An EMG-driven exoskeleton hand robotic training device on chronic stroke subjects: Task training system for stroke rehabilitation
- Тип контента: Научная статья
- Номер документа: 614
- Название документа: An EMG-driven exoskeleton hand robotic training device on chronic stroke subjects: Task training system for stroke rehabilitation
- Номер (DOI, IBSN, Патент): 10.1109/ICORR.2011.5975340
- Изобретатель/автор: Wei, X.J., Tong, K.Y., Susanto, E.A., Rong, W., Ho, N.S.K., Fung, K.L.
- Правопреемник/учебное заведение: Dept. of Health Technol. & Inf., Hong Kong Polytech. Univ., Hong Kong, China
- Дата публикации документа: 2011-08-12
- Страна опубликовавшая документ: Китай
- Язык документа: Английский
- Наименование изделия: Не заполнено
- Источник: http://ieeexplore.ieee.org/search/freesrchabstract.jsp?tp=&a
- Вложения: Не заполнено
- Аналитик: Не заполнено
An exoskeleton hand robotic training device is specially designed for persons after stroke to provide training on their impaired hand by using an exoskeleton robotic hand which is actively driven by their own muscle signals. It detects the stroke person’s intention using his/her surface electromyography (EMG) signals from the hemiplegic side and assists in hand opening or hand closing functional tasks. The robotic system is made up of an embedded controller and a robotic hand module which can be adjusted to fit for different finger length. Eight chronic stroke subjects had been recruited to evaluate the effects of this device. The preliminary results showed significant improvement in hand functions (ARAT) and upper limb functions (FMA) after 20 sessions of robot-assisted hand functions task training. With the use of this light and portable robotic device, stroke patients can now practice more easily for the opening and closing of their hands at their own will, and handle functional daily living tasks at ease. A video is included together with this paper to give a demonstration of the hand robotic system on chronic stroke subjects and it will be presented in the conference.
Категория: Ищем научные статьи | Нет комментариев »
Комментарии
Статистика
Категорий: 179
Статей всего: 2,003
По типу:
Видео: 36
Выдержка с форума: 1
Контактные данные: 12
Научная статья: 1388
Не заполнено: 5
Новостная статья: 317
Обзор технологии: 42
Патент: 219
Тех.подробности: 34
Тип: 1
Комментариев: 6,633
Изображений: 3,005
Подробней...
ТОР 10 аналитиков
-
Глаголева Елена - 591
Дмитрий Соловьев - 459
Helix - 218
Ридна Украина))) - 85
Наталья Черкасова - 81
max-orduan - 29
Елена Токай - 15
Роман Михайлов - 9
Мансур Жигануров - 4
Дуванова Татьяна - 3
Календарь
Авторизация
Ошибка в тексте?
Выдели её мышкой!
И нажми Ctrl+Enter