CN104922879A - 基于呼吸困难度反馈的机器人肺康复训练系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于呼吸困难度反馈的机器人肺康复训练系统，包括可穿戴式呼吸传感监测系统和肺康复训练机器人，所述可穿戴式呼吸传感监测系统利用可穿戴式惯性传感器、表面肌电传感器、触觉传感器监测患者呼吸信息，并利用电子鼻监测患者的呼气量和气体流速，从而得到患者呼吸的阻滞情况，对患者的呼吸困难程度进行量化处理。利用测得的患者呼吸困难度以及呼吸阻滞情况等生物力学信息，结合患者自身身体状况以及对肺康复训练动作的要求，指导肺康复训练机器人辅助患者进行相应的训练，实现机器人和患者的实时交互，减轻患者康复训练的负担，提高患者对康复训练的依存性。

Description

基于呼吸困难度反馈的机器人肺康复训练系统

技术领域

本发明涉及医疗设备领域，特别是指对慢性阻塞性肺病人呼吸困难度定量化，实时监控并基于该生物力学信息指导康复训练机器人辅助病人进行呼吸康复训练，提高患者的训练依存性。

背景技术

慢性阻塞性肺病(COPD)是全球第三大致死病因，它不仅对患者生理功能和生活质量造成了严重影响，而且增加了住院率和死亡率，给家庭和社会带来巨大经济负担。由于近年来城市空气质量的普遍下降和生活习惯等因素的影响，我国40岁以上人群中，COPD的发病率为8.2％，居我国死因第二位，每年因此病致死的人数超过100万人。COPD患者肺的实质性损伤、肺泡和小气道弹性回缩能力的下降等因素使气体滞留于肺内，导致过度充气的发生，从而使患者易于发生呼吸困难；同时，由于呼吸肌肌力的下降，以及为代偿性适应小气道阻塞所致病理变化，患者易发生高中枢呼吸驱动状态以维持有效通气，而呼吸驱动和呼吸困难感觉之间具有正相关性，即呼吸驱动的增强会使患者产生呼吸困难的感觉，它是该病的主要症状。

运动训练是COPD患者肺康复除药物治疗之外的唯一方法。运动训练方法主要是通过减少呼吸过程中肌纤维血液中的乳酸生成量，并提高人体日常运动肌肉的协调性，因此其可减少患者最大运动量时的通气需求。最新临床研究表明，运动训练可使患者在进行同等强度运动量时不至于出现呼吸驱动的增强，即尽量避免出现呼吸频率的加快，从而使通气障碍得以缓解，有效减轻患者最大运动量时的呼吸困难。其次，运动训练可使肌肉组织的结构与功能、神经系统对肌肉组织的调节功能及心血管功能得到改善，从而提高患者的运动耐力，以减轻运动所致呼吸困难。此外，训练可使呼吸肌的肌力增强，而肌力的增强又与呼吸驱动的下降相关联，从而使患者的呼吸困难程度下降。

尽管众多研究表明运动训练对于改善患者呼吸困难和肺功能发挥着关键作用，但是由于患者已存在通气受限、高通气需求和过度充气等病理状况，并且在训练初期这些状况更易发生，从而迫使患者拒绝参加训练。临床研究表明能坚持训练的COPD患者仅为1％，而训练的中断会使训练所获得的生理功能改善逐步回落至康复训练前的状态。近年来渐进式呼吸肌力训练和辅助式训练这一可稳定运动训练依从性的方式越来越受到推崇。然而，在实时采集人体呼吸动力学信息并反馈患者呼吸困难度的机器人辅助运动训练研究中，少见成功的临床应用实例，其主要原因可以归纳为：(1)无法实时反馈和定量化病人的呼吸困难度，目前临床对于患者呼吸困难评估主要是采用主观感觉评价，缺乏精确模型通过非侵入式测量数据的融合对COPD患者的呼吸通畅程度的实时分析和计算方法，为康复辅助机器人提供反馈，并且为病人和医生提供定量化的康复评价参数；(2)需要解决运动康复机器人与COPD患者的友好交互问题，由于机器人和患者的运动空间高度交叉，机器人要对患者不同肢体基础肌力进行动态捕捉，从而给予不同肢体不同的辅助力量以协助患者完成肢体运动，所以缺少实时而且精确的人体内力信息，包括关节力矩、关节力、关节能量和肌肉张力等，将是影响机器人在肺康复临床应用的障碍。(3)临床上缺少稳定患者运动训练依从性的定量化运动训练处方，如果能够实现慢性阻塞性肺疾病患者个体的全身肌肉运动耐力和呼吸困难度等参数与康复机器人训练程序设计融合，将有助于稳定患者运动训练依从性，并为医护人员制定患者渐进式肺康复训练方案提供理论依据。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提出一种基于呼吸困难度反馈的机器人肺康复训练系统。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于呼吸困难度反馈的机器人肺康复训练系统，包括可穿戴式呼吸传感监测系统和肺康复训练机器人，所述可穿戴式呼吸传感监测系统包含若干可穿戴式惯性传感器、若干表面肌电传感器、若干触觉传感器和电子鼻，在患者的各个呼吸肌及关节部位监测患者的呼吸信息；所述电子鼻安装在患者口鼻腔附近，测量患者的呼气量大小和气体流速信号；所述可穿戴式惯性传感器通过弹性橡胶粘附在患者运动关节；所述表面肌电传感器和触觉传感器通过弹性橡胶粘附在患者的呼吸肌表面。

所述肺康复训练机器人包括中央处理器、PLC、伺服驱动器、第一伺服电机、轴承座、螺杆、X型支撑杆、腋下支撑板、平板、齿轮齿条结构、抓手、第二伺服电机、竖直滑轨、X型固定架、基座、U形螺母和支撑台；其中，所述基座固定在病床或座椅上，基座的前端固定两个轴承座；一根两端具有相反旋向螺纹的螺杆固定在两个轴承座中，可以做旋转运动，水平方向固定；所述U形螺母的下端开有与螺杆的螺纹相配合的螺孔，两个U形螺母分别安装在螺杆的两端螺纹上；U形螺母的两个侧面均开有通孔，所述两侧通孔的中心轴与下端螺孔的中心轴垂直；所述X型支撑杆的中心具有可转动的销轴，两个底端均开有通孔，两个底端分别置于两个U形螺母的U形槽中，通过销轴穿过通孔将X型支撑杆与U形螺母连接；螺杆一端通过联轴器安装第一伺服电机，第一伺服电机作为扭矩输入端；当螺杆在第一伺服电机带动下旋转运动时，带动两个U型螺母做相向或相反运动，同时带动X型支撑杆的两个底端做相向或相反运动，从而实现整个机构在垂直方向上的上下往复运动；所述支撑台的中部下端开有两个平行的两面槽口，X型支撑杆两个上端分别插入两面槽口与之滑动配合，两个腋下支撑板分别安装在支撑台伸出的手臂上，从而使得腋下支撑板能在训练过程中支撑患者胸腔重量；支撑台后侧楔入一块平板，平板上用两个轴承座固定一个齿轮，齿轮下方配合安装一段齿条，齿条可以随着齿轮的转动而前后移动，从而形成齿轮齿条结构；所述两个抓手均与齿条的末端相连，能和齿条一同前后运动；所述第二伺服电机和齿轮用联轴器相连；支撑台尾部两端分别伸出两个燕尾型凸起与所述竖直滑轨的燕尾槽滑动配合；所述X型固定架与所述竖直滑轨焊接，起到加强系统稳定性的作用；所述竖直滑轨底部用螺钉固定在基座上；所述第一伺服电机和第二伺服电机均与伺服驱动器相连，所述伺服驱动器与PLC相连，通过PLC控制电机的转向和转速；所述PLC、可穿戴式惯性传感器、表面肌电传感器、触觉传感器和电子鼻均与中央处理器相连。

用户主要针对的是患有慢性阻塞性肺病的患者，也可以适用于其它呼吸功能障碍患者。将传感器测得患者的呼吸困难信息，包括胸腔、肌肉的运动状况，呼吸肌的肌肉电信号，胸腔压力信号，呼气量的大小以及气体流速信号由外设接口传输至机器人的中央处理器，中央处理器对患者呼吸信号进行量化处理，得到量化的患者呼吸困难度信号，将呼吸困难度类比于电机工作时的负载，利用阻抗反馈的控制算法，控制电机的转速和运转方向，实现呼吸困难度的反馈控制。

所述的阻抗反馈控制方法是利用患者呼吸困难度等效为电机的负载阻抗，由负载的大小变化对电机的输出力矩进行控制，假设T_e、T_m、T_n分别为伺服驱动电机的电磁转矩、患者呼吸困难度等效的负载转矩和抬升机器人和患者所需的力矩，J、B分别为伺服驱动电机的转动惯量和粘性摩擦系数，w为电机角速度，则：

$T_e-T_m=J\frac{\mathrm{dw}}{\mathrm{dt}}+\mathrm{Bw}+T_n$

以患者呼吸困难度等效力矩、患者运动和机器人运动所需力矩之和T_m+T_n作为输入量，控制电机的输出力矩T_e，G_(s)为对系统摩擦损耗的补偿系数，H_(s)为病人训练时自身需求的设置参数，K_(s)为呼吸困难度等效负载的反馈系数，则闭环传递函数φ_(s)为：

${\mathrm{\φ}}_{\left(s\right)}=\frac{G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}}{1+G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}{K}_{\left(s\right)}}$

输出的拉氏变换为： $T_{e\left(s\right)}=\frac{G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}}{1+G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}{K}_{\left(s\right)}}\×(T_{m\left(s\right)}+T_{n\left(s\right)}).$

本发明的有益效果是：目前康复训练机器人发明大多是对瘫痪患者进行上下肢体、脑部、身体关节等康复训练，尚未出现针对于COPD患者的肺康复训练的呼吸康复训练机器人。本发明的另外一个创新之处在于，利用穿戴式传感系统，对慢性肺阻塞性患者的呼吸困难度进行量化测定，利用此量化测定结果指导机器人进行康复训练动作，实现患者呼吸困难度反馈的肺康复训练要求，大大提高患者对康复训练的依存性，提高呼吸康复训练的效果。解决了现有的COPD患者肺康复训练处方中无法实时反馈和定量化病人的呼吸困难度，以及运动康复机器人和COPD患者友好交互，从而增大患者肺康复运动训练依从性的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为机器人肺康复训练系统结构框图；

图2为可穿戴式呼吸传感检测系统示意图；

图3为肺康复训练机器人机构图；

图4为电机负载控制方块图；

图中，第一伺服电机1、轴承座2、螺杆3、X型支撑杆4、腋下支撑板5、平板6、齿轮齿条结构7、抓手8、第二伺服电机9、竖直滑轨10、X型固定架11、基座12、U形螺母13、支撑台14、可穿戴式惯性传感器15、表面肌电传感器16、触觉传感器17、弹性橡胶18。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明一种基于呼吸困难度反馈的机器人肺康复训练系统，包括可穿戴式呼吸传感监测系统和肺康复训练机器人。如图2所示，所述可穿戴式呼吸传感监测系统包含若干可穿戴式惯性传感器15、若干表面肌电传感器16、若干触觉传感器17和电子鼻；所述电子鼻安装在患者口鼻腔附近，测量患者的呼气量大小和气体流速信号；所述可穿戴式惯性传感器15通过弹性橡胶18粘附在患者运动关节；所述表面肌电传感器16和触觉传感器17通过弹性橡胶18粘附在患者的呼吸肌表面。

如图3所示，所述肺康复训练机器人包括中央处理器、PLC、伺服驱动器、第一伺服电机1、轴承座2、螺杆3、X型支撑杆4、腋下支撑板5、平板6、齿轮齿条结构7、抓手8、第二伺服电机9、竖直滑轨10、X型固定架11、基座12、U形螺母13和支撑台14；其中，所述基座12固定在病床或座椅上，基座12的前端固定两个轴承座2；一根两端具有相反旋向螺纹的螺杆3固定在两个轴承座2中，可以做旋转运动，水平方向固定；所述U形螺母13的下端开有与螺杆3的螺纹相配合的螺孔，两个U形螺母13分别安装在螺杆3的两端螺纹上；U形螺母13的两个侧面均开有通孔，所述两侧通孔的中心轴与下端螺孔的中心轴垂直；所述X型支撑杆4的中心具有可转动的销轴，两个底端均开有通孔，两个底端分别置于两个U形螺母13的U形槽中，通过销轴穿过通孔将X型支撑杆4与U形螺母13连接；螺杆3一端通过联轴器安装第一伺服电机1，第一伺服电机1作为扭矩输入端；当螺杆3在第一伺服电机1带动下旋转运动时，带动两个U型螺母13做相向或相反运动，同时带动X型支撑杆4的两个底端做相向或相反运动，从而实现整个机构在垂直方向上的上下往复运动；所述支撑台14的中部下端开有两个平行的两面槽口，X型支撑杆4两个上端分别插入两面槽口与之滑动配合，两个腋下支撑板5分别安装在支撑台14伸出的手臂上，从而使得腋下支撑板5能在训练过程中支撑患者胸腔重量；支撑台14后侧楔入一块平板6，平板6上用两个轴承座固定一个齿轮，齿轮下方配合安装一段齿条，齿条可以随着齿轮的转动而前后移动，从而形成齿轮齿条结构7；所述两个抓手8均与齿条的末端相连，能和齿条一同前后运动；所述第二伺服电机9和齿轮用联轴器相连；支撑台14尾部两端分别伸出两个燕尾型凸起与所述竖直滑轨10的燕尾槽滑动配合；所述X型固定架11与所述竖直滑轨10焊接，起到加强系统稳定性的作用；所述竖直滑轨10底部用螺钉固定在基座12上；所述第一伺服电机1和第二伺服电机9均与伺服驱动器相连，所述伺服驱动器与PLC相连，通过PLC控制电机的转向和转速；所述PLC、可穿戴式惯性传感器、表面肌电传感器、触觉传感器和电子鼻均与中央处理器相连。

本发明的工作过程如下：

用户主要针对的是患有慢性阻塞性肺病的患者，也可以适用于其它呼吸功能障碍患者。将传感器测得患者的呼吸困难信息，包括胸腔、肌肉的运动状况，呼吸肌的肌肉电信号，胸腔压力信号，呼气量的大小以及气体流速信号由外设接口传输至机器人的中央处理器，中央处理器对患者呼吸信号进行量化处理，得到量化的患者呼吸困难度信号，将呼吸困难度类比于电机工作时的负载，利用阻抗反馈的控制算法，控制电机的转速和运转方向，实现呼吸困难度的反馈控制。

接收到伺服驱动器指令后，在第一伺服电机1的驱动下，由于双螺纹螺杆3两端螺纹旋向相反，在其旋转运动时，与之螺纹连接的X型支撑杆4的底端A、B两点便会相向运动或者背离运动，当A、B相向运动时，腋下支撑板5上升，抬起患者胸腔；当A、B背离运动时，腋下支撑板5下降，放下患者胸腔，整个训练过程中机构一直支撑患者上身重量，从而减轻患者的呼吸训练负担。在机器人后半部分，抓手8抓住患者的手臂，抓手8与齿轮齿条结构7相连，在第二伺服电机9的驱动下，齿轮齿条结构带动抓手8前后往复运动，使得患者手臂能实现前后摆动，从而实现患者的上肢训练动作和胸部的扩张。竖直滑轨10是用来固定住机构整体，使其只能在完全竖直方向上运动，不发生偏斜，保证患者的安全和舒适度。该机器人肺康复训练系统通过对上身的减负，辅助胸腔和手臂的拉伸扩展运动，实现对呼吸肌(膈肌)的辅助训练。利用X型支撑架4的机构支撑患者上身重量进行呼吸过程中胸腔的上下运动。

所述的控制方法是利用患者呼吸困难度等效为电机的负载阻抗，由负载的大小变化对电机的输出力矩进行控制，如图4所示，假设T_e、T_m、T_n分别为伺服驱动电机的电磁转矩、患者呼吸困难度等效的负载转矩和抬升机器人和患者所需的力矩，J、B分别为伺服驱动电机的转动惯量和粘性摩擦系数，w为电机角速度，则：

$T_e-T_m=J\frac{\mathrm{dw}}{\mathrm{dt}}+\mathrm{Bw}+T_n$

以患者呼吸困难度等效力矩、患者运动和机器人运动所需力矩之和T_m+T_n作为输入量，控制电机的输出力矩T_e，G_(s)为对系统摩擦损耗的补偿系数，H_(s)为病人训练时自身需求的设置参数，K_(s)为呼吸困难度等效负载的反馈系数，则闭环传递函数φ_(s)为：

${\mathrm{\φ}}_{\left(s\right)}=\frac{G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}}{1+G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}{K}_{\left(s\right)}}$

输出的拉氏变换为： $T_{e\left(s\right)}=\frac{G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}}{1+G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}{K}_{\left(s\right)}}\×(T_{m\left(s\right)}+T_{n\left(s\right)}).$

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于呼吸困难度反馈的机器人肺康复训练系统，其特征在于，包括可穿戴式呼吸传感监测系统和肺康复训练机器人，所述可穿戴式呼吸传感监测系统包含若干可穿戴式惯性传感器(15)、若干表面肌电传感器(16)、若干触觉传感器(17)和电子鼻；所述电子鼻安装在患者口鼻腔附近，测量患者的呼气量大小和气体流速信号；所述可穿戴式惯性传感器(15)通过弹性橡胶(18)粘附在患者运动关节；所述表面肌电传感器(16)和触觉传感器(17)通过弹性橡胶(18)粘附在患者的呼吸肌表面；

所述肺康复训练机器人包括中央处理器、PLC、伺服驱动器、第一伺服电机(1)、轴承座(2)、螺杆(3)、X型支撑杆(4)、腋下支撑板(5)、平板(6)、齿轮齿条结构(7)、抓手(8)、第二伺服电机(9)、竖直滑轨(10)、X型固定架(11)、基座(12)、U形螺母(13)和支撑台(14)；其中，所述基座(12)固定在病床或座椅上，基座(12)的前端固定两个轴承座(2)；一根两端具有相反旋向螺纹的螺杆(3)固定在两个轴承座(2)中，水平方向固定；所述U形螺母(13)的下端开有与螺杆(3)的螺纹相配合的螺孔，两个U形螺母(13)分别安装在螺杆(3)的两端螺纹上；U形螺母(13)的两个侧面均开有通孔，所述两侧通孔的中心轴与下端螺孔的中心轴垂直；所述X型支撑杆(4)的中心具有可转动的销轴，两个底端均开有通孔，两个底端分别置于两个U形螺母(13)的U形槽中，通过销轴穿过通孔将X型支撑杆(4)与U形螺母(13)连接；螺杆(3)一端通过联轴器安装第一伺服电机(1)，第一伺服电机(1)作为扭矩输入端；当螺杆(3)在第一伺服电机(1)带动下旋转运动时，带动两个U型螺母(13)做相向或相反运动，同时带动X型支撑杆(4)的两个底端做相向或相反运动；所述支撑台(14)的中部下端开有两个平行的两面槽口，X型支撑杆(4)两个上端分别插入两面槽口与之滑动配合，两个腋下支撑板(5)分别安装在支撑台(14)伸出的手臂上；支撑台(14)后侧楔入一块平板(6)，平板(6)上用两个轴承座固定一个齿轮，齿轮下方配合安装一段齿条，齿条可以随着齿轮的转动而前后移动，从而形成齿轮齿条结构(7)；所述两个抓手(8)均与齿条的末端相连，能和齿条一同前后运动；所述第二伺服电机(9)和齿轮用联轴器相连；支撑台(14)尾部两端分别伸出两个燕尾型凸起与所述竖直滑轨(10)的燕尾槽滑动配合；所述X型固定架(11)与所述竖直滑轨(10)焊接；所述竖直滑轨(10)底部用螺钉固定在基座(12)上；所述第一伺服电机(1)和第二伺服电机(9)均与伺服驱动器相连，所述伺服驱动器与PLC相连，通过PLC控制电机的转向和转速；所述PLC、可穿戴式惯性传感器、表面肌电传感器、触觉传感器和电子鼻均与中央处理器相连；

将传感器测得患者的呼吸困难信息，包括胸腔、肌肉的运动状况，呼吸肌的肌肉电信号，胸腔压力信号，呼气量的大小以及气体流速信号由外设接口传输至机器人的中央处理器，中央处理器对患者呼吸信号进行量化处理，得到量化的患者呼吸困难度信号，将呼吸困难度类比于电机工作时的负载，利用阻抗反馈的控制算法，控制电机的转速和运转方向，实现呼吸困难度的反馈控制。

2.根据权利要求1所述一种基于呼吸困难度反馈的机器人肺康复训练系统，其特征在于，所述阻抗反馈的控制方法是利用患者呼吸困难度等效为电机的负载阻抗，由负载的大小变化对电机的输出力矩进行控制，假设T_e、T_m、T_n分别为伺服驱动电机的电磁转矩、患者呼吸困难度等效的负载转矩和抬升机器人和患者所需的力矩，J、B分别为伺服驱动电机的转动惯量和粘性摩擦系数，w为电机角速度，则：

$T_e-T_m=J\frac{\mathrm{dw}}{\mathrm{dt}}+\mathrm{Bw}+T_n$

以患者呼吸困难度等效力矩、患者运动和机器人运动所需力矩之和T_m+T_n作为输入量，控制电机的输出力矩T_e，G_(s)为对系统摩擦损耗的补偿系数，H_(s)为病人训练时自身需求的设置参数，K_(s)为呼吸困难度等效负载的反馈系数，则闭环传递函数φ_(s)为：

${\mathrm{\φ}}_{\left(s\right)}=\frac{G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}}{1+G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}{K}_{\left(s\right)}}$

输出的拉氏变换为： $T_{e\left(s\right)}=\frac{G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}}{1+G_{\left(s\right)}{H}_{\left(s\right)}{K}_{\left(s\right)}}\×(T_{m\left(s\right)}+T_{n\left(s\right)}).$