CN106377837A - 基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置及控制方法 - Google Patents
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Abstract
基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置及控制方法，物联网云端服务器分别连接步态康复系统，步态康复系统均包括：手机或PC机的信号输入端通过无线路由器连接步态采集系统的信号输出端，手机或PC机的控制信号输出端通过无线路由器连接功能性神经肌肉电刺激器的控制信号输入端，手机或PC机的信号输出端无线连接物联网云端服务器，功能性神经肌肉电刺激器的输出端连接表面肌肉刺激电极，人体不同部位连接步态采集系统的信号采集端。收集步态相位大数据，建立步态时间相位曲线标准库，分析患者步态的步态变异特性和生成步态调控决策，利用功能性神经肌肉电刺激器调节患者进行步态康复训练时的肌肉活动状态。本发明实现患者不出门在家即可进行康复训练。
Description
技术领域
本发明涉及一种可穿戴步态康复方法。特别是涉及一种基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置及控制方法。
背景技术
步态是一种复杂而精确的运动，可以作为人体健康性能的一个重要外在表现。在生物医学领域，步态的正确识别调控对于辅助有运动功能障碍的患者行走以及进行针对性的康复训练具有重要意义。医学研究表明，步态分析对医疗上的异步病态、偏瘫等疾病的诊断、对人体运动系统和神经系统疾病的病因分析、骨关节假体与义肢的设计、瘫痪病人行走功能的重建等具有极大的作用，也为其他疾病的预防和康复提供了重要的信息，已成为基础和临床研究中不可缺少的手段之一，在人类学、体育学和宇航学等领域也具有特殊的价值。传统对于有运动障碍疾病的康复治疗往往需要大型医疗仪器设备进行长期、重复性的繁重的训练，医生必须在患者身边进行康复指导训练，这给患者和医生带来不同程度的负担和不便。
当前步态识别的方法主要有两种：基于计算机视觉的方法和基于惯性传感器的方法。典型的基于计算机视觉的步态系统主要是由视频采集设备和计算机组成，通过相关图像处理技术对得到的视频进行处理，进而获得步态特征参数。
基于图像的步态识别方法虽然可以提供大量精确的步态信息，但也有自身的局限性。通常来说，此类方法系统一般结构复杂、设备成本高，只能安装在特定的实验室测量空间有限。在进行步态参数分析时，视频釆集设备也极易受到角度、光线等外部条件的干扰，且不利于保护人的隐私。由于这些弊端使得图像步态识别系统在许多方面都受到了限制。
近年来微纳制造技术的发展推动了传感器向微型化、集成化方向的飞跃。这其中就包括测量物体加速度、角速度等参数用于获得物体空间位姿的惯性传感器。基于惯性传感器的步态识别技术，可以有效解决上述图像步态识别方法测量空间有限、易受环境干扰等问题，正在逐步应用于可穿戴系统中。
2009年1月，Marco Benocci等人提出了一种能够同时检测足部惯性和压力信息的可穿戴无线系统。它是基于无线可穿戴式足部压力测量装置，集成了MEMS惯性测量等，用于步态和姿势分析。2010年，J B Lee等人在体育科学与医学杂志上发表了一篇有关利用惯性传感器和红外摄相机对比步态参数测量的文章，解决了目前只在传统实验室内做步态估计性的问题。通过实验发现二者除了中速、快速行走外其他情况数据的相关性系数均在0.9以上，并且在小范围内步速的改变不影响两种测量方式的相关性，最终证实惯性传感器适合用来测量步长、步速和站立时间。2012年，N T Trung等人基于现有的最大的惯性传感器步态数据库对步态识别进行了性能评价，它利用加速计和陀螺仪采集6轴步态信号。还特别考虑到性别和年龄对步态信号的影响，对包括382名男性354名女性，年龄分布从2-78岁的736人进行了测试。相比之前对步态信号的性能测试更加全面，在未来年龄和性别相关的步态信号研究或将成为一项吸引人的项目研究。2013年，D Rodriguezmartin等人在设计了一款既能采集、实时分析信号的系统，用于帕金森综合征的实时监测与分析。该系统利用三轴加速计、陀螺仪和磁力计组成的惯性测量系统作为数据采集系统，SD卡储存惯性数据蓝牙模块并发送相关信息到外部设备，通过监督学习算法和分类器用于临床研究确定帕金森患者的症状和运动状态。
准确获得步态信息后，正确地调控步态才能获得最佳的康复疗效。而行走的关键在于下肢肌肉的舒张与收缩，通过调控刺激肌肉活动可以获得基本的肢体运动功能。功能性电刺激(Functional Electrical Stimulation,FES)作为一种有效的康复技术广泛应用于步态功能康复领域。在患肢相应部位安装电刺激贴片，通过表面电极利用低频脉冲电流刺激肌肉，诱发肌肉运动或模拟正常的自主运动，以达到改善或恢复其运动功能的目的。研究表明FES可以明显地缓解肌肉的萎缩，使瘫痪、偏瘫等疾病导致的运动功能逐渐恢复等。患者可以实现正常的行走，行走时通过自己的骨骼承重、关节活动使肌肉主动收缩，肌力得到增强、新陈代谢加快，减小了患者的心理负担重新建立起对生活的希望。
但目前刺激器大部分都是属于开环控制的方式，这种方式在自身或外界条件变化时不能自动调整。开环刺激装置应用于步态康复训练时，无法得到精确控制肢体运动，或者无法根据当前肌肉疲劳等状态及时调控刺激参数，使病人产生不适感，不能完全满足实际应用的需要。步态测量和功能性肌肉电刺激的融合有望解决上述问题。
同时，目前大量患者可能需要联合多个设备共同进行康复训练，如何满足不同设备的联动将是一个问题。或者，部分患者需要在家中自行进行康复训练，医师或者家人如何远程监护也是一项难题。而新兴发展的物联网技术为上述问题提供了绝佳的解决途径。物联网(Internet of Things,IoT)，是新一代信息技术的重要组成部分，物联网即物和物之间通过互联网相连接，在互联网基础上实现任意时间、任意地点、任意物体之间的信息交换，将人类社会、信息空间与物理空间融为一体。通过利用物联网技术可以将不同的设备进行通讯和信息共享，省去了其他繁琐的步骤。为未来康复系统的调整和拓展提供了便利。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种结合功能性肌肉电刺激调控肌肉的活动状态，使患者的异常步态趋近于正常的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置及控制方法。
本发明所采用的技术方案是：一种基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置，有物联网云端服务器，所述的物联网云端服务器分别无线连接n个步态康复系统，所述n个步态康复系统结构相同，均包括有手机或PC机、无线路由器、步态采集系统和功能性神经肌肉电刺激器，其中，所述手机或PC机的信号输入端通过无线路由器连接用于采集人体不同部位在电刺激下的姿态数据的步态采集系统的信号输出端，所述手机或PC机的控制信号输出端通过无线路由器连接用于对人体进行电刺激的功能性神经肌肉电刺激器的控制信号输入端，所述手机或PC机的信号输出端还无线连接物联网云端服务器，用于将步态采集系统所采集到的人体不同部位在电刺激下的姿态数据上传给物联网云端服务器，所述功能性神经肌肉电刺激器的输出端连接分别放置在人体不同部位的目标肌肉上的表面肌肉刺激电极，放置有表面肌肉刺激电极的人体不同部位连接所述用于采集人体不同部位在电刺激下的姿态数据的步态采集系统的信号采集端，所述的步态采集系统包括有：用于检测腰腹部姿态数据的腰腹部检测单元、用于检测左侧大腿姿态数据的左侧大腿检测单元、用于检测左侧小腿姿态数据的左侧小腿检测单元、用于检测左侧脚部姿态数据的左侧脚部检测单元、用于检测右侧大腿姿态数据的右侧大腿检测单元、用于检测右侧小腿姿态数据的右侧小腿检测单元和用于检测右侧脚部姿态数据的右侧脚部检测单元。
本发明的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法，包括如下步骤：
1)通过物联网平台收集步态相位大数据，建立步态时间相位曲线标准库，并根据步态时间相位曲线标准库分析患者步态的步态变异特性和生成步态调控决策；
2)根据步态调控决策，利用功能性神经肌肉电刺激器调节患者进行步态康复训练时的肌肉活动状态，以恢复正常人的行走姿态，并评估康复训练效果。
本发明的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置及控制方法，通过可穿戴式步态测量系统实时感知患者的步态信息，结合功能性肌肉电刺激调控肌肉的活动状态，使患者的异常步态趋近于正常。并且，通过物联网数据平台共享和建立大数据分析，可以实现患者不出门在家即可进行康复训练，医生通过数据分析便可了解患者当前的康复程度并及时对康复训练进行调整。本发明具有如下的优点及效果：
1、直接基于Wi-Fi物联网模块SDK编程开发，以新型的MEMS多轴姿态传感器为步态测量核心，系统可扩展性强、体积小、功耗低，摆脱了传统图像步态测量系统对操作环境的束缚，构建了适用于不同环境的可穿戴步态识别系统；
2、将步态识别与功能性肌肉电刺激技术进行融合。通过步态动作分类感知患者异常步态类型，通过对目标肌肉施加电刺激调控其运动状态，并根据调控效果比对调整刺激量级，形成了新型的闭环功能性神经肌肉电刺激系统；
3、基于物联网技术开发，可以与不同类型和来源的设备进行信息交互和协同工作，且方便医师或家人通过云端远程监控和共享佩戴患者的使用状态，也便于医疗大数据分析。
附图说明
图1是本发明基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的整体构成简图；
图2是本发明基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的整体构成框图；
图中
1：物联网云端服务器 2：手机或PC机
3：无线路由器 4：步态采集系统
41：腰腹部检测单元 42：左侧大腿检测单元
43：左侧小腿检测单元 44：左侧脚部检测单元
45：右侧大腿检测单元 46：右侧小腿检测单元
47：右侧脚部检测单元 401：多轴倾角加速度传感器
402：采集侧Wi-Fi物联网模块 403：采集侧稳压芯片
404：采集侧开关 405：采集侧供电电池
406：采集侧充电接口 5：功能性神经肌肉电刺激器
51：刺激侧Wi-Fi物联网模块 52：功率驱动芯片
53：H桥输出电路 54：DAC芯片
55：恒流源电路 56：刺激侧稳压芯片
57：刺激侧开关 58：电源升压模块
59：刺激侧供电电池 510：刺激侧充电接口
6：表面肌肉刺激电极 7：患者目标肌肉
图3是本发明基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法流程图；
图4是功能性电刺激调控前后对比图；
图5是本发明的步态分析比对算法流程图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置及控制方法做出详细说明。
本发明的一种基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置，直接基于Wi-Fi物联网模块开发嵌入式系统，替代外部单片机控制，系统集成度大幅提高，体积功耗显著降低，同时实现物联网平台远程监控和数据共享的功能。所述的Wi-Fi物联网模块可以采用ESP32或者ESP8266或者CC3200模块。本发明通过完整步态周期的测量和识别，分析用户的步态变异性特征，调节功能性肌肉电刺激器的介入调控时相和强度，以实现用户更为自然的行走姿态。
如图1、图2所示，本发明的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置，有物联网云端服务器1，所述的物联网云端服务器1分别无线连接n个步态康复系统，所述n个步态康复系统结构相同，均包括有手机或PC机2、无线路由器3、步态采集系统4和功能性神经肌肉电刺激器5，其中，所述手机或PC机2的信号输入端通过无线路由器3连接用于采集人体不同部位在电刺激下的姿态数据的步态采集系统4的信号输出端，所述手机或PC机2的控制信号输出端通过无线路由器3连接用于对人体进行电刺激的功能性神经肌肉电刺激器5的控制信号输入端，所述手机或PC机2的信号输出端还通过http协议无线连接物联网云端服务器1，用于将步态采集系统4所采集到的人体不同部位在电刺激下的姿态数据上传给物联网云端服务器1，以备做进一步分析。所述功能性神经肌肉电刺激器5的输出端连接分别放置在人体不同部位的目标肌肉7上的表面肌肉刺激电极6，放置有表面肌肉刺激电极6的人体不同部位连接所述用于采集人体不同部位在电刺激下的姿态数据的步态采集系统4的信号采集端。
所述手机或PC机2通过上位机软件建立Wi-Fi tcp/ip网络服务器及通讯端口，连接步态采集系统4中的各个步态测量单元与功能性肌肉电刺激器，并使用http网络连接物联网云端服务器1。手机或PC机2在接收到各步态测量单元的姿态信息后，计算各关节的时间相位参数，并发送至物联网云端服务器1。同时，对比标准步态时间相位曲线和使用者的步态时间相位特征，发送肌肉活动调控指令至功能性神经肌肉电刺激器5。通过步态采集系统4监控功能性神经肌肉电刺激器5调控步态的结果，并对刺激调控指令加以修正。
所述的步态采集系统4包括有：用于检测使用者腰腹部姿态数据的腰腹部检测单元41、用于检测使用者左侧大腿姿态数据的左侧大腿检测单元42、用于检测使用者左侧小腿姿态数据的左侧小腿检测单元43、用于检测使用者左侧脚部姿态数据的左侧脚部检测单元44、用于检测使用者右侧大腿姿态数据的右侧大腿检测单元45、用于检测使用者右侧小腿姿态数据的右侧小腿检测单元46和用于检测使用者右侧脚部姿态数据的右侧脚部检测单元47。
所述的腰腹部检测单元41、左侧大腿检测单元42、左侧小腿检测单元43、左侧脚部检测单元44、右侧大腿检测单元45、右侧小腿检测单元46和右侧脚部检测单元47结构完全相同，均包括有：用于放置在带有表面肌肉刺激电极6的人体所对应的部位，采集人体该部位在电刺激下的姿态数据的多轴倾角加速度传感器401，本实施例中所述多轴倾角加速度传感器401可以采用型号为MPU9150或MPU6050或ADXL203的传感器。所述多轴倾角加速度传感器401的信号输出端连接采集侧Wi-Fi物联网模块(ESP32或者ESP8266或者CC3200)402，所述采集侧Wi-Fi物联网模块402依次通过无线路由器3和手机或PC机2连接物联网云端服务器1，将人体不同部位在电刺激下的姿态数据上传给物联网云端服务器1，所述的多轴倾角加速度传感器401和采集侧Wi-Fi物联网模块402的电源输入端依次通过采集侧稳压芯片403和采集侧开关404连接采集侧供电电池405，所述采集侧供电电池405的电源输入端连接采集侧充电接口406。
步态采集系统4采集由贴敷于使用者各肢体部位上的表面肌肉刺激电极6刺激下各肢体的空间姿态，通过无线路由器建立的Wi-Fi无线socket网络，根据tcp/ip通讯协议，将相应肢体的空间姿态信息发送至正在运行的上位机软件的手机或PC机5。上位机软件处理肢体空间姿态信息计算不同关节活动的时间相位曲线特征，通过无线路由器3建立的Wi-Fi无线socket网络，根据tcp/ip通讯协议，发送相应的控制指令至功能性神经肌肉电刺激器5。同时，手机或PC机5通过http通讯协议，将数据发送往物联网云端服务器1存储以及进一步分析。使用者及其家人和医师可远程登录物联网云端服务器1查看实时康复训练过程，以便于远程监护和针对调整康复训练方案。
所述的功能性神经肌肉电刺激器5包括有停车输入端通过无线路由器3连接所述刺激侧Wi-Fi物联网模块51，本实施例中所述刺激侧Wi-Fi物联网模块51可采用型号为ESP32或者ESP8266或者CC3200的模块。所述刺激侧Wi-Fi物联网模块(ESP32或者ESP8266或者CC3200)51的信号输入端通过无线路由器3连接所述手机或PC机2的控制信号输出端，所述刺激侧Wi-Fi物联网模块51的输出端分别连接功率驱动芯片52和DAC芯片54，所述功率驱动芯片52的输出端通过H桥输出电路53连接恒流源电路55，所述DAC芯片54的输出端连接恒流源电路55，所述恒流源电路55的输出端连接所述的表面肌肉刺激电极6，所述刺激侧Wi-Fi物联网模块51的电源输入端依次通过刺激侧稳压芯片56和刺激侧开关57连接刺激侧供电电池59，所述功率驱动芯片52的电源输入端依次通过电源升压模块58和开关57连接刺激侧供电电池59，所述刺激侧供电电池59的电源输入端连接刺激侧充电接口510。
刺激侧Wi-Fi物联网模块51接收上位机控制指令，控制功率驱动芯片52和恒流源电路55，调整施加在用户目标肌肉7上的表面肌肉刺激电极6的刺激时相、刺激电流强度、频率和脉宽等参数。
所述的功能性神经肌肉电刺激器5通过刺激侧Wi-Fi物联网模块51提供的SDK开发嵌入式系统，实现控制指令接收和各芯片的工作状态。刺激侧供电电池59和刺激侧稳压芯片56为功能性神经肌肉电刺激器5内部的各芯片供电。电源升压模块58将3.3V的低电压升压至80V，满足刺激肌肉运动时所需的最大输出电压。功率驱动芯片52根据当前上位机指令选择刺激输出或者关断。恒流源电路55用于根据控制指令调节和稳定刺激输出电流强度。
首先使用者按基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的编号佩戴至腰腹、大腿、小腿、脚掌等位置。开启无线路由器、手机或PC机控制终端软件、步态测量单元。设定无线网络参数，建立控制终端与步态测量单元的Wi-Fi连接。控制终端建立tcp/ip服务器端，并设置监听端口，等待步态测量单元的tcp/ip客户端连接。控制终端与步态测量单元的tcp/ip连接建立后，发送握手指令，确定步态测量单元编号与网络连接端口号的对应关系，完成步态传感网络的连接初始化。初始化结束后，使用者根据提示保持稳定站立15秒，各步态测量单元采集自身初始姿态，完成位姿初始化。之后，使用者根据提示沿直行步道连续行走一定距离，步态传感网络采集使用者行走过程的步态时间相位特征，并与标准步态信息库进行比对，分析需要调控的肌肉位置以及制定基本刺激参数。贴附表面肌肉电极于目标肌肉两端，开启功能性神经肌肉电刺激器，并如步态测量单元相同方式连接控制终端。控制终端执行步态康复系统中各节点的操作与数据云端发送功能。
如图3所示，本发明的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法，包括如下步骤：
1)通过物联网平台收集步态相位大数据，建立步态时间相位曲线标准库，并根据步态时间相位曲线标准库分析使用者步态的步态变异特性和生成步态调控决策；本发明所述的步态时间相位曲线是指随步态周期百分比变化的关节运动角度。
所述的根据步态时间相位曲线标准库分析使用者步态的步态变异特性，是通过模式识别算法，将使用者的步长、步频和步态时间相位曲线的数据与已知健康组和截瘫组、偏瘫组、足下垂组、关节损伤组下肢运动机能障碍者的步长、步频和步态时间相位曲线的数据对照进行模式分类。
所述的生成步态调控决策，是根据模式分类，确定使用者所属类型与需要功能性电刺激调控的肌肉位置，制定功能性神经肌肉电刺激器的介入调控时间段和刺激强度。还包括根据使用者肌肉接受多个功能性电刺激强度后产生的实际关节运动角度和可承受能力设置刺激强度最大值。所述的介入调控时间段，是根据实时步态周期所处时间相位，触发和关断对目标肌肉的功能性电刺激的步态周期相位。
所述的步态时间相位曲线标准库、使用者步态的步态变异特性和生成步态调控决策通过物联网数据平台传送给医师或使用者的家人用于远程监护。
2)根据步态调控决策，利用功能性神经肌肉电刺激器调节使用者进行步态康复训练时的肌肉活动状态，以恢复正常人的行走姿态，并评估康复训练效果。
在利用功能性神经肌肉电刺激器调节使用者进行步态康复训练的过程中，测量使用者当前刺激强度下的步态时间相位曲线中的关节运动角度，与已知健康组的关节运动角度建立误差估计，并在不超过使用者能够承受最大值的前提下，调整刺激强度输出。
所述的评估康复训练效果，是采用时相对称性分析或基于Fitts定律的综合对称性分析或GQI指数进行。
如图5所示，在测试开始前向系统输入使用者左右侧脚跟至脚尖、踝关节至脚跟、踝关节至脚尖、踝关节至膝关节、膝关节至髋关节的长度。首先，设定步态传感器的采样频率。在测试开始前，使用者保持站立静止状态15秒，利用步态测量传感器采集当前空间位姿初始状态，记录各传感器在初始状态下的平均四元数值Q0。初始化完成后，进入实时测量状态，初始四元数的逆Q0 -1乘以当前采集到的四元数Q1，当前肢体相对于初始位置的姿态四元数Q＝Q0 -1Q1。根据各相邻肢体的步态传感器所上传的空间姿态四元数Qa、Qb计算相邻肢体的步态周期相位θ。步态周期相位求解公式：两个相邻肢体的空间姿态四元数之间的夹角即为步态周期相位θ＝2·acos(Qa·Qb)，并且对步态周期相位θ进行1-25Hz低通滤波，以排除高频振动信号干扰，提高信号信噪比。结合求得的各关节的步态周期相位，计算获得使用者行走的平均步长L＝[左腿地面投影距离+右腿地面投影距离]、步频F＝[足跟着地时间间隔t]和步态相位周期T＝[关节相位夹角；单位时间t]。将多组步长、步频和步态相位周期组成的特征向量矩阵x＝[T1,……,Tn]导入支持向量机分类器，对使用者数据与已知健康组和截瘫组、偏瘫组、足下垂组、关节损伤组等疾病对照组进行模式分类。确定使用者所属类型与需要功能性电刺激调控的肌肉位置。并根据使用者使用者肌肉接受多个功能性电刺激强度I后产生的实际关节运动角度θ和可承受能力设置刺激强度最大值Imax。根据实时步态相位周期，触发对目标肌肉的功能性电刺激。测量当前刺激强度下的完整步态相位周期变化，与所述测得刺激强度对应实际关节运动角度建立误差估计△θ和肌肉疲劳指数，并在不超过使用者可承受最大值的前提下，在下一个行走过程中调整刺激强度输出。
本发明的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置及控制方法，适用于医院和家庭个人的运动机能障碍症康复治疗的控制。其联合了步态测量和神经肌肉电刺激，做到实时监测和主动调控，帮助下肢运动机能障碍症使用者恢复正常的行走姿态。并且，通过物联网平台对设备进行组网，可任意添加设备，为协同多种康复和监测设备提供便利。通过网络数据远程发送和控制的形式，可以帮助收集医疗大数据建立分析，并且便于医师和使用者家属的远程监护工作。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。
Claims (10)
1.一种基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置，有物联网云端服务器(1)，其特征在于，所述的物联网云端服务器(1)分别无线连接n个步态康复系统，所述n个步态康复系统结构相同，均包括有手机或PC机(2)、无线路由器(3)、步态采集系统(4)和功能性神经肌肉电刺激器(5)，其中，所述手机或PC机(2)的信号输入端通过无线路由器(3)连接用于采集人体不同部位在电刺激下的姿态数据的步态采集系统(4)的信号输出端，所述手机或PC机(2)的控制信号输出端通过无线路由器(3)连接用于对人体进行电刺激的功能性神经肌肉电刺激器(5)的控制信号输入端，所述手机或PC机(2)的信号输出端还无线连接物联网云端服务器(1)，用于将步态采集系统(4)所采集到的人体不同部位在电刺激下的姿态数据上传给物联网云端服务器(1)，所述功能性神经肌肉电刺激器(5)的输出端连接分别放置在人体不同部位的目标肌肉(7)上的表面肌肉刺激电极(6)，放置有表面肌肉刺激电极(6)的人体不同部位连接所述用于采集人体不同部位在电刺激下的姿态数据的步态采集系统(4)的信号采集端，所述的步态采集系统(4)包括有：用于检测使用者腰腹部姿态数据的腰腹部检测单元(41)、用于检测使用者左侧大腿姿态数据的左侧大腿检测单元(42)、用于检测使用者左侧小腿姿态数据的左侧小腿检测单元(43)、用于检测使用者左侧脚部姿态数据的左侧脚部检测单元(44)、用于检测使用者右侧大腿姿态数据的右侧大腿检测单元(45)、用于检测使用者右侧小腿姿态数据的右侧小腿检测单元(46)和用于检测使用者右侧脚部姿态数据的右侧脚部检测单元(47)。
2.根据权利要求1所述的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置，其特征在于，所述的腰腹部检测单元(41)、左侧大腿检测单元(42)、左侧小腿检测单元(43)、左侧脚部检测单元(44)、右侧大腿检测单元(45)、右侧小腿检测单元(46)和右侧脚部检测单元(47)结构完全相同，均包括有：用于放置在带有表面肌肉刺激电极(6)的人体所对应的部位，采集人体该部位在电刺激下的姿态数据的多轴倾角加速度传感器(401)，所述多轴倾角加速度传感器(401)的信号输出端连接采集侧Wi-Fi物联网模块(402)，所述采集侧Wi-Fi物联网模块(402)依次通过无线路由器(3)和手机或PC机(2)连接物联网云端服务器(1)，将人体不同部位在电刺激下的姿态数据上传给物联网云端服务器(1)，所述的多轴倾角加速度传感器(401)和采集侧Wi-Fi物联网模块(402)的电源输入端依次通过采集侧稳压芯片(403)和采集侧开关(404)连接采集侧供电电池(405)，所述采集侧供电电池(405)的电源输入端连接采集侧充电接口(406)。
3.根据权利要求1所述的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置，其特征在于，所述的功能性神经肌肉电刺激器(5)包括有输入端通过无线路由器(3)连接所述刺激侧Wi-Fi物联网模块(51)，所述刺激侧Wi-Fi物联网模块(51)的信号输入端通过无线路由器(3)连接所述手机或PC机(2)的控制信号输出端，所述刺激侧Wi-Fi物联网模块(51)的输出端分别连接功率驱动芯片(52)和DAC芯片(54)，所述功率驱动芯片(52)的输出端通过H桥输出电路(53)连接恒流源电路(55)，所述DAC芯片(54)的输出端连接恒流源电路(55)，所述恒流源电路(55)的输出端连接所述的表面肌肉刺激电极(6)，所述刺激侧Wi-Fi物联网模块(51)的电源输入端依次通过刺激侧稳压芯片(56)和开关(57)连接刺激侧供电电池(59)，所述功率驱动芯片(52)的电源输入端依次通过电源升压模块(58)和开关(57)连接刺激侧供电电池(59)，所述刺激侧供电电池(59)的电源输入端连接刺激侧充电接口(510)。
4.一种用于权利要求1所述的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)通过物联网平台收集步态相位大数据，建立步态时间相位曲线标准库，并根据步态时间相位曲线标准库分析使用者步态的步态变异特性和生成步态调控决策；
2)根据步态调控决策，利用功能性神经肌肉电刺激器调节使用者进行步态康复训练时的肌肉活动状态，以恢复正常人的行走姿态，并评估康复训练效果。
5.根据权利要求4所述的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法，其特征在于，步骤1)中所述的步态时间相位曲线是指随步态周期百分比变化的关节运动角度；所述的根据步态时间相位曲线标准库分析使用者步态的步态变异特性，是通过基于支持向量机的模式识别算法，将使用者的步长、步频和步态时间相位曲线的数据与已知健康组和截瘫组、偏瘫组、足下垂组、关节损伤组下肢运动机能障碍者的步长、步频和步态时间相位曲线的数据对照进行模式分类。
6.根据权利要求4所述的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法，其特征在于，步骤1)中所述的生成步态调控决策，是根据模式分类，确定使用者所属类型与需要功能性电刺激调控的肌肉位置，制定功能性神经肌肉电刺激器的介入调控时间段和刺激强度，所述的介入调控时间段，是根据实时步态周期所处时间相位，触发和关断对目标肌肉的功能性电刺激的步态周期相位。
7.根据权利要求6所述的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法，其特征在于，还包括根据使用者肌肉接受多个功能性电刺激强度后产生的实际关节运动角度和可承受能力设置刺激强度最大值。
8.根据权利要求4所述的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法，其特征在于，步骤1)中所述的步态时间相位曲线标准库、使用者步态的步态变异特性和生成步态调控决策通过物联网数据平台传送给医师或使用者的家人用于远程监护。
9.根据权利要求4所述的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法，其特征在于，步骤2)中在利用功能性神经肌肉电刺激器调节使用者进行步态康复训练的过程中，测量使用者当前刺激强度下的步态时间相位曲线中的关节运动角度，与已知健康组的关节运动角度建立误差估计，并在不超过用户能够承受最大值的前提下，调整刺激强度输出。
10.根据权利要求4所述的基于步态识别的功能性肌肉电刺激助行装置的控制方法，其特征在于，步骤2)中所述的评估康复训练效果，是采用时相对称性分析或基于Fitts定律的综合对称性分析或GQI指数进行。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20170208 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |