CN105361867A - 一种康复数据处理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种康复数据处理系统，包括：数据采集模块、服务器模块、数据分析模块以及反馈模块；其中，所述数据采集模块用于采集患者的生理和运动数据；所述服务器模块与所述数据采集模块相连，用于将所述生理和运动数据发送至所述数据分析模块；所述数据分析模块用于根据所述生理和运动数据计算得到反映信号质量的定量指标，并显示所述数据采集模块采集到的信号波形；所述反馈模块用于通过所述定量指标以及所述信号波形，生成对所述数据采集模块的采集操作过程进行调整的反馈结果。本发明不仅提高了神经康复研究数据的采集效率，同时保证了采集数据的质量以及可用性，从而提高了资源利用效率和神经康复研究效率。

Description

一种康复数据处理系统

技术领域

本发明涉及神经康复研究技术领域，特别是涉及一种康复数据处理系统。

背景技术

脑神经疾病和脑神经障碍比如小儿脑性瘫痪、脑卒中等疾病由于其致残率高、复发率高、并发症多的特点一直威胁着人类健康。因此，针对各类脑神经疾病的病理探索、临床诊断方法探索和相关的康复方案研究对人们了解各类脑神经疾病的病理以及提供及时、合适的康复手段有着重要的意义。

目前，神经康复研究所需的患者的生理、运动数据一般由研究人员去当地医院采集。而脑神经疾病患者群体一般具有位置集中(集中于各康复机构和医院)且流动性强的特点。为获取足够的实验研究数据，研究人员需要花费数月甚至更多的时间奔波于各医院进行患者数据采集，不仅造成疾病康复研究数据采集效率的低下，还会带来患者与研究人员的不便。除了上述问题，目前神经康复研究数据采集面临的缺点还有：

(1)科研周期受限制的情况会导致采集样本数目的减少，从而影响研究成果的产出和质量；

(2)研究人员负责数据采集会从地域上限制受试者选择；

(3)如果让医生使用常规的远程数据传输系统采集和传输科研数据，由于医生通常不具有数据分析能力，无法根据信号动态做调整操作，数据质量和可用性得不到保障。

发明内容

本发明的目的是提供一种康复数据处理系统，目的在于解决现有康复数据采集效率不高、数据质量和可用性得不到保障的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供一种康复数据处理系统，包括：

数据采集模块、服务器模块、数据分析模块以及反馈模块；

其中，所述数据采集模块用于采集患者的生理和运动数据；

所述服务器模块与所述数据采集模块相连，用于将所述生理和运动数据发送至所述数据分析模块；

所述数据分析模块用于根据所述生理和运动数据计算得到反映信号质量的定量指标，并显示所述数据采集模块采集到的信号波形；

所述反馈模块用于通过所述定量指标以及所述信号波形，生成对所述数据采集模块的采集操作过程进行调整的反馈结果。

可选地，所述生理和运动数据包括：表面肌电信号、多轴运动传感器信号，足底分布式压力传感器信号、心电信号、脑电信号、血压、血氧以及脉搏波；所述多轴运动传感器信号包括加速度信号、角速度信号以及磁场信号。

可选地，所述数据采集模块具体用于：通过多个采集通道对患者的生理和运动数据进行采集；在采集开始时刻，在每一个所述采集通道中插入一个同步信号，并同时产生一个肉眼可见的同步信号。

可选地，所述数据分析模块包括：

信号解析单元，用于将所述生理和运动数据解析成各类数据单独数据文件；

信号显示单元，与所述信号解析单元相连，用于对所述各通道信号进行显示；

第一信号质量指标计算单元，与所述信号解析单元相连，用于对所述各通道信号进行定量计算，得到信号质量指标。

可选地，所述反馈模块包括：

视频交互单元，用于录入互动者的视频信号，将所述视频信号输出至所述服务器模块，并接收互动双方的视频信号输出至显示界面；

语音交互单元，用于录入互动者的音频信号，将所述音频信号输出至所述服务器模块，并接收互动双方的音频信号输出至扬声器。

可选地，还包括：

数据预处理模块，与所述数据采集模块相连，用于对接收到的所述数据采集模块采集的生理和运动数据进行预处理。

可选地，所述数据预处理模块包括：

缓存单元，用于对采集到的所述生理和运动数据进行缓存；

实时显示单元，用于实时显示采集到的信号的波形；

第二信号质量指标计算单元，用于根据采集到的所述生理和运动数据计算反映信号质量的定量指标。

可选地，所述第一信号质量指标计算单元以及第二信号质量指标计算单元具体用于对表面肌电信号质量参数进行计算；

所述表面肌电信号质量参数包括计算反映肌电信号质量的时域参数以及频域参数；所述时域参数包括信噪比、非活动段肌电信号噪声均方根、活动段肌电信号功率；所述频域参数包括活动段期间肌电信号功率谱分布以及非活动段期间肌电信号功率谱分布。

可选地，所述数据采集模块、所述数据分析模块通过互联网连接到所述服务器模块。

本发明所提供的康复数据处理系统，通过数据采集模块采集患者的生理和运动数据，并由服务器模块发送至数据分析模块，数据分析模块根据采集到的生理和运动数据计算反映信号质量的定量指标，最终通过该定量指标以及信号波形，生成对采集操作过程进行调整的反馈结果。本发明所提供的康复数据处理系统，可以由医生负责在医院内进行康复研究数据采集，将采集到的数据实时传递至处于远端的研究人员。这样，医生可以根据来自研究人员的反馈信息不断进行采集方案的调整，直至得到的数据质量达到预设标准为止。可见，本发明不仅提高了神经康复研究数据的采集效率，同时保证了采集数据的质量以及可用性，从而提高了资源利用效率和神经康复研究效率。

附图说明

图1为本发明所提供的康复数据处理系统的一种具体实施方式的结构框图；

图2为本发明所提供的康复数据处理系统的一种具体实施方式中数据分析模块的结构框图；

图3为本发明所提供的康复数据处理系统的又一种具体实施方式中数据预处理模块的结构框图；

图4为基于本发明所提出的康复数据处理系统的使用方法的流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。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。

本发明所提供的康复数据处理系统的一种具体实施方式的结构框图如图1所示，该系统包括：

数据采集模块1、服务器模块2、数据分析模块3以及反馈模块4；

其中，所述数据采集模块1用于采集患者的生理和运动数据；

数据采集模块1对患者的一系列生理和运动数据进行采集，具体可以包括但不限于表面肌电信号、多轴运动传感器信号，足底分布式压力传感器信号、心电信号、脑电信号、血压、血氧以及脉搏波等；其中，多轴运动传感器信号包括但不限于三轴加速度信号、三轴角速度信号以及三轴磁场信号等。数据采集模块1根据神经系统疾病研究需要，最大化利用医院丰富的医疗设备资源，采集患者相关生理和运动数据，以服务神经系统疾病康复研究需要。

进一步地，数据采集模块1在采集开始时刻，在每一通道数据中插入一个同步信号(例如插入一个高脉冲)，同时产生一个肉眼可见的同步信号(如高亮发光二极管的一次闪烁)。这样通过视频回放找到的同步闪光信号发生时间和解析数据中同步脉冲信号位置，就可以将记录视频与每一通道数据在所有时刻一一对应起来。

所述服务器模块2与所述数据采集模块1相连，用于将所述生理和运动数据发送至数据分析模块3；

具体地，数据采集模块1与数据分析模块3可以通过互联网连接到服务器模块2。数据采集模块1把数据上传到服务器，数据分析模块3从服务器模块下载刚刚采集的患者目标数据，并提交给数据分析模块3进行分析计算，为研究人员关于数据质量可用性的决策判断提供依据。

所述数据分析模块3用于根据所述生理和运动数据计算得到反映信号质量的定量指标，并显示所述数据采集模块1采集到的信号波形；

数据分析模块3通过互联网从服务器模块下载生理和运动数据文件，并实现对数据文件的解析、波形显示以及信号质量指标计算。数据分析模块处理分析的生理运动数据是研究人员要求采集的目标数据，包括但不限于：表面肌电信号，加速度信号，角速度信号，磁场信号，足底分布式压力信号。

反馈模块4用于通过所述定量指标以及所述信号波形，生成对所述数据采集模块的采集操作过程进行调整的反馈结果。

本发明所提供的康复数据处理系统，通过数据采集模块采集患者的生理和运动数据，并由服务器模块发送至数据分析模块，数据分析模块根据采集到的生理和运动数据计算反映信号质量的定量指标，最终通过该定量指标以及信号波形，生成对采集操作过程进行调整的反馈结果。本发明所提供的康复数据处理系统，可以由医生负责在医院内进行康复研究数据采集，将采集到的数据实时传递至处于远端的研究人员。这样，医生可以根据来自研究人员的反馈信息不断进行采集方案的调整，直至得到的数据质量达到预设标准为止。可见，本发明能够使医生在研究人员的远程指导下学习采集患者的目标生理和运动数据，不仅提高了资源利用效率和神经康复研究效率，同时保证了采集数据的质量以及可用性。

如图2本发明所提供的康复数据处理系统的一种具体实施方式中数据分析模块的结构框图所示，在上一实施例的基础上，数据分析模块3可以具体包括：信号解析单元31、信号显示单元32以及第一信号质量指标计算单元33。

信号解析单元31，用于将所述生理和运动数据解析成各类数据单独数据文件；

所述信号显示单元32，与所述信号解析单元相连，用于对所述各通道信号进行显示；

第一信号质量指标计算单元33，与所述信号解析单元相连，用于对所述各通道信号进行定量计算，得到信号质量指标。

具体地，信号解析单元31负责将从服务器模块下载的各类数据汇总文件解析成各类数据单独数据文件，并分别送入各通道信号对应的信号显示单元32。

具体地，信号显示单元32包含显示界面，将解析单元解析出的各通道信号显示在显示界面上，为后续信号定性分析提供直观依据。其可以具体包括第一运动信号显示子单元321、第一表面肌电信号显示子单元322、第一分布式足底压力信号显示子单元323。

数据采集模块在开始采集数据时会产生同步信号，该同步信号被记录在每路通道的解析数据中。同时，数据采集模块产生可被肉眼观察到的同步信号(如闪光)也可以被视频交流模块的摄像头记录下来。以表面肌电信号为例，根据信号显示单元32显示界面上的表面肌电同步信号位置，同一时刻视频交流模块记录到的同步信号(如闪光)的发生时间，以及表面肌电信号采样频率，研究人员可以将数据采集过程中任意时刻患者运动状态与对应的患者表面肌电信号对应起来。通过这种方法，可以为研究人员关于表面肌电采集结果是否正常以及信号质量是否可用提供直观的判断依据。

又如，信号显示单元32将信号解析单元31解析出的一组加速度信号转换为在显示界面上的一组波形显示。根据信号显示单元32显示界面上的加速度同步信号位置，同一时刻记录到的同步信号(如闪光)的发生时间，以及加速度信号采样频率，研究人员可以将数据采集过程中任意时刻肢体运动状态与对应的肢体加速度信号对应起来。通过这种方法，可以为研究人员关于加速度采集结果是否正常提供直观的判断依据。

其中，加速度信号是通过的专业厂家制作的加速度传感器获取的，只要运行采集模块固件程序中的初始化程序和读取程序就可以保证获得正确的加速度数值。因此研究人员只需结合加速度信号显示子单元和视频记录检查采集过程中加速度传感器位置放置正确，就可以确保获取可用的加速度数据。

信号显示单元32还可以对信号解析单元31解析出的一组角速度信号和一组磁场信号转换为在显示界面上的一组波形显示。由于角速度信号、磁场信号与加速度信号分析过程十分类似，所以这里不在赘述。

此外，信号显示单元还可以将信号解析单元解析出的一组足底分布式压力信号转换为在显示界面上的一组波形显示。

根据信号显示单元显示界面上的足底分布式压力同步信号位置，同一时刻视频交流模块记录到的同步信号(如闪光)的发生时间，以及足底分布式压力信号采样频率，研究人员可以将数据采集过程中任意时刻足部运动状态与对应的足底分布式压力信号对应起来。通过这种方法，可以为研究人员关于足底分布式压力采集结果是否正常提供直观的判断依据。

具体地，第一信号质量指标计算单元33通过对信号解析单元解析出的各通道数据进行各种定量计算，得到信号质量指标，为信号质量、数据可用性的判断和采集操作所需调整提供定量可靠依据。

在本实施例中，第一信号质量指标计算单元33至少包括对表面肌电信号质量参数的计算。表面肌电信号质量参数计算包括计算反映肌电信号质量的时域参数和频域参数。其中，时域参数至少包括信噪比(SNR)，非活动段肌电信号噪声均方根(RMS),活动段肌电信号功率；频域参数至少包括活动段期间肌电信号功率谱分布，非活动段期间肌电信号功率谱分布。

衡量肌电信号质量的主要方法是计算肌电信号在活动段和非活动段的信号功率比以及在非活动段期间的基线噪声。本实施例中采用信噪比(SNR)和非活动段肌电信号噪声均方根(RMS)来分析表面肌电信号功率谱分布。

信噪比指标(SNR)指标如下：将肌肉收缩过程中记录到的表面肌电信号分为活动段和非活动段，选取相同长度的活动段和非活动段数据，并按下式计算得到信噪比指标，

$SNR=20{\log }_{10}\frac{\mathrm{\Σ}(S_1^2+S_2^2+...+S_m^2)}{\mathrm{\Σ}(N_1^2+N_2^2+...+N_m^2)}$

式中，SNR为表面肌电信号噪声比，单位为dB，S1、S2、……、Sm表示肌肉收缩期间获得的表面肌电信号的幅值，N1、N2、……、Nm表示在非活动段期间截取的信号幅值。

噪声均方根指标如下式，

式中，RMS是噪声均方根，N为非活动段街区段段长。

优选的，对表面肌电信号做功率谱分析(PSD)，来比较所采集的表面肌电信号频域参数性能。对表面肌电信号活动段期间和基线段的信号功率谱密度分布曲线分别进行描绘。通过活动段功率谱密度可以看到主要噪声的频域分布，例如50Hz工频干扰对信号质量的影响。

在本实施例中，研究人员根据第一信号质量指标计算单元33计算得到的信噪比指标、噪声均方根指标等信号质量时域指标进行决策判断，并向医生提供指导，通过改变电极安放位置，对被测肌肉部位用医用酒精或导电膏涂抹以改善信号质量。根据功率普密度分布图等信号质量频域图表进行决策判断，例如如果50Hz和其谐波频率处噪声功率较大，很可能是周围环境或医疗仪器电磁干扰引起的工频干扰，那么可能需要指示医生更换实验场所和其他相应的应对措施。

作为一种优选实施方式，本发明所提供的康复数据处理系统还可以进一步包括：数据预处理模块5，与数据采集模块1相连，用于对接收到的所述数据采集模块1采集的生理和运动数据进行预处理。

数据采集模块采集患者的一系列生理信号和运动信号转换为相应的生理和运动数据流传递到数据预处理模块。数据采集模块与数据预处理模块传输数据可以采用有线数据传输方式，也可以通过蓝牙或无线网络实现无线传输数据。

数据预处理模块5接收来自数据采集模块1的生理和运动数据流，实现数据流的存储，实时显示信号波形和计算信号质量指标。如图3本发明所提供的康复数据处理系统的又一种具体实施方式中数据预处理模块的结构框图所示，数据预处理模块5可以具体包括：

缓存单元51，用于对采集到的所述生理和运动数据进行缓存；

具体地，缓存单元51将一次采集的数据流存储为数据文件，并在一次数据采集结束时将数据文件上传到服务器模块2。缓存单元51还将刚刚采集的数据文件送入第二信号质量指标计算单元，以计算反映信号质量的定量指标。

实时显示单元52，用于实时显示采集到的信号的波形；

具体地，实时显示单元52负责实现所采集生理运动数据流的实时波形显示。具体地，实时显示单元52又可以进一步包括：第二运动信号显示子单元521、第二表面肌电信号显示子单元522以及第二分布式足底压力信号显示子单元523。

第二信号质量指标计算单元53，用于根据采集到的所述生理和运动数据计算反映信号质量的定量指标。

在本实施例中，数据预处理模块中的第二信号质量指标计算单元和数据分析模块3中的第一信号质量指标计算单元33的功能一致。

在本实施例所提供的系统，在上一实施例的基础上，增加了数据预处理模块5，用于实现实时显示信号波形和计算信号质量指标。这样，通过信号实时波形和所得信号质量指标，结合研究人员的远程反馈、指导，医生可以进行电极贴放，传感器安置等操作的调整。在不断获得反馈并调整的过程中，医生学习在已有实验方案下高质量数据的采集方法，可以提高采集目标数据的操作水平。远程学习的目标，是医生经过一段时间的采集操作、获得反馈和学习，可以独立根据实时信号波形和信号质量定量指标等本地信息独立采集高质量生理和运动数据。这时医生可以脱离研究人员的远程指导，独立采集患者数据，直到获取足够的目标数据或者直到研究人员更改实验方案并进行新一轮远程学习下的目标数据采集。通过本实施例所提供的系统，可以进一步有效减少神经系统疾病康复研究在实验数据采集上投入的时间成本，提高神经康复科研成果的产出效率。

作为一种优选实施方式，本发明所提供的康复数据处理系统中反馈模块可以具体包括：

视频交互模块41，用于录入互动者的视频信号，将所述视频信号输出至所述服务器模块，并接收互动双方的视频信号输出至显示界面；

语音交互模块42，用于录入互动者的音频信号，将所述音频信号输出至所述服务器模块，并接收互动双方的音频信号输出至扬声器。

其中，面向医生的数据采集终端包括数据采集模块、数据预处理模块、视频交互模块、语音交互模块。面向研究人员的数据分析终端包括数据分析模块、视频交互模块、语音交互模块。

优选地，在远程交流系统中，数据采集模块的终端可以从一个扩展到多个。多个数据采集模块的科研数据采集可以突破地域限制，研究人员可以分时远程指导多家医院中的多个医生采集同类患者的可用生理数据，从而提高研究所需数据获取的效率。

同样，数据分析模块的终端也可以从一个扩展到多个。多个数据分析终端使一所医院或一名医生可以分时按多名研究人员、多个课题需要进行对应实验方案下的生理数据采集，实现医院里高流动性患者生理数据的高度利用。

下面对基于本发明所提出的康复数据处理系统的使用方法进行详细描述，如图4所示，该方法包括：

步骤S101：根据目前实验方案和采集策略，医生通过研究人员的远程指导学习现行实验方案下具体实验步骤和采集设备操作方法；

步骤S102：在研究人员远程指导下，结合数据预处理结果，医生进行数据预采集准备。数据预采集准备包括电极贴放，传感器安置，并启动采集设备，并根据实验方案需求和远程指导采集测试信号，并上传到服务器模块；

步骤S103：研究人员下载医生上传的测试采集数据，结合回放视频分析预采集信号的质量，并根据计算信号质量指标定量评估信号质量；

研究人员分析并得到预采集信号的质量结果。如果信号质量符合可用要求，转到步骤S104；如果信号质量不符合可用要求，那么研究人员远程指导医生调整电极贴放，传感器安置等操作细节，或远程指导患者调整运动姿态等，然后跳转至步骤S102。

步骤S104：医生在研究人员远程指导下按实验方案进行数据采集，完成一次数据采集后将数据上传至服务器；

步骤S105：研究人员获得医生上传的测试采集数据，结合回放视频分析预采集信号的质量，并根据计算信号质量指标定量评估信号质量；

研究人员分析并得到采集数据的质量结果。如果数据质量不符合可用要求，研究人员远程指导医生调整电极贴放，传感器安置等操作细节，或远程指导患者调整运动姿态等，然后跳转至步骤S104。如果信号质量符合可用要求，研究人员保存本次采集数据，如果需要继续采集数据则根据是否更改实验方案或是否更换受试者来进行下一步操作。如果需要调整之前的实验方案或者需要更换患者，则跳转到步骤S102，否则跳转至步骤S104继续采集数据；如果不需要补充数据则结束本次数据采集流程。

在实验方案说明和采集设备准备就绪后，按方案进行数据采集之前，可选择首先进行数据预采集。所述数据预采集是指，在研究人员远程指导下，医生采集患者静态或动态一个短暂时间段下的生理、运动数据，并根据研究人员的反馈指导进行数次快速调整，直至静态或一个短暂时间动态下信号质量达到研究人员要求，可以进行后续正式的实验为止。这样在正式的数据采集之前，保证数据采集操作和初始数据处于正确状态，以减少正式数据采集状态下的反馈、调整次数，提高实验和数据采集效率。

综上，本发明提出一种基于远程学习的神经康复科研数据采集系统与方法，根据脑神经疾病患者群体一般具有的位置集中(比如集中于各康复机构和医院)且流动性强的特点，由医生负责在医院内进行康复研究数据采集，以提高资源利用效率和神经康复研究效率。

为了保证数据质量可用，该系统将医生采集的数据实时传递给处于远端研究人员。医生根据来自研究人员的反馈信息不断进行采集方案调整，直至得到的数据质量获研究人员认可为止。同时医生在远程学习过程中习得当前实验方案下的数据采集经验。本发明还使得医生可以随时通过远程学习进行新实验方案下的生理和运动数据采集，灵活应对科研实验方案常常需要改进的特点，最终达到减轻神经康复研究数据采集负担，提高神经康复研究效率。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种康复数据处理系统，其特征在于，包括：

数据采集模块、服务器模块、数据分析模块以及反馈模块；

其中，所述数据采集模块用于采集患者的生理和运动数据；

所述服务器模块与所述数据采集模块相连，用于将所述生理和运动数据发送至所述数据分析模块；

所述数据分析模块用于根据所述生理和运动数据计算得到反映信号质量的定量指标，并显示所述数据采集模块采集到的信号波形；

所述反馈模块用于通过所述定量指标以及所述信号波形，生成对所述数据采集模块的采集操作过程进行调整的反馈结果。

2.如权利要求1所述的康复数据处理系统，其特征在于，所述生理和运动数据包括：表面肌电信号、多轴运动传感器信号，足底分布式压力传感器信号、心电信号、脑电信号、血压、血氧以及脉搏波；所述多轴运动传感器信号包括加速度信号、角速度信号以及磁场信号。

3.如权利要求2所述的康复数据处理系统，其特征在于，所述数据采集模块具体用于：通过多个采集通道对患者的生理和运动数据进行采集；在采集开始时刻，在每一个所述采集通道中插入一个同步信号，并同时产生一个肉眼可见的同步信号。

4.如权利要求1所述的康复数据处理系统，其特征在于，所述数据分析模块包括：

信号解析单元，用于将所述生理和运动数据解析成各类数据单独数据文件；

信号显示单元，与所述信号解析单元相连，用于对所述各通道信号进行显示；

第一信号质量指标计算单元，与所述信号解析单元相连，用于对所述各通道信号进行定量计算，得到信号质量指标。

5.如权利要求1所述的康复数据处理系统，其特征在于，所述反馈模块包括：

视频交互单元，用于录入互动者的视频信号，将所述视频信号输出至所述服务器模块，并接收互动双方的视频信号输出至显示界面；

语音交互单元，用于录入互动者的音频信号，将所述音频信号输出至所述服务器模块，并接收互动双方的音频信号输出至扬声器。

6.如权利要求1至5任一项所述的康复数据处理系统，其特征在于，还包括：

数据预处理模块，与所述数据采集模块相连，用于对接收到的所述数据采集模块采集的生理和运动数据进行预处理。

7.如权利要求6所述的康复数据处理系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括：

缓存单元，用于对采集到的所述生理和运动数据进行缓存；

实时显示单元，用于实时显示采集到的信号的波形；

第二信号质量指标计算单元，用于根据采集到的所述生理和运动数据计算反映信号质量的定量指标。

8.如权利要求7所述的康复数据处理系统，其特征在于，所述第一信号质量指标计算单元以及第二信号质量指标计算单元具体用于对表面肌电信号质量参数进行计算；

所述表面肌电信号质量参数包括计算反映肌电信号质量的时域参数以及频域参数；所述时域参数包括信噪比、非活动段肌电信号噪声均方根、活动段肌电信号功率；所述频域参数包括活动段期间肌电信号功率谱分布以及非活动段期间肌电信号功率谱分布。

9.如权利要求8所述的康复数据处理系统，其特征在于，所述数据采集模块、所述数据分析模块通过互联网连接到所述服务器模块。