和角度傳感器采集人體運(yùn)動過程中肢體擺動的角度、速度、 加速度和地面反作用力等運(yùn)動信息，實(shí)時性較差，并且生理參數(shù)較多，預(yù)測效果較差，難以實(shí)現(xiàn)常規(guī)、自然的人機(jī)交互。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法包括支持向量機(jī)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性判別分析（LDA）、K近鄰算法（KNN）和隨機(jī)森林（RF）等，機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有計算簡便、運(yùn)算快、實(shí)時性強(qiáng)的特點(diǎn)，然而需要選擇和提取大量特征，選取的特征決定了識別的準(zhǔn)確性。并且，基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)動意圖識別方法多存在特征提取過程復(fù)雜、魯棒性差、預(yù)測誤差大等問題。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)相比，基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動意圖識別具有更高的準(zhǔn)確率和更好的平穩(wěn)性[5]。近年來，深度學(xué)習(xí)研究應(yīng)用于人體運(yùn)動意圖識別成為熱點(diǎn)，深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上指的是采用具有多層特征結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決問題的方法。深度學(xué)習(xí)通過自適應(yīng)特征提取和分類模塊實(shí)現(xiàn)端到端學(xué)習(xí)，有效改善了模型的非線性、提高了運(yùn)動意圖識別的準(zhǔn)確率，無需依賴手工特征提取[6]。基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動意圖識別可分為2類：離散運(yùn)動分類和連續(xù)運(yùn)動回歸，近年來，基于深度學(xué)習(xí)的離散運(yùn)動分類方法取得了較好的預(yù)測效果。由于離散運(yùn)動分類的運(yùn)動描述相對簡單，沒有統(tǒng)一的分類標(biāo)準(zhǔn)，無法預(yù)測預(yù)定義之外的動作。因此，離散運(yùn)動分類不能應(yīng)用于可穿戴機(jī)器人的流暢控制?？祻?fù)機(jī)器人可大致分為上肢機(jī)器人、手部機(jī)器人和下肢機(jī)器人，康復(fù)機(jī)器人按照功能特點(diǎn)可以分為輔助型和治療型。

2" 基于腦電圖的運(yùn)動意圖識別深度學(xué)習(xí)模型

腦機(jī)接口（Brian Computer Interface， BCI）通過大腦信號將神經(jīng)活動與外部設(shè)備間建立直接連接通路，外部設(shè)備可采集各類大腦信號，如腦電圖、近紅外譜（NIR）等。根據(jù)數(shù)據(jù)信號采集的位置不同分為侵入式腦機(jī)接口和非侵入式腦機(jī)接口兩大類[7]。侵入式腦機(jī)接口具有創(chuàng)傷性、復(fù)雜性等特點(diǎn)很難在康復(fù)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，在非侵入性方法中，腦電信號具有較高的時間分辨率、成本效益以及用戶友好型，是最常用的獲取大腦信號的方法。在一側(cè)肢體準(zhǔn)備和執(zhí)行動作的過程中，對側(cè)感覺運(yùn)動皮層腦電信號的α頻段（812 Hz）和β頻段（1 330 Hz）的幅度降低，稱為事件相關(guān)去同步（ERD），而運(yùn)動手同側(cè)大腦皮質(zhì)信號的α頻段和β頻段的幅度增加，則稱為事件相關(guān)同步（ERS），運(yùn)動想象腦電信號的分類是基于ERD/ERS現(xiàn)象實(shí)現(xiàn)的[8]，在康復(fù)領(lǐng)域，常用非侵入性BCI采集EEG對運(yùn)動想象進(jìn)行解碼，即基于運(yùn)動想象的腦機(jī)接口（Motor Imagery-Brain ComputerInterface，MI-BCI）技術(shù)，通過將運(yùn)動想象轉(zhuǎn)換成對外部設(shè)備的控制信號，可實(shí)現(xiàn)對外部設(shè)備的直接控制，可應(yīng)用于智能康復(fù)機(jī)器人，可以進(jìn)行直接的人機(jī)信息交互，實(shí)現(xiàn)主動、被動或輔助運(yùn)動訓(xùn)練。EEG信號微弱，受偽跡和噪聲影響較大，具有非線性和非平穩(wěn)性的特點(diǎn)。目前，MI-BCI智能康復(fù)機(jī)器人的技術(shù)發(fā)展仍在起步發(fā)展階段，僅限于特定環(huán)境或特定個體，還未能廣泛應(yīng)用于臨床康復(fù)治療，而如何準(zhǔn)確識別運(yùn)動意圖是首要難題。Athanasia等[9]綜述了腦電圖在神經(jīng)康復(fù)的應(yīng)用，腦電圖是腦機(jī)接口（BCI）中最重要的輸入，主要針對神經(jīng)運(yùn)動障礙或神經(jīng)系統(tǒng)創(chuàng)傷的患者，可用于腦卒中、顱腦損傷、脊髓損傷及肌萎縮側(cè)索硬化癥等患者的神經(jīng)康復(fù)。MI-BCI有助于患者控制輪椅、假肢、外部機(jī)器人等康復(fù)輔助器具進(jìn)行訓(xùn)練，針對性地結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)輔助訓(xùn)練和通過誘導(dǎo)神經(jīng)可塑性的行為，可以促進(jìn)腦卒中或脊髓損傷等患者的神經(jīng)功能和運(yùn)動功能的恢復(fù)[10]，這種訓(xùn)練方法已被證實(shí)是更先進(jìn)、更高效的，未來將廣泛應(yīng)用于腦卒中患者康復(fù)訓(xùn)練[11]。中樞神經(jīng)系統(tǒng)具有高度的可塑性，具有不斷適應(yīng)外部環(huán)境變化而改變神經(jīng)信息傳遞效能從而對自身結(jié)構(gòu)和功能進(jìn)行重組的能力，這是中樞神經(jīng)損傷后功能恢復(fù)的重要理論依據(jù)。神經(jīng)可塑性與大腦中的樹突和軸突、樹突棘密度、突觸數(shù)目和大小、受體密度有關(guān)[12]。腦卒中、脊髓損傷等中樞神經(jīng)系統(tǒng)損傷或疾病可通過自發(fā)重塑和康復(fù)治療引導(dǎo)的經(jīng)驗(yàn)依賴性重塑修復(fù)神經(jīng)進(jìn)行功能代償，促進(jìn)機(jī)體功能的恢復(fù)，MI-BCI康復(fù)機(jī)器人可以改善腦卒中患者的皮質(zhì)激活與皮質(zhì)重組，從而誘導(dǎo)神經(jīng)可塑性，促進(jìn)大腦殘余神經(jīng)元連接的逐漸適應(yīng)，增加突觸前后的神經(jīng)元連接等改變進(jìn)行修復(fù)[13]。深度學(xué)習(xí)以其自動特征提取和較高的分類精度成為計算機(jī)視覺和自然語言處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，非常適合應(yīng)用于MI-BCI。腦機(jī)接口一般可分為5個部分：信號采集、預(yù)處理或信號增強(qiáng)、特征提取、分類和控制接口。MI-BCI的深度學(xué)習(xí)模型常用的有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）等[14]。

2.1" 上肢MI-BCI深度學(xué)習(xí)模型

目前，MI-BCI多采用雙側(cè)上肢運(yùn)動任務(wù)，而對單側(cè)上肢運(yùn)動想象任務(wù)的研究相對較少。Zhang等[15]對單側(cè)上肢運(yùn)動想象腦電信號的識別進(jìn)行了研究，提出了一種多分支融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multi-branch Fusion Convolutional Neural Network，MF-CNN），包括2個分支，可以同時從原始腦電信號和二維時頻圖中提取特征，研究中使用的數(shù)據(jù)集包含3種類型的運(yùn)動想象任務(wù)：手臂向前伸展、握住杯子、手腕向左旋轉(zhuǎn)，無論是在抓取對象和伸臂任務(wù)的二進(jìn)制分類實(shí)驗(yàn)中或三種任務(wù)都用于分類時， MF-CNN算法的分類性能都優(yōu)于單CNN分支算法。綜上所述，MF-CNN充分利用了腦電的時頻域特性，能夠有效地提高單側(cè)上肢運(yùn)動圖像腦電信號的分類性能，有助于MI-BCI在中風(fēng)后運(yùn)動功能康復(fù)訓(xùn)練中的應(yīng)用。

基于腦電圖的運(yùn)動想象腦機(jī)接口主要用于腦卒中后康復(fù)治療，而實(shí)際上考慮到卒中患者試驗(yàn)安全性，以往所進(jìn)行的基于運(yùn)動想象腦機(jī)接口（BCI）采集的腦電波多來自健康人，同時這也是腦機(jī)接口目前用于腦卒中康復(fù)領(lǐng)域研究進(jìn)展中面臨的挑戰(zhàn)和難題。Nagarajan等[16]通過收集健康人的數(shù)據(jù)，預(yù)先訓(xùn)練MI-BCI模型，研究使用了一種新的遷移學(xué)習(xí)方法Deep ConvNet進(jìn)行分類，將健康受試者上肢運(yùn)動的MI-EEG數(shù)據(jù)檢測腦卒中患者的運(yùn)動想象數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過使用健康受試者的數(shù)據(jù)對預(yù)先訓(xùn)練的模型進(jìn)行適應(yīng)，71 名中風(fēng)患者的運(yùn)動想象平均準(zhǔn)確率為71.15%，遷移學(xué)習(xí)后預(yù)訓(xùn)練模型的準(zhǔn)確率提高了18.15%（plt;0.001）。使用遷移學(xué)習(xí)方法在健康人到腦卒中的運(yùn)動想象腦電信號數(shù)據(jù)與腦卒中患者之間遷移學(xué)習(xí)沒有顯著差異（pgt;0.05），并得出腦卒中患者運(yùn)動想象的檢測與雙側(cè)運(yùn)動、額葉和頂葉區(qū)域有關(guān)。因此，通過使用健康人到腦卒中患者的上肢運(yùn)動想象腦電信號數(shù)據(jù)的遷移學(xué)習(xí)方法，有效解決了腦卒中患者數(shù)據(jù)不足的問題。

上肢承擔(dān)著復(fù)雜、精細(xì)、靈巧的動作，尤其手的精細(xì)運(yùn)動障礙，嚴(yán)重影響患者日常生活活動，并且，腦卒中后患者手功能康復(fù)一直是康復(fù)界的難點(diǎn)，也是嚴(yán)重影響患者生活質(zhì)量、阻礙患者重返家庭與社會的重要原因。Xu等[17]使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)與腦電信號圖像處理相結(jié)合的方法。提出了一種基于改良轉(zhuǎn)換（Modified S-Transform，MST）的對比預(yù)測編碼（Contrast Predictive Coding，CPC）模型，即MST-CPC。MST用于獲取時頻特征，以提高運(yùn)動想象任務(wù)識別的解碼性能。CPC可用于生成高級特征，實(shí)驗(yàn)中對健康人與腦卒中患者手部的運(yùn)動想象任務(wù)進(jìn)行測試，經(jīng)分類性能評估，平均分類準(zhǔn)確率為 89%。該方法可以獲得有效的特征表示并提高M(jìn)I-BCI系統(tǒng)的性能，該模型具有較高的平均準(zhǔn)確率，有效促進(jìn)了腦機(jī)接口技術(shù)在康復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用。

目前從大腦皮層來源進(jìn)行運(yùn)動學(xué)解碼的研究很少，Jain等[18]探索利用腦電皮質(zhì)源信號解碼手部運(yùn)動，提出了一種基于殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）-長短期記憶（LSTM）的運(yùn)動學(xué)解碼模型，該模型利用運(yùn)動前大腦活動中存在的運(yùn)動神經(jīng)元信息，利用實(shí)際手部運(yùn)動學(xué)和預(yù)測手部運(yùn)動學(xué)之間的相關(guān)值（CV）作為源和傳感器域的性能度量來衡量所提出的解碼模型的效率，對提出的深度學(xué)習(xí)模型在傳感器域和源域的性能進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用運(yùn)動前腦電皮質(zhì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行手部運(yùn)動學(xué)解碼是可行的。

Cho等[19]為提高M(jìn)I-BCI的解碼性能和實(shí)用性，提出了一種稱為NeuroGrasp的基于CNN-BLSTM結(jié)構(gòu)和卷積SiamNet的兩階段深度學(xué)習(xí)框架，該方法有效地利用了基于EEG和sEMG的學(xué)習(xí)，模型訓(xùn)練過程中的肌電引導(dǎo)使腦-機(jī)接口系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地從腦電信號中預(yù)測手的抓握類型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，NeuroGrasp在進(jìn)行在線或離線評估時表現(xiàn)出了穩(wěn)定的分類性能，未來有望應(yīng)用此方法準(zhǔn)確地控制假肢或機(jī)械手。

Cao等[20]提出了一種基于重疊時間窗的腦機(jī)接口康復(fù)模型訓(xùn)練方法，該模型使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（GIN）和長短期記憶3種不同的模型對腦卒中患者手腕伸展運(yùn)動嘗試（Motor Attempt，MA）進(jìn)行分類，在不同時間窗長度下進(jìn)行了多次實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，基于重疊時間窗的深度學(xué)習(xí)方法在分類精度上取得了提高，其中LSTM結(jié)合計票策略（Vote-counting Strategy，VS）在窗口大小為70時達(dá)到了最高的平均分類準(zhǔn)確率90.3%。結(jié)果驗(yàn)證了重疊時間窗策略對于提高腦機(jī)接口康復(fù)模型訓(xùn)練的效率是有效的，同時，分類結(jié)果在不同受試者的時間窗口中的分布是不同的，因此，通過為不同的受試者選擇不同的分類窗口來提高分類性能是可行的，未來該模型的研究可以在時間窗口的選擇上展開。

Sergio等[21]為了克服MI-BCI受試者間的差異和分類性能，提出了一種新的深度學(xué)習(xí)框架，稱為EEGSym，該CNN包括使用初始模塊、殘差連接和大腦沿中矢狀面對稱性的連體網(wǎng)絡(luò)方法引入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計，實(shí)驗(yàn)在5個包含280名受試者（目前在類似研究中評估的最大人群）的左手或右手運(yùn)動想象公開的數(shù)據(jù)集上，比較EEGSym 在受試者間MI分類與 ShallowConvNet、DeepConvNet、EEGNet和EEG-Inception 等模型的性能，實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，EEGSym在主體間MI分類上優(yōu)于先前的最先進(jìn)的方法。

腦機(jī)接口提供的傳統(tǒng)、有限的類別（通常只有2個或4個）無法實(shí)現(xiàn)廣泛的控制模式，為解決這一問題，Bi等[22]提出了一種用于識別6種不同類別的上肢運(yùn)動想象（包括屈肘、伸肘、前臂旋后、前臂旋前、手張開和手合攏）的時空并行網(wǎng)絡(luò)（Time-Spatial Parallel Network，TSPNet），TSPNet包含3個組件：時間維度特征提取器（TDFE）、空間維度特征提取器（SDFE）和時間空間并行特征提取器（TSPFE）。在實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率為49.1%±0.043%，在公共數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率為49.7%±0.029%，優(yōu)于其他深度學(xué)習(xí)方法，并且TSPNet能夠?yàn)椴煌l段的腦電信號中的各種上肢運(yùn)動圖像類別生成不同的分類器模式。TSPNet為康復(fù)機(jī)器人、康復(fù)外骨骼機(jī)械手等腦-機(jī)接口控制設(shè)備增加自由度提供了可能。

2.2" 下肢MI-BCI深度學(xué)習(xí)模型

Jeong等[23]提出了混合零訓(xùn)練BCI的模型，收集下肢運(yùn)動（步態(tài)、坐下、休息）相關(guān)的3類MI腦電數(shù)據(jù)，將多域CNN與時域、頻域和空間域結(jié)合進(jìn)行分類任務(wù)進(jìn)行識別，表現(xiàn)出了較高的分類準(zhǔn)確度。

Zhang等[24]提出了一種用于下肢運(yùn)動想象分類的集成方法，該模型結(jié)合了淺層和深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的集成方法。淺層為傳統(tǒng)的小波變換和濾波器組共空間模式（Common Spatial Patterns，CSP），深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多頭自注意力和時間卷積網(wǎng)絡(luò)。利用左腿和右腿的運(yùn)動想象以自然的方式驅(qū)動下肢外骨骼進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果得出，該分類方法對左腿運(yùn)動想象、右腿運(yùn)動想象和休息時3個類別達(dá)到了60.27%的準(zhǔn)確率，下肢運(yùn)動想象和休息時達(dá)到了64.20%的準(zhǔn)確率，為步態(tài)訓(xùn)練和下肢外骨骼的發(fā)展建立了基礎(chǔ)。

Ortega等[25]開發(fā)了一種帶有注意力和殘留層的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)（a deep-learning architecture with attention and residual layers ，cnnatt） 改進(jìn)EEG和功能性近紅外光譜（Functional Near-infrared Spectroscopy，fNIRS）的融合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，EEG和fNIRS的使用改善了雙手力的解碼，為運(yùn)動康復(fù)評估提供了便利。cnnatt的研究還得出來自每只手的力量在大腦皮層水平上的編碼方式不同及大腦皮質(zhì)活動受到力的水平影響的痕跡，因此，我們可以通過避免手力解碼過程中的手串?dāng)_，從而提高BMI機(jī)器人設(shè)備的魯棒性。

王維振等[26]綜述了下肢運(yùn)動想象腦機(jī)接口的研究進(jìn)展，其認(rèn)為目前下肢 BCI-MI任務(wù)分類技術(shù)仍以傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)為主，深度學(xué)習(xí)模型需要以海量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行訓(xùn)練、模型較為復(fù)雜及可解釋性差的特點(diǎn)限制了其在下肢BCI-MI的應(yīng)用。另外，基于多感官誘導(dǎo)、FES和VR技術(shù)結(jié)合或磁共振功能成像（FMRI）等的下肢MI-BCI范式有利于增強(qiáng)下肢運(yùn)動想象能力并展現(xiàn)了較好的分類性能，CSP相關(guān)的算法及基于腦網(wǎng)絡(luò)的算法都具有較高的特征提取性能。

Ferrero[27]為了解決數(shù)據(jù)可獲得性有限的問題，采集5個受試者佩戴下肢外骨骼行走時的運(yùn)動想象腦電信號數(shù)據(jù)，得到小量的數(shù)據(jù)集，使用遷移學(xué)習(xí)的方法對來自其他受試者的腦電信號進(jìn)行訓(xùn)練模型，然后根據(jù)特定用戶對其進(jìn)行微調(diào)，使用2種CNN：EEGNet和DeepConvNet，均利用一維卷積濾波來提取空間和時間域的特征，在使用池化層采集腦電信號數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，EEGNet和DeepConvNet框架在使用來自個別受試者的數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練時都顯示出更高的準(zhǔn)確率，與獨(dú)立于受試者的訓(xùn)練相比，準(zhǔn)確率提高了9%至12%。

Asanza等[28]通過測試60個受試者，提供了7 440個與運(yùn)動和運(yùn)動想象任務(wù)的上肢和下肢執(zhí)行有關(guān)的腦電信號的文件數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集稱為MILimbEEG，包含左手合攏、右手合攏、左足背屈（DLF）、左足屈曲（PLF）、右足背屈（DRF）、右足屈曲（PRF）和任務(wù)間歇休息（REST）等運(yùn)動想象數(shù)據(jù)，有助于評估專用于任務(wù)識別的EEG信號檢測和分類模型。并且還得出右肢運(yùn)動活動的檢測在結(jié)果中呈現(xiàn)出更高的準(zhǔn)確性，原因是只有5%的受試者是左撇子。

3" 基于sEMG的運(yùn)動意圖識別深度學(xué)習(xí)模型

sEMG是一種實(shí)時記錄神經(jīng)-肌肉系統(tǒng)活動時的生物電信號，可以通過電極從淺表肌肉收集，通常在肢體運(yùn)動前30～150 ms產(chǎn)生，包含豐富的特征信息和成熟的采集技術(shù)，具有分辨率高、操作簡便、無創(chuàng)性等優(yōu)點(diǎn)。在臨床上廣泛應(yīng)用于神經(jīng)-肌肉系統(tǒng)疾病的診治以及康復(fù)治療，并且在康復(fù)醫(yī)學(xué)中具有重要的應(yīng)用前景。使用表面肌電信號對動作進(jìn)行識別，可以實(shí)現(xiàn)康復(fù)機(jī)器人輔助康復(fù)運(yùn)動模式?；趕EMG 的人體運(yùn)動意圖識別可能成為主流[6]?；趥鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的運(yùn)動意圖識別需要選擇和提取大量特征，常見的 sEMG 信號特征提取方法有時域法、頻域法、時頻域法。深度學(xué)習(xí)方法一般無需對sEMG 信號特征進(jìn)行手工選取。到目前為止，基于表面肌電與基于腦機(jī)接口深度學(xué)習(xí)相關(guān)的運(yùn)動意圖識別研究類似，其研究主要集中在上肢，下肢較少。最根本的原因是下肢承載著人體大部分的重量，這對實(shí)時性和準(zhǔn)確性要求很高。基于sEMG的運(yùn)動意圖識別的深度學(xué)習(xí)模型常用的方法為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），常用的RNN 為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和時間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）[6]。

3.1" 基于sEMG上肢運(yùn)動意圖識別深度學(xué)習(xí)模型

由于個體的皮膚厚度、體脂率、毛發(fā)量、肌肉募集程度和電極放置等差各種因素差異，表面肌電信號在不同的受試者之間表現(xiàn)出很大的差異（即使在精確放置電極的情況下），但經(jīng)過訓(xùn)練的CNN分類器對這些差異表現(xiàn)出很高的魯棒性[29]。Elbeshbeshy等[30]以受試者前臂內(nèi)側(cè)屈肌群為研究對象，采集前臂屈曲和伸展時的單通道表面肌電信號，用不同的時頻EMG表示來構(gòu)建用于EMG分類的常規(guī)和深度學(xué)習(xí)模型，使用GoogLeNet、SqueezeNet和AlexNet CNN預(yù)訓(xùn)練模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，3種CNN模型的準(zhǔn)確率分別為92.71%、90.63%和87.5%，并且在一個具有10類手指運(yùn)動數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證，提高了基于GoogLeNet的模型分類精度。將上述3種深度學(xué)習(xí)模型與基于手工特征的傳統(tǒng)分類器進(jìn)行了比較。使用高斯支持向量機(jī)獲得了傳統(tǒng)分類器的最佳分類結(jié)果，準(zhǔn)確率為89.60%，具有良好的動作識別效果。

在對表面肌電信號進(jìn)行特征提取的過程中，容易丟失重要信息，并且目前技術(shù)水平區(qū)分康復(fù)動作較少且分類精度有待提高。Zhong等[31]為了解決這些難題，提出了一種多尺度時頻信息融合表示法（multiscale time-frequency information fusion representation method，MTFIFR）來獲取多通道表面肌電信號的時頻特征。研究利用4個表面肌電信號傳感器識別12種上肢康復(fù)動作，使用多特征融合網(wǎng)絡(luò)（Multiple Feature Fusion Network，MFFN）增強(qiáng)特征提取能力，減少了網(wǎng)絡(luò)各部分的特征損失和參數(shù)個數(shù)，并使用深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Network，DBN）作為MFFN的分類模型捕捉表面肌電信號的內(nèi)在特征，以提高對多種類型上肢運(yùn)動的泛化能力，實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，最高識別正確率為86.10%，平均分類正確率為73.49%，表明該時頻表示方法優(yōu)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，證明多特征融合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對于表面肌電信號是有意義的。然而在該網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)中，表面肌電信號的時頻特征提取過程中可能存在冗余特征，未來需要不斷提升特征融合網(wǎng)絡(luò)框架的性能，才能將其應(yīng)用于康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。

腦卒中的高致殘率導(dǎo)致許多患者不同程度的手部功能障礙，基于手勢識別的手部虛擬康復(fù)系統(tǒng)可達(dá)到良好的人機(jī)交互和康復(fù)效果，而手勢分析和識別是技術(shù)的關(guān)鍵[32]。Amor等[33]綜述了近年來基于表面肌電信號的手勢識別系統(tǒng)的研究進(jìn)展和面臨的挑戰(zhàn)?；诒砻婕‰娦盘柕氖謩葑R別中常用的分類器包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、KNN、CNN、LSTM和HMM。LSTM在處理EMG信號中的順序依賴關(guān)系方面受到高度重視，使其成為手語識別系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。作者認(rèn)為，在基于表面肌電的手語識別系統(tǒng)中，LSTM是最適合捕獲序列依賴關(guān)系和提高手勢識別性能的算法。Liu等[34]提出了一種新的多通道融合方案，對深度學(xué)習(xí)中的時間卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）進(jìn)行了改進(jìn)，并與MSFS方法相結(jié)合，測試數(shù)據(jù)表明，將MSFS與改進(jìn)的TCN相結(jié)合，可以顯著提高實(shí)時手勢識別的準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率為93.69%。

每年因嚴(yán)重外傷、嚴(yán)重感染、惡性腫瘤等各種原因進(jìn)行截肢手術(shù)的患者不斷增多，截肢者存在較低水平的日常生活能力，實(shí)現(xiàn)假手的自由控制可有效提高截肢者生活質(zhì)量，Li等[35]也綜述了近年來基于深度學(xué)習(xí)的表面肌電信號的假手運(yùn)動意圖識別技術(shù)的研究進(jìn)展，并表示基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)在利用表面肌電信號準(zhǔn)確解釋截肢者的運(yùn)動意圖方面具有很大的潛力，這對智能假手的發(fā)展具有重要意義。然而，個體差異、實(shí)時可用性、長期穩(wěn)定性和sEMG的高變異性、數(shù)據(jù)的缺乏、硬件設(shè)備的缺少等原因仍然是技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵問題。目前的技術(shù)只能使用有限數(shù)量的模式進(jìn)行離散分類，并不能解決上肢獨(dú)立的、連續(xù)的自然運(yùn)動，未來的研究需重點(diǎn)解決此類問題。并且未來的研究，可嘗試納入智能假手的反饋信息，不斷完善智能假手系統(tǒng)。

Wei等[36]提出一種分層視圖池網(wǎng)絡(luò)（Hierarchical View Pooling Network，HVPN）框架，通過從分層匯集的多視點(diǎn)特征空間中學(xué)習(xí)特定視點(diǎn)的深層特征和視點(diǎn)共享的深層特征，改進(jìn)了基于表面肌電信號的多通道手勢識別。Wei等[37]還發(fā)現(xiàn)了一種漸進(jìn)融合網(wǎng)絡(luò)（Progressive Fusion Network，PFNet）框架，通過融合領(lǐng)域知識引導(dǎo)的特征工程和深度特征學(xué)習(xí)來改進(jìn)基于表面肌電信號的手部運(yùn)動識別，采用三階段漸進(jìn)融合策略將2個網(wǎng)絡(luò)逐步融合在一起。測試結(jié)果得出，這2種方法均具有較高的準(zhǔn)確度。

Li等[38]提出了一種（Inception-Max Pooling-Squeeze-Excitation，IMSE）模型來拓寬特征圖像的通道信息。實(shí)驗(yàn)提取表面肌電信號的4個代表性特征：2個時域特征IEMG和RMS以及2個頻域特征MDF和MNF得到多視圖融合的表面肌電信號圖，由改良的IMSE模塊、簡單卷積殘差塊、簡單卷積層組成的特征編碼器作為多視點(diǎn)學(xué)習(xí)的預(yù)處理網(wǎng)絡(luò)，并以SWT（Swin Transformer）作為分類骨干網(wǎng)絡(luò)，從而構(gòu)成了多視圖學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出該網(wǎng)絡(luò)對手勢動作分類的平均正確率達(dá)到93.96%，顯著提高了分類精度。

Guo等[39]提出了一種靈活便攜的、舒適安全的基于表面肌電信號的可穿戴康復(fù)手套，利用由表面肌電信號控制的先進(jìn)的線性集成執(zhí)行器產(chǎn)生的輔助力，可提供輔助力量訓(xùn)練手指，并且可基于鏡面療法和任務(wù)導(dǎo)向療法的理論進(jìn)行康復(fù)練習(xí)。該手套集成4個表面肌電信號傳感器和深度學(xué)習(xí)算法（1D-CNN算法和InceptionTime算法）。可穿戴手康復(fù)系統(tǒng)具有顯著影響腦卒中癱瘓患者的運(yùn)動恢復(fù)的潛力，意味著深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于康復(fù)領(lǐng)域進(jìn)展更進(jìn)一步。

Lehmler等[40]采集手部運(yùn)動的數(shù)據(jù)，從精度、數(shù)據(jù)需求和訓(xùn)練時間3個方面，深入分析和比較深度學(xué)習(xí)基于sEMG解碼特定主題建模和遷移學(xué)習(xí)等2種常用的方法在解決應(yīng)用有限數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)校準(zhǔn)深度學(xué)習(xí)模型的差異，實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，與特定主題建模相比，基于微調(diào)的遷移學(xué)習(xí)在較少的訓(xùn)練周期和較少的重復(fù)次數(shù)后就達(dá)到了較高的精度，該技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)現(xiàn)具有廣泛應(yīng)用的潛力。

Zhang等[41]開發(fā)了一種基于表面肌電的長短期變壓器特征融合網(wǎng)絡(luò)（A Long Shortterm Transformer Feature Fusion Network），簡稱LST-EMG-Net。該方法主要由長時短時編碼和特征交叉注意兩部分組成，在稀疏肌電數(shù)據(jù)集和高密度表面肌電信號數(shù)據(jù)集上都保持了對所有類型手勢識別的高精度。與其他網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比，它提高了手勢識別的穩(wěn)定性。未來，需要不斷改進(jìn)LST-EMG-Net框架，實(shí)現(xiàn)跨主體手勢識別，從而實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)快速高效應(yīng)用于康復(fù)領(lǐng)域。

3.2" 基于sEMG下肢運(yùn)動意圖識別深度學(xué)習(xí)模型

譚智峰等[42]以股直肌、股外側(cè)肌、股內(nèi)側(cè)肌、半腱、股二頭肌、腓骨長肌、內(nèi)側(cè)腓腸肌和外側(cè)腓腸肌等8塊肌肉為研究對象，通過采集受試者進(jìn)行站立動作、站立單抬腿動作、坐立動作、坐立單抬腿動作和邁步動作等5種康復(fù)訓(xùn)練動作時相應(yīng)的表面肌電信號，選用截止點(diǎn)為20 Hz（低）和450 Hz（高）的有限脈沖響應(yīng)帶通濾波器對sEMG信號進(jìn)行處理，然后進(jìn)行特征提取，使用密集連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DenseNet）對sEMG信號進(jìn)行識別。結(jié)果顯示，本研究基于DenseNet 網(wǎng)絡(luò)模型識別下肢康復(fù)動作的方法準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值分別為83.73%、82.56%、86.94%、84.69%，與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法相比，具有更好的識別效果。

Yang等[43]提出了一種融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和手工特征的人-外骨骼接口，構(gòu)建了偏癱患者下肢運(yùn)動預(yù)測框架（HCSNet）。通過采集下肢表面肌電信號進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將HCSNet與3種最新的基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動預(yù)測模型（MCSNet、GoogLeNet和ResNet）進(jìn)行比較。結(jié)果表明，在組內(nèi)設(shè)計或者組間設(shè)計情況下，HCSNet都具有較好的運(yùn)動預(yù)測性能。

Yu等[44]開發(fā)了一種便攜式sEMG信號采集設(shè)備，還開發(fā)了一款對表面肌電信號進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和分析的移動應(yīng)用程序，解決sEMG信號采集設(shè)備長時間佩戴引起不便的缺點(diǎn)，具有繪圖、過濾、存儲以及動作捕捉和識別等功能，該實(shí)驗(yàn)收集了6種下肢康復(fù)訓(xùn)練動作（踢腿、腳尖離地、腳跟離地、腳尖離地和腳跟離地、后退和踢腿，以及完整的步行運(yùn)動）的表面肌電信號，這6種動作從簡單的單肌肉運(yùn)動過渡到復(fù)雜的多個肌群的協(xié)調(diào)運(yùn)動，由站立訓(xùn)練到步行訓(xùn)練、由易到難漸進(jìn)性運(yùn)動，有助于患者逐漸恢復(fù)下肢肌肉功能和步態(tài)協(xié)調(diào)性，從而實(shí)現(xiàn)更全面和更有效的康復(fù)訓(xùn)練。通過采集上述動作相應(yīng)的表面肌電信號訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所有動作的識別準(zhǔn)確率均超過97%，最高準(zhǔn)確率為97.96%，實(shí)現(xiàn)了對人體下肢動作的高精度識別性能，還為下肢運(yùn)動功能康復(fù)的評定提供可靠的信息。未來基于智能手機(jī)的生理電信號連續(xù)監(jiān)測系統(tǒng)將成為運(yùn)動意圖識別研究的一個重要發(fā)展趨勢。

Liang等[5]提出了一種基于緊耦合卷積轉(zhuǎn)換器（Tightly Coupled Convolutional Transformer，TCCT）的端對端的模型表面肌電信號方法來預(yù)測人體膝關(guān)節(jié)角度，TCCT模型結(jié)合了Informer和CNN的優(yōu)點(diǎn)，能夠?qū)W習(xí)信號的更深層次的特性。研究采集了5名健康受試者的表面肌電信號，經(jīng)過去噪后提取作為模型的輸入，使用TCCT模型來預(yù)測100 ms后的膝關(guān)節(jié)角度。對預(yù)測性能進(jìn)行分析，模型的均方根誤差、調(diào)整R2和皮爾遜相關(guān)系數(shù)的平均值分別為3.79°、0.96和0.98，預(yù)測時間為11.67±0.67 ms，優(yōu)于傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型。結(jié)果表明，該模型能夠快速、準(zhǔn)確地預(yù)測人體膝關(guān)節(jié)角度，在改善康復(fù)機(jī)器人的人機(jī)交互方面具有很大的潛力。

Rezaie等[45]提出了一種集成了雙向長短期記憶（Bidirectional Long Short-term Memory，BiLSTM）網(wǎng)絡(luò)和注意機(jī)制（Attention Mechanism，AM）的基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)節(jié)運(yùn)動學(xué)穩(wěn)健估計模型（AM-BiLSTM），通過采集14名受試者跑步時的表面肌電信號和膝關(guān)節(jié)角度，對該模型進(jìn)行評估，將AM-BiLSTM模型在內(nèi)場景和不同場景中測試與標(biāo)準(zhǔn)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和多層感知器網(wǎng)絡(luò)（Multi-Layer Perceptron，MLP）網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較，結(jié)果都顯著優(yōu)于LSTM和MLP方法（plt;0.05），并且達(dá)到了較高的性能。該模型為改善康復(fù)機(jī)器人的人機(jī)交互方面提供了一種新方法，未來不斷改進(jìn)技術(shù)可應(yīng)用于運(yùn)動功能障礙患者在康復(fù)訓(xùn)練中直觀地控制外骨骼機(jī)器人，促進(jìn)了基于深度學(xué)習(xí)sEMG的康復(fù)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的人機(jī)交互。

Li等[46]提出了一種基于粒子群優(yōu)化（particle swarm Optimization，PSO）和深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Network，DBN）融合的具有參數(shù)自更新機(jī)制的膝關(guān)節(jié)連續(xù)運(yùn)動估計模型。該方法可自適應(yīng)地優(yōu)化DBN模型的參數(shù)，在高維空間完成信號特征結(jié)構(gòu)的最優(yōu)重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出，該模型優(yōu)于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果。未來將測試復(fù)雜的運(yùn)動模式實(shí)現(xiàn)關(guān)節(jié)肌肉活動的連續(xù)性的運(yùn)動估計，不斷完善模型。

4" 結(jié)束語

本文綜述了深度學(xué)習(xí)在基于sEMG和EEG運(yùn)動意圖識別的進(jìn)展，重點(diǎn)介紹了其中的一些創(chuàng)新技術(shù)，在康復(fù)機(jī)器人領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)步，并提出了康復(fù)機(jī)器人未來發(fā)展的趨勢，但都仍面臨著許多困難和挑戰(zhàn)，目前的發(fā)展現(xiàn)狀仍處于探索階段。

第一，盡管近年來提出了不少對運(yùn)動意圖識別的創(chuàng)新性方法，分類準(zhǔn)確率整體提高，而實(shí)際上，很難找到一種分類模型方法能夠完全識別所有人體運(yùn)動意圖，并且很難對不同的方法進(jìn)行有效地比較，即使是對同一動作的運(yùn)動意圖識別，由于不同的環(huán)境、受試者差異、實(shí)驗(yàn)設(shè)備等各種原因，即使使用同一種模型分類方法進(jìn)行測試，分類準(zhǔn)確度也可能相差甚遠(yuǎn)。并且，未來還需要開發(fā)更多運(yùn)動訓(xùn)練動作種類的運(yùn)動意圖識別，實(shí)現(xiàn)在三維空間內(nèi)患肢各個關(guān)節(jié)訓(xùn)練的運(yùn)動意圖高精度的分類識別。還有，目前基于運(yùn)動意圖識別的康復(fù)機(jī)器人的研究缺乏統(tǒng)一的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，包括環(huán)境要求、數(shù)據(jù)的采集，受試者的選擇，實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的參數(shù)或條件及評價手段等，這既是康復(fù)機(jī)器人行業(yè)技術(shù)能力的體現(xiàn)，也是康復(fù)機(jī)器人行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的需要。

第二，目前還缺乏高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的公開數(shù)據(jù)集，大多數(shù)研究使用的數(shù)據(jù)集是自己收集的，實(shí)驗(yàn)樣本量也普遍較少，導(dǎo)致試驗(yàn)證據(jù)質(zhì)量較低，因此，很難對不同的深度學(xué)習(xí)分類模型進(jìn)行有效地比較，未來需要設(shè)計完善多中心、大樣本和多學(xué)科交叉的研究試驗(yàn)。在未來的工作中還應(yīng)注重建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)采集方案以及開發(fā)新的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，進(jìn)一步降低自主實(shí)驗(yàn)的難度，并且便于不同方法之間的比較更加具體。

第三，深度學(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，醫(yī)療數(shù)據(jù)存在安全隱私問題、醫(yī)療資源及硬件資源匱乏、訓(xùn)練時間冗長等原因，也使得目前極其缺乏數(shù)據(jù)集?；趕EMG或EEG信號的運(yùn)動意圖識別方法仍處于實(shí)驗(yàn)室階段，真正實(shí)現(xiàn)市場化的還很少，而且由于硬件設(shè)備結(jié)構(gòu)和材料等限制，大多康復(fù)機(jī)器人重量過重導(dǎo)致訓(xùn)練缺乏流暢性，不利于康復(fù)訓(xùn)練，未來發(fā)展需通過新材料、優(yōu)化機(jī)械結(jié)構(gòu)和驅(qū)動技術(shù)研發(fā)輕量化的康復(fù)機(jī)器人提高其舒適性和運(yùn)動準(zhǔn)確性。

最后，目前絕大多數(shù)實(shí)驗(yàn)研究識別的是健康人的運(yùn)動意圖，僅適用于特定用戶訓(xùn)練完成的，不同受試者之間數(shù)據(jù)變異性大，樣本遷移學(xué)習(xí)技術(shù)有望解決這一難題。除了需要提高模型的實(shí)時性和準(zhǔn)確性，還需要提高模型的自適應(yīng)式和魯棒性。機(jī)器人輔助康復(fù)治療的安全性、有效性需要大規(guī)模臨床試驗(yàn)驗(yàn)證，訓(xùn)練的安全性是首要，只有分類準(zhǔn)確度和人機(jī)交互性達(dá)到較高的水平，才能避免康復(fù)機(jī)器人輔助訓(xùn)練出現(xiàn)意外故障，才能真正應(yīng)用于臨床康復(fù)治療?；谶\(yùn)動意圖識別的康復(fù)機(jī)器人的研究和推廣應(yīng)用有望解決目前緊缺的醫(yī)療康復(fù)資源矛盾，但目前發(fā)展還處于起步階段，真正實(shí)現(xiàn)利用其全面代替臨床醫(yī)生為患者進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練還有很長的路要走。

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第一作者簡介：陳偉聰（1996-），男，碩士研究生，住院醫(yī)師。研究方向?yàn)榭祻?fù)醫(yī)學(xué)智能化。

*通信作者：賴昌生（1970-），男，碩士，三級教授。研究方向?yàn)橛嬎銠C(jī)在醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用。