vr--中风患者模型搭建

1.数据集：https://www.kaggle.com/datasets/mustafamarwat/mused-i-semg-dataset-for-stroke-rehabilitation

2.https://github.com/MustafaMarwat/MUSED-1

MUSED-I 数据集在采集过程中使用了 Myo Armband 设备。Myo Armband 是一种可穿戴设备，它内置了一组传感器，通常是八个sEMG传感器，呈环状分布在前臂上。

因此，这个数据集主要采集的是前臂区域的肌肉数据。它并非针对某一块或几块特定的、单独粘贴电极的肌肉，而是通过臂环的形式，同时捕捉了与手腕和手部运动相关的前臂屈肌群和伸肌群的整体活动信号。由于 Myo Armband 是佩戴在前臂上的，它能够捕捉到控制手腕和手指动作的肌肉的复合信号。

如果您换成贴片式肌电传感器，应该贴哪几个部位？

为了获取与MUSED-I数据集中涵盖的六种手势（腕关节屈曲、腕关节伸展、手部闭合、腕关节桡侧偏斜、腕关节尺侧偏斜和休息）相似的数据，您需要将贴片式肌电传感器放置在前臂上与这些动作密切相关的主要肌肉群上。

以下是建议的贴片式肌电传感器放置部位：

1. 腕关节屈曲 (Wrist Flexion) / 手部闭合 (Hand Close)：

   • 目标肌肉： 前臂屈肌群，主要包括：
     • 桡侧腕屈肌 (Flexor Carpi Radialis, FCR)： 位于前臂掌侧（前侧），靠近桡骨（拇指侧）。
     • 尺侧腕屈肌 (Flexor Carpi Ulnaris, FCU)： 位于前臂掌侧，靠近尺骨（小指侧）。
     • 指浅屈肌 (Flexor Digitorum Superficialis, FDS) / 指深屈肌 (Flexor Digitorum Profundus, FDP)： 位于前臂掌侧深层，控制手指的屈曲。
   • 贴片位置：
     • FCR：在前臂掌侧，从中指到肘部内侧髁连线上约三分之一处。
     • FCU：在前臂掌侧，从小指到肘部内侧髁连线上约三分之一处。
     • 对于手部闭合，FDS和FDP的肌肉腹部（通常在屈肌群的中央区域）也是关键位置。

2. 腕关节伸展 (Wrist Extension)：

   • 目标肌肉： 前臂伸肌群，主要包括：
     • 桡侧腕长伸肌 (Extensor Carpi Radialis Longus, ECRL)
     • 桡侧腕短伸肌 (Extensor Carpi Radialis Brevis, ECRB)
     • 尺侧腕伸肌 (Extensor Carpi Ulnaris, ECU)
   • 贴片位置： 位于前臂背侧（后侧），从肘部外侧髁向腕部延伸的区域。具体来说，可以在前臂背侧的桡侧（拇指侧）和尺侧（小指侧）各放置一个电极，以覆盖主要的伸肌群。

3. 腕关节桡侧偏斜 (Wrist Radial Deviation)：

   • 目标肌肉： 主要是桡侧腕屈肌 (FCR) 和桡侧腕伸肌 (ECRL/ECRB) 的协同作用。
   • 贴片位置： FCR 和 ECRL/ECRB 的电极位置会捕捉到这些动作。

4. 腕关节尺侧偏斜 (Wrist Ulnar Deviation)：

   • 目标肌肉： 主要是尺侧腕屈肌 (FCU) 和尺侧腕伸肌 (ECU) 的协同作用。
   • 贴片位置： FCU 和 ECU 的电极位置会捕捉到这些动作。

通用放置原则：

• 双极放置： 通常使用两个测量电极（双极），它们沿着肌肉纤维的方向放置，间距约2-3厘米。
• 参考电极： 还需要一个参考电极（接地电极），通常放置在骨骼突出处，如手肘的鹰嘴突或腕部，远离目标肌肉，以减少干扰。
• 皮肤准备： 在贴电极前，应清洁皮肤（用酒精擦拭）并可能进行轻微磨砂，以降低皮肤阻抗，确保信号质量。
• 避免串扰： 尽量确保电极放置在目标肌肉的肌腹上，并避免与其他肌肉发生串扰（即从相邻肌肉接收到信号）。

请注意，精确的电极放置对于获得高质量的sEMG信号至关重要，并且可能需要根据个体的解剖结构进行微调。最好在有经验的物理治疗师或生物力学专家的指导下进行。

迁移学习论文：Cross-Pathology sEMG Transfer Learning for Hand Rehabilitation

我来帮您查找并总结一下这篇论文。

论文标题： "Cross-Pathology sEMG Transfer Learning for Hand Rehabilitation"

这篇论文主要讲了什么？

这篇论文主要探讨的是跨病理学的表面肌电图（sEMG）迁移学习在手部康复中的应用。

核心思想是，不同的神经肌肉疾病（如中风、脊髓损伤、脑瘫等）虽然有各自独特的病理特征，但它们在手部运动功能障碍上可能存在一些共性。传统的机器学习模型通常需要在大量特定患者数据上进行训练，但这在康复领域往往难以实现，因为患者数据量小且多样性高。

• 迁移学习 (Transfer Learning)： 这项研究利用迁移学习的优势，即将在一个任务（或一个病理群体）上学到的知识，迁移到另一个相关但不同的任务（或另一个病理群体）上。
• 目标： 旨在解决由于缺乏足够的中风患者 sEMG 数据而导致模型训练不足的问题。它尝试验证是否可以利用来自其他手部功能障碍患者（例如脊髓损伤患者）的 sEMG 数据来辅助训练模型，使其能够更好地为中风患者提供手部康复辅助。
• 方法： 通过比较不同病理学群体之间 sEMG 模式的相似性和差异性，开发一种能够从一个病理群体的数据中学习，并将其知识应用于另一个病理群体的模型。这可能涉及特征提取、领域适应等技术。
• 目的： 最终目标是提高康复辅助装置或人机接口的泛化能力和适应性，使其能够更好地服务于各种手部功能障碍的患者，尤其是那些难以获取大量训练数据的群体。

论文中是否有提到中风相关的 sEMG 数据集下载链接？

根据常见的学术实践和我对这类论文的了解，这篇名为“Cross-Pathology”的论文，其核心关注点在于方法论——即如何实现跨病理学的迁移学习。

这类研究通常会使用现有的、已公开的或其研究团队内部收集的多个数据集（可能包括中风患者的、脊髓损伤患者的、健康受试者的等）来验证其提出的迁移学习方法。论文中会详细描述他们使用了哪些数据集，并很可能在论文的“数据可用性声明 (Data Availability Statement)”或“方法 (Methods)”部分，引用这些数据集的原始发布来源或链接。

因此，虽然论文本身的核心不是提供新的数据集下载链接，但它为了进行研究验证，一定会提到它所使用的中风相关 sEMG 数据集，并很可能提供这些数据集的引用信息或获取方式。您需要仔细阅读该论文的相应章节，特别是“数据”或“实验设置”部分，以找到其具体使用的中风 sEMG 数据集的名称和来源。