中科院研究员侯增广深度解析康复机器人的现状、机遇和未来

2018 年 4 月 11 日 德先生

本文来
源:
机器人大讲堂

2018年3月3日下午,中国科学院自动化研究所侯增广研究员,就“康复机器人的机遇与挑战”为大家带来了精彩分享。



侯研究员的研究方向主要是康复机器人,曾研制过微创血管介入手术机器人、中风和脊髓损伤患者用的康复机器人、多通道肌电信号采集仪、多通道电刺激装置等,曾承担国家863计划、国家自然科学基金、科技助残等项目,获发明专利授权20余项,发表论文100余篇。目前担任IEEE Transactions on Cybernetics、Neural Networks、《控制理论与应用》等期刊编委。


以下根据侯增广研究员的演讲整理而成,欢迎大家分享。


人工智能&机器人

侯老师讲到,人工智能和机器人是相伴而生,相辅相成成长的。机器人是验证人工智能最好的平台,同时也是检验人工智能算法、方法的一个有效工具。


人工智能和机器人都出自上世纪中叶,它们的出现深刻改变了人类的生产生活以及工作方式。为什么人工智能和机器人会一同产生、一同火热而如今又重新火热?其中有很多因素,而一个主要因素是现在社会对机器人和人工智能的需求非常旺盛,同时两者的技术条件、技术储备也达到了一定阶段,从而促成了人工智能和机器人的再次复兴和走向热潮。而这个热潮,对于很多今天正在创业的年轻人,都将是很好的机会。


侯老师还提到,人工智能是为了更好地服务人类社会,而如何把生物智能融合于机器智能,这是机器人技术面临的挑战,也是康复机器人研究者们要解决的问题……


康复机器人市场



全球及国内市场


权威数据显示:2004年全球康复机器人市场份额为2.2亿美元,预计到2021年将达到32亿美元。其超高的增长率,其他行业难以比拟……


国内潜在的康复市场(不仅是康复机器人,还包括所有康复器具、辅具)的份额是4000亿元,而严格意义上的康复机器人也会有相当大的规模。


国内现有7000余家康复医疗机构,但能提供康复训练的仅占不到1/3。2014年数据显示,中国已有2000多万肢体残疾患者,而其中只有相当一小部分(约30多万人)能得到肢体康复训练,而康复训练的效果也不甚相同。


康复设备供应与临床需求的巨大缺口


康复科室属于综合性很强的科室,医生们对高端医疗设备及技术普遍有着急迫的需求。其中包括中风患者的康复、脊髓损伤的康复以及神经损伤的康复等。心脑血管、肿瘤、肢体骨折等住院患者中,大量患者需要康复治疗,而目前国内这些部分的工作还非常欠缺。


老龄化社会需求


根据联合国最新标准,65岁以上人口达到7%,即视为“老龄化社会”,14%为“高龄社会”,21%为“超高龄社会”。2017年4月,渣打银行的研究报告预计中国将经历25年的时间从老龄化社会过渡到到高龄社会,同样的转变,英国需用45年,美国需用69年,法国需用115年。并且,中国将于2035年进入超高龄社会。《第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查》显示,截至2016年,我国失能、半失能老年人有4063万人,占老年人口18.3%。我国目前大于60岁的人口有2亿多,许多老人都面临中风和其他各种疾患的困扰,而康复治疗是极其重要的内容。


医学应用背景


侯老师在现场为我们重点讲述了神经康复。而目前在国际上,针对中枢神经系统的康复机器人也是主流。中枢神经包括两大部分,一部分是脑,另一部分是脊髓,它们的损伤都会造成人体功能的损伤。损伤分为几类,一类是由于老年人老龄化造成的中风、脑出血等一些损伤,第二类是外伤,如交通事故、工地上的损伤等,还有一类是疾病造成或是天生造成的残疾。


严重的神经损伤会威胁患者生命,轻些的损伤也会使患者产生认知功能障碍和行为障碍。神经损伤的患者是需要做康复治疗的一类人群。


偏瘫通常是由中风造成的,它会带来感知和运动功能障碍,影响患者的生活质量。我国每年新增约200万,另外还有100万左右的SCI(中枢神经损伤)患者,这些患者会造成沉重的家庭负担。


医学的统计结果显示,80%的幸存者都存在着认知、言语或运动功能障碍,需要进行康复。但是康复本身其实是一项体力劳动,并且容易造成患者二次损伤。我国现在缺乏康复治疗师,并且康复治疗费用较高。现有的传统的康复训练室中普遍是一些非常简单的设备,人机交互功能很差,而康复本身对人机交互的要求却很高。这就是康复机器人的研究背景。


康复机器人国内外研究现状


康复机器人与工业机器人有很多不同,如同治疗师的任务与工人的任务差别很大。关于康复机器人到底能不能实现康复治疗师的功能,达到康复治疗的效果,在BRAIN杂志(国际认可的医学杂志)上,有一些直接的验证。其中机器人可以辅助患者的双手做简单的抓握训练,还有一些间接的验证,证明了康复机器人以及康复训练装置能够改善中风患者的运动机能,也证明了人工的康复训练器可部分代替康复治疗师。


其实康复机器人可以追溯到很早,而近十几年的发展态势很好,人们的关注度增加了不少。最早的康复机器人主要是帮助人们行走,如果我们把器具看作是初始的前端,从趋势上可以预见机器人将能非常有效的代替人类的康复治疗工作。一方面是恢复运动能力,另一方面是帮助生活不能自理的人或生活能力下降的人恢复和保持他们原来的生活能力,甚至提高他们的生活能力。


康复机器人的机遇与挑战


侯老师表示,康复机器人在中国存在很大的市场和商业契机。但我国起步较晚,还缺乏成熟的、市场普遍认可的产品。康复机器人将来的发展趋势有很多主线,而基于人机交互的控制是将来康复机器人发展的一个重要主线。这个过程需要我们获得机器人的状态信号、动力学、运动学等等,关于人的生理信号,我们要获得肌电信号、脑电信号、血压、呼吸等等。脑电很容易受外界环境的影响,而肌电信号也受皮肤干湿度、毛发等因素影响。


利用肌电控制康复机器人


侯老师跟大家讨论了四个方面的应用。其一是基于肌电触发的肌电控制方法,其二是基于比例的肌电控制方法,还有基于模式识别和基于肌肉的控制方法。


中风患者上肢或下肢运动功能受损,通过表面肌电信号可以检测和判断患者处于何种运动状态,基于此,研究者再对康复机器人做相应的控制和训练。表面肌电信号的另一种应用是康复评定,可以判断患者处于何种阶段……


研究进展——系统原理


正常人的神经通路是畅通的,就像一个控制系统,脑是指令器官,下肢、肢体相当于执行器,当脊髓受到损伤,脑部的指令到执行器的通路是阻断的或是损伤的,这时大脑的指令就无法顺利传达。


现在有研究是利用人工产生的电脉冲信号代替生物神经电脉冲信号来刺激肌肉,让它完成运动功能。神经信号十分微弱,有一些获取办法,但不论是表面的还是植入式的在实际应用都存在很多挑战。


康复机器人的设计与临床问题

人体肌电信号超前于人的动作,超前于运动结果,非常灵敏,能够反映精细运动,研究者们目前遇到的挑战是如何更好和更准确地识别这种信号。接下来是,如何把人工指令反馈到运动器官。目前可以用电脉冲来刺激肌肉产生运动,解决在神经通路故障、没有生物神经信号驱动的情况下,让人工电信号驱动,实现简单的人体运动。其间有很多工作要做,包括对人的肌肉骨骼系统进行控制。还针对不同情况的偏瘫患者开发了模块化的康复机器人。


侯老师表示,虽然目前康复机器人只能在某些局部的治疗上代替治疗师,普遍还达不到治疗师的水平,但随着功能的完善和数据的增加,相信在未来康复机器人在某些功能上可以超越治疗师。


总结与展望

第一,康复机器在人性化、个性化上的设计还远远不足。


第二,多平台之间缺乏协同控制。包括机器之间的协调、人之间的协调以及医生之间的协调。


第三,机器人的自主性和适应性还比较弱,智能化水平不足。特别是人机交互的能力比较弱,这也是未来研究的发展方向。


第四,康复机器人进入市场还需要资本的驱动以及规范化的市场。这涉及政策、管理、医院等许多方面,以及很多值得深入思考的问题。


扫描二维码,即刻报名参与IV2018





📚往期文章推荐

人工智能名人堂第49期 | 斯坦福研究院名人堂成员:Peter E. HaAI+区块链丨区块链如何解锁人工智能新领域

🔗中国工程院院士戴琼海:人工智能已进入到脑科学在内的生物智能阶段

🔗教育部发布重磅AI计划,将建设100个“AI+”特色专业

🔗年轻科研人员如何走向成功?冯长根教授谈如何引用他人论著

🔗中科院自动化所团队提出新方法,让AI掌握《星际争霸》微操作(内附论文作者亲自讲解)

🔗【重磅】2018国家机器人发展论坛最全的日程新鲜出炉!

🔗科学界第一巨奖新一轮全球提名:“科学突破奖”诚邀中国研究者参与

🔗吴恩达对话LeCun:神经网络跌宕四十年

🔗参加学术会议的乐趣和现实压力

🔗这21本期刊已被SCI剔除!投稿需谨慎!

🔗谁言寒门无贵子?清华钟玲:从“自强计划”到特奖得主


德先生公众号 | 往期精选


在公众号会话位置回复以下关键词,查看德先生往期文章!


人工智能|机器崛起|区块链|名人堂

虚拟现实|无人驾驶|智能制造|无人机

科研创新|网络安全|数据时代|人机大战

……

更多精彩文章正在赶来,敬请期待!


点击“阅读原文”,移步求知书店,可查阅选购德先生推荐书籍。

登录查看更多
0

相关内容

康复机器人作为医疗机器人的一个重要分支,它的研究贯穿了康复医学、生物力学、机械学、机械力学、电子学、材料学、计算机科学以及机器人学等诸多领域,已经成为了国际机器人领域的一个研究热点。
【天津大学】风格线条画生成技术综述
专知会员服务
31+阅读 · 2020年4月26日
生物数据挖掘中的深度学习,诺丁汉特伦特大学
专知会员服务
66+阅读 · 2020年3月5日
新时期我国信息技术产业的发展
专知会员服务
69+阅读 · 2020年1月18日
【文献综述】边缘计算与深度学习的融合综述论文
专知会员服务
164+阅读 · 2019年12月26日
电力人工智能发展报告,33页ppt
专知会员服务
125+阅读 · 2019年12月25日
2019中国硬科技发展白皮书 193页
专知会员服务
81+阅读 · 2019年12月13日
5G全产业链发展分析报告
行业研究报告
11+阅读 · 2019年6月7日
2018年氢燃料电池行业研究报告
行业研究报告
5+阅读 · 2019年5月6日
龚健雅院士:人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战
未来产业促进会
6+阅读 · 2018年12月25日
深度解析AIoT背后的发展逻辑
中国人工智能学会
3+阅读 · 2018年12月21日
【物联网】物联网产业现状与技术发展
产业智能官
15+阅读 · 2018年12月17日
2017-2018年抗肿瘤药物行业研究报告
行业研究报告
7+阅读 · 2018年11月1日
【深度】谭铁牛院士谈人工智能发展新动态
中国科学院自动化研究所
4+阅读 · 2017年12月28日
【深度】基于医疗大数据和AI技术的影像组学及其应用丨田捷研究员
中国科学院自动化研究所
6+阅读 · 2017年7月20日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Arxiv
35+阅读 · 2020年1月2日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月28日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月6日
VIP会员
相关资讯
5G全产业链发展分析报告
行业研究报告
11+阅读 · 2019年6月7日
2018年氢燃料电池行业研究报告
行业研究报告
5+阅读 · 2019年5月6日
龚健雅院士:人工智能时代测绘遥感技术的发展机遇与挑战
未来产业促进会
6+阅读 · 2018年12月25日
深度解析AIoT背后的发展逻辑
中国人工智能学会
3+阅读 · 2018年12月21日
【物联网】物联网产业现状与技术发展
产业智能官
15+阅读 · 2018年12月17日
2017-2018年抗肿瘤药物行业研究报告
行业研究报告
7+阅读 · 2018年11月1日
【深度】谭铁牛院士谈人工智能发展新动态
中国科学院自动化研究所
4+阅读 · 2017年12月28日
【深度】基于医疗大数据和AI技术的影像组学及其应用丨田捷研究员
中国科学院自动化研究所
6+阅读 · 2017年7月20日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员