CN110523060B - 肌力恢复与姿势纠正辅助装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种肌力恢复与姿势纠正辅助装置，属于医疗技术领域，解决了现有技术中肌力恢复装置错误率高、恢复效果不明显的问题。包括肌力和关节信息采集设备、分析处理器和辅助动作执行设备。实现了纠正训练姿势以及调整训练方案的效果，提升了患者的训练效果，提高训练姿势正确率，降低了患者的错误率。

Description

肌力恢复与姿势纠正辅助装置

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种肌力恢复与姿势纠正辅助装置。

背景技术

目前，市面上的肌力恢复装置，虽然可以对肌力起到恢复的效果，但是存在3个缺陷，

1、在采取正确的训练姿势上面，并非让受试者明白并运用正确的姿势，而是采取对受试者的肢体进行固定的方式，来防止训练姿势上的错误。这样子要求固定必须要精准，因为训练一个核心关键需要带动很多的支撑关节。一旦某个支撑关节没有注意到，或者训练时候固定装置存在松动，必然会导致姿势的变形，影响训练效果。

2、关于二次损伤的预防上面，目前的方式都是通过监督，再阻止的方式。一旦在监督或者阻止的某个环节出现问题，那么依然会导致二次损伤的发生。

3、在训练效果上，目前的方式是在肌力临界点的时候，才会给予助力，在初始到临界点的过程中，会存在不必要的能量消耗，影响到突破瓶颈的效果。

综上所述，现有的肌力恢复装置存在以下缺点：训练姿势不正确、错误率高、恢复效果不明显。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种肌力恢复与姿势纠正辅助装置，用以解决现有的肌力恢复装置错误率高、恢复效果不明显、训练姿势不正确的问题。

本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：

一种肌力恢复与姿势纠正辅助装置，包括依次连接的肌力和关节信息采集设备、分析处理器和辅助动作执行设备；

所述肌力和关节信息采集设备，用于采集训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据，并将其发送给分析处理器；

所述分析处理器，用于根据采集的数据得到肌力活动信息和受试者的实际运动轨迹；若肌力活动信息不符合预设要求时，发出第一控制信号；若实际运动轨迹不符合预设要求，则发出第二控制信号；

所述辅助动作执行设备，用于根据上述第一控制信号调整康复训练过程中肌力大小，活动幅度和方向，用于根据第二控制信号对受试者训练过程中错误的运动姿势进行调整。

在上述方案的基础上，本发明还做了如下改进：

进一步，所述训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据包括：核心部位的肌力、核心部位的坐标、速度、加速度，受试者的摄氧量、心率，各个支撑关节的位移和移动时间。

进一步，所述分析处理器包括运动姿势判断模块、姿势纠正模块和运动姿势监控模块；

所述运动姿势判断模块，通过根据肌力和关节信息采集设备采集受试者各个支撑关节的位移，结合所述移动时间得到受试者的实际运动轨迹；

所述姿势纠正模块，根据训练前采集的受试者各个支撑关节的位移和移动时间，得到各个支撑关节的预设运动轨迹，并将所述预设运动轨迹发送至运动姿势监控模块；

所述运动姿势监控模块，用于将实际运动轨迹和预设运动轨迹进行比较，若实际运动轨迹不符合预设要求，则发出第二控制信号至关节辅助执行设备。

进一步，所述分析处理器还包括肌力判断模块和肌力活动监控模块；

所述肌力判断模块，用于根据采集的核心部位的肌力、核心部位的坐标、速度、加速度计算受试者训练过程中运动幅值、加速度向量、速度、肌力及方向的实际值，并将所述实际值发送至肌力活动监控模块；

所述肌力活动监控模块，用于比较肌力判断模块输出的实际值与预设值，若实际值不符合预设要求，则输出第一控制信号至辅助动作执行机构，及时调整康复训练过程中肌力大小，活动幅度和方向。

进一步，所述肌力判断模块，用于计算受试者训练过程中运动幅值、加速度向量、速度、肌力及方向的实际值，具体包括如下步骤：

S1、计算运动幅度的实际值：

其中，L_actual表示终点的运动幅度；L₀＝X₀ ²+Y₀ ²，L₀表示中心点的运动幅度；

L_S表示起点的运动幅度，X₀、Y₀、X_S、Y_S分别表示核心部位的中心点、起点分别对应的横、纵坐标；ε表示起点到中心点的单位向量；

a和b分别表示位移的横向极限距离和纵向极限距离；

S2、计算加速度向量的实际值：

其中，a_{-actual_i}表示训练过程中受试者在相应区间内加速度向量的实际值；a_p为核心部位的加速度；β＝a×tan[-(b²×X_-actual)/(a²×Y_-actual)],X_-actual、Y_-actual分别表示核心部位对应的实际横、纵坐标；a和b分别表示核心部位的实际横向极限距离和实际纵向极限距离；

S3、计算速度的实际值：

其中，V_actual表示训练过程中受试者速度的实际值；v_p表示核心部位的速度；

S4、计算肌力大小的实际值：

P_average＝(P₁+P₂+...+P_i+...-P_high-P_low)/(n-2)

其中，P_average表示训练过程中受试者肌力大小的实际值；P_i表示训练过程中受试者同一核心部位第i次检测的肌力值，i＝1,2,3,...,n；P_high表示检测中最高的肌力值；P_low表示检测中最低的肌力值。

进一步，所述分析处理器还包括参数训练模块，用于根据肌力和关节信息采集设备采集的心率、摄氧量、坐标信息得到相应区间的实测旋转角度，根据实测旋转角度计算旋转角度的目标值，然后根据旋转角度目标值计算出受试者训练过程中在相应区间的运动幅值、加速度向量、速度及肌力目标值，并将其发送至所述肌力活动监控模块；具体的计算步骤如下：

S1、计算旋转角度的目标值：

其中，i＝1,2,3，1表示舒适区，2表示挑战区，3表示警告区；(根据不同的心率占比，定义不同的区间)；θ_{-target_i}表示计算所得相应区间的目标旋转角度上限；θ_{-actual_i}表示第i次训练前实测角度的上限；θ_-old表示上一次结束后的角度上限；a₁％表示对实际旋转角度进行微调的基准；

S2、计算运动幅度的目标值：

其中，L_{-target_i}表示训练过程中受试者在相应区间内运动幅度的目标值；

S2、计算加速度向量的目标值：

其中，a_{-target_i}表示训练过程中受试者在相应区间内加速度向量的目标值；β＝a×tan[-(b²×X_-target)/(a²×Y_-target)]，X_-target、Y_-target分别表示核心部位坐标对应的目标横、纵坐标；a和b分别表示核心部位的目标横向极限距离和目标纵向极限距离；

S3、计算速度的目标值：

其中，V_{-target_i}表示训练过程中受试者速度的目标值；

S4、计算肌力大小的目标值：

P_target_i＝P_average×(P_average-P_original)/P_average×a₂％

其中，P_target_i表示训练过程中受试者在相应区间内肌力大小的目标值；P_average表示训练过程中受试者肌力大小的实际值；P_original表示上一次训练完的肌力值；a₂％表示对实际肌力值进行调整的基准。

进一步，还包括信号调理电路；所述信号调理电路，设置于肌力信息采集设备与分析处理器之间，用于对所述训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据进行调理；所述信号调理电路包括依次连接的ESD保护器、隔离放大器、滤波器和A/D转换器；

所述ESD保护器，用于对隔离放大器内部的IC端进行保护；

所述隔离放大器，用于隔离干扰信号；同时放大肌力和关节信息采集设备采集的模拟信号，并将放大后的信号输出至滤波器；

所述滤波器，用于对所述放大后的信号进行杂散抑制，并将滤波后的模拟信号输出至A/D转换器；

所述A/D转换器，用于将滤波器输出的模拟信号转化为数字信号。

进一步，所述辅助动作执行机构包括电动机装置、旋转装置和反馈装置；

所述电动机装置，用于接收肌力活动监控模块输出的第一控制信号驱动电机马达，驱动旋转装置带动受试者相应的部位进行旋转，从而调整训练难度；

所述旋转装置，用于带动受试者相应的核心部位进行旋转；

所述反馈装置，用于接收运动姿势监控模块输出的第二控制信号，以使受试者根据所述第二控制信号调整运动姿势。

进一步，所述旋转装置和反馈装置均设置至少一个；

所述旋转装置包括包括齿轮、操作杆和防护罩；

所述齿轮，设置于所述防护罩内，通过电动机装置带动所述防护罩旋转；

所述操作杆，设置于所述防护罩外，与所述防护罩连接，并置于受试者康复训练中需要旋转的肌肉部位；

所述反馈装置包括马达驱动模块和微型振动马达；

所述马达驱动模块，设置于振动马达的外侧、非贴合皮肤的部分；用于接收运动姿势监控模块输出的控制信号，并将该信号输出至微型振动马达驱动其振动；

所述微型振动马达，设置于受试者各个关节的皮肤处；用于接收马达驱动模块输出的驱动信号，并在相应的皮肤处振动，当受试者感受到所述振动时，调整运动姿势。

进一步，所述肌力和关节信息采集设备包括：

压力传感器，设置于待康复肢体核心肌肉皮肤表面，用于检测布置位置处肌肉的发力大小；

位移传感器，设置于待康复核心肢体和支撑肢体各关节部位，用于检测核心部位的位移和各个支撑关节的位移；

加速度传感器，设置于待康复核心肢体和支撑肢体各关节位置，用于检测各关节每次动作的速度；

心率血氧浓度传感器，设置于人体的心脏位置，用于检测受试者的心率次数和摄氧量。

与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果之一：

1、通过姿势训练模块，解决了患者在进行康复训练中因姿势不正确而影响训练效果或导致病情加重的问题，提升了患者的训练效果，降低了患者的错误率；

2、通过参数训练模块，保证了患者始终在合适的训练强度进行训练，同时又避免训练强度不当导致受伤的问题，提高了患者的训练效果，降低了患者的受伤率；

3、通过反馈装置，解决了患者训练中需要依赖经验医师指导和监督，不然无法及时发现行为错误的问题，提高了患者的训练正确率；

4、通过肌力活动监控模块，可以实时根据患者训练中的各项生理指标，对预期的训练指标进行比对，降低了反馈的时间，提高了训练的效果。

本发明中，上述各技术方案之间还可以相互组合，以实现更多的优选组合方案。本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分优点可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过说明书以及附图中所特别指出的内容中来实现和获得。

附图说明

附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。

图1为一个实施例中一种肌力恢复与姿势纠正辅助装置结构示意图；

图2为一个实施例中分析处理器内部结构图；

图3为一个实施例中分析处理器的工作流程图；

图4为一个实施例中信号调理电路结构示意图；

图5为一个实施例中肌力恢复与姿势纠正辅助装置对受试者肌力及关节纠正的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。

本发明的一个具体实施例，公开了一种肌力恢复与姿势纠正辅助装置。如图1所示，包括依次连接的肌力和关节信息采集设备、分析处理器和辅助动作执行设备；肌力和关节信息采集设备，用于采集训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据，并将其发送给分析处理器；分析处理器，用于根据采集的数据得到肌力活动信息和受试者的实际运动轨迹；若肌力活动信息不符合预设要求时，发出第一控制信号；若实际运动轨迹不符合预设要求，则发出第二控制信号；辅助动作执行设备，用于根据上述第一控制信号调整康复训练过程中肌力大小，活动幅度和方向，用于根据第二控制信号对受试者训练过程中错误的运动姿势进行调整。

通过分析处理器，实现了对搜集到的数据进行分析和处理的效果，提高了患者的训练效果，降低了患者因训练方式不当、未及时发现导致的受伤率。

实施时，肌力恢复与姿势纠正辅助装置的康复训练包含训练姿势纠正部分以及肌力恢复部分，训练姿势纠正部分指的是运动姿势监控模块检测到运动姿势错误的部分，则对受试者提供反馈信号，受试者根据反馈信号及时纠正错误姿势。肌力恢复部分指的是帮助受试者逐步在挑战区和舒适区进行训练，达到恢复受损肌力的效果。

优选的，训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据包括：核心部位的肌力、核心部位的坐标、速度、加速度，受试者的摄氧量、心率，各个支撑关节的位移和移动时间。其中，核心部位指的是对于需要进行康复治疗的某个部位主要核心肌肉的位置；各个支撑关节包括配合核心肌肉完成相应康复训练所需的关节部分。例如对于手腕进行康复训练，需要手腕进行旋转这个动作的时候，手腕部分的肌肉群属于核心肌肉，手臂部分属于支撑关节部分。

通过采集训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据，搜集训练中的多个关键因素，可以做到全面的了解患者训练的情况，同时采用传感器搜集的方式，保证患者数据的客观性，提高了数据的准确度，降低了人为因素带来的误差。

优选的，分析处理器包括运动姿势判断模块、姿势纠正模块和运动姿势监控模块；运动姿势判断模块，通过根据肌力和关节信息采集设备采集受试者各个支撑关节的位移，结合所述移动时间得到受试者的实际运动轨迹；姿势纠正模块，根据训练前采集的受试者各个支撑关节的位移和移动时间，得到各个支撑关节的预设运动轨迹，并将所述预设运动轨迹发送至运动姿势监控模块；运动姿势监控模块，用于将实际运动轨迹和预设运动轨迹进行比较，若实际运动轨迹不符合预设要求，则发出第二控制信号至关节辅助执行设备。

通过姿势训练模块，解决了患者在进行康复训练中因姿势不正确而影响训练效果或导致病情加重的问题，提升了患者的训练效果，降低了患者的错误率。

优选的，分析处理器还包括肌力判断模块和肌力活动监控模块；肌力判断模块，用于根据采集的核心部位的肌力、核心部位的坐标、速度、加速度计算受试者训练过程中运动幅值、加速度向量、速度、肌力及方向的实际值，并将所述实际值发送至肌力活动监控模块；肌力活动监控模块，用于比较肌力判断模块输出的实际值与预设值，若实际值不符合预设要求，则输出第一控制信号至辅助动作执行机构，及时调整康复训练过程中肌力大小，活动幅度和方向。

通过肌力活动监控模块，可以实时根据患者训练中的各项生理指标，对预期的训练指标进行比对，若患者在训练中出现问题，可以做到及时发现，并且基于问题提供相应的反馈，方便患者做出相应的改善，整个训练过程降低了反馈的时间，提高了训练的效果。

优选的，肌力判断模块，用于计算受试者训练过程中运动幅值、加速度、速度、肌力及方向的实际值，具体包括如下步骤：

S1、计算运动幅度的实际值：

其中，L_actual表示终点的运动幅度；L₀＝X₀ ²+Y₀ ²，L₀表示中心点的运动幅度；

L_S表示起点的运动幅度，X₀、Y₀、X_S、Y_S分别表示核心部位的中心点、起点分别对应的横、纵坐标；ε表示起点到中心点的单位向量；

a和b分别表示位移的横向极限距离和纵向极限距离；

S2、计算加速度向量的实际值：

其中，a_{-actual_i}表示训练过程中受试者在相应区间内加速度向量的实际值；a_p为核心部位的加速度；β＝a×tan[-(b²×X_-actual)/(a²×Y_-actual)],X_-actual、Y_-actual分别表示核心部位对应的实际横、纵坐标；a和b分别表示核心部位的实际横向极限距离和实际纵向极限距离；

S3、计算速度的实际值：

其中，V_actual表示训练过程中受试者速度的实际值；v_p表示核心部位的速度；

S4、计算肌力大小的实际值：

P_average＝(P₁+P₂+...+P_i+...-P_high-P_low)/(n-2)

其中，P_average表示训练过程中受试者肌力大小的实际值；P_i表示训练过程中受试者同一核心部位第i次检测的肌力值，i＝1,2,3,...,n；P_high表示检测中最高的肌力值；P_low表示检测中最低的肌力值。

通过肌力判断模块，将搜集到的患者数据进行分析处理得到相应的模型，采用模型分析的方式提高了对患者训练效果评估的一致性，同时降低人为判断带来的误差率。

优选的，分析处理器还包括参数训练模块，用于根据肌力和关节信息采集设备采集的心率、摄氧量、坐标信息得到相应区间的实测旋转角度，根据实测旋转角度计算旋转角度的目标值，然后根据旋转角度目标值计算出受试者训练过程中在相应区间的运动幅值、加速度、速度及肌力目标值，并将其发送至所述肌力活动监控模块；具体的计算步骤如下：

S1、计算旋转角度的目标值：

其中，i＝1,2,3，1表示舒适区，2表示挑战区，3表示警告区；(根据不同的心率占比，定义不同的区间)；θ_{-target_i}表示计算所得相应区间的目标旋转角度上限；θ_{-actual_i}表示第i次训练前实测角度的上限；θ_-old表示上一次结束后的角度上限；a₁％表示对实际旋转角度进行微调的基准；

S2、计算运动幅度的目标值：

其中，L_{-target_i}表示训练过程中受试者在相应区间内运动幅度的目标值；

S2、计算加速度向量的目标值：

其中，a_{-target_i}表示训练过程中受试者在相应区间内加速度向量的目标值；β＝a×tan[-(b²×X_-target)/(a²×Y_-target)]，X_-target、Y_-target分别表示核心部位坐标对应的目标横、纵坐标；a和b分别表示核心部位的目标横向极限距离和目标纵向极限距离；

S3、计算速度的目标值：

其中，V_{-target_i}表示训练过程中受试者速度的实际值；

S4、计算肌力大小的目标值：

P_target_i＝P_average×(P_average-P_original)/P_average×a₂％

其中，P_target_i表示训练过程中受试者在相应区间内肌力大小的目标值；P_average表示训练过程中受试者肌力大小的实际值；P_original表示上一次训练完的肌力值；a₂％表示对实际肌力值进行调整的基准。

通过参数训练模块，保证了患者始终在合适的训练强度进行训练，同时又避免训练强度不当导致受伤的问题，提高了患者的训练效果，降低了患者的受伤率；

具体地，根据预设的心率、摄氧量与区间的对应关系、区间与训练前实测旋转角度的关系，得到与肌力和关节信息采集设备采集的心率和摄氧量对应的相应区间的实测旋转角度和相对应的训练区间，如下表所示；

其中，百分比表示以静息心率为下限和最大心率为上限的区间占比。例如静息心率为60bmp，最大心率为200bpm；50％-60％表示心率为130bpm～144bpm的区间。

对于挑战区的训练，在经历舒适区这个过程，装置会提供推力，节省受试者的消耗，到达挑战区后，装置会辅助受试者进行训练，整个过程是受试者和辅助装置一起进行，刚开始辅助装置的占比会较大，慢慢降低，最终做到占比为0，使受试者的肌力具备独自完成挑战区训练的能力。完成挑战区的训练后，进入到舒适区和挑战区的训练，在这个阶段，辅助装置从舒适区降低助力，配合肌力一起训练，整个过程中，装置会实时监督受试者的肌力幅度和方向、训练时间数据，调整装置的占比，最终实现受试者独自完成训练区间的训练。

参数训练模块同时从认知和能力两个方面进行训练，相比于目前的直接对受试者能力进行训练，效果要更好。在认知上直接欺骗大脑，直接从目标的训练区间开始训练，可以在一定程度上暗示受试者的大脑有能力达到目标的训练区间，同时借助辅助装置的辅助，强化这种认知，形成自证预言效应。在能力上慢慢提升，辅助装置和肌力之间的关系会由主导地位慢慢降低到辅助地位。即辅助装置推力占比100％，肌力用力占比0％，接着辅助装置推力占比95％，肌力用力占比5％，慢慢递减，最终实现肌力用力占比100％，整个过程训练完全由患者的肌力全部实现。

具体的，如图2所示，分析处理器还包括存储模块、电源转换模块；存储模块与电源转换模块均与肌力和和关节信息采集设备、肌力判断模块、肌力活动监控模块、运动姿势判断模块、姿势纠正模块和运动姿势监控模块连接；存储模块，用于存储肌力和关节信息采集设备采集的历史信息数据、肌力判断模块中对数据的分析结果，肌力和姿势活动监控模块获得的实际数据和预期数据的匹配结果及姿势纠正模块中分析计算出来的姿势预期值；电源转换模块，均为肌力和关节信息采集设备、肌力判断模块、肌力活动监控模块、运动姿势判断模块、姿势纠正模块和运动姿势监控模块提供电源。

具体地，如图3所示，分析处理器的工作流程包括如下步骤：

S1、进行正式训练之前，分析处理器会基于已有的数据生成相应的预期模型，包含受试者的肌力信息和姿势模型，随后在正式的训练中，相应的传感器会搜集患者训练肌力信息和关节信息，接着分析处理中的肌力和姿势判断模块会基于已有的信息对患者的实际训练情况进行相应的模型生成，然后在分析处理中的运动姿势监控模块和肌力活动监控模块将已经生成的实际模型和预期模型进行比对，姿势训练和肌力训练会存在两种不同的机制。

S2、当训练姿势出现超出预期的情况，则会识别出存在问题的关节部位，发送该部位的相应控制信息给辅助动作执行设备。执行设备中的马达驱动装置会接收到信息，驱动相应的关节部位的微型马达。患者感受到马达的振动，了解该部位的姿势存在问题，则会调整相应的姿势。

S3、当训练肌力出现超出预期的情况，则会调整已有的训练方案，将最新的方案信息发送给电机装置。电机装置接收到信号则会驱动电机执行新的训练方案。

优选的，如图4所示，该装置还包括信号调理电路；信号调理电路，设置于肌力信息采集设备与分析处理器之间，用于对所述训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据进行调理；信号调理电路包括依次连接的ESD保护器、隔离放大器、滤波器和A/D转换器；ESD保护器，用于对隔离放大器内部的IC端进行保护；隔离放大器，用于隔离干扰信号；同时放大肌力和关节信息采集设备采集的模拟信号，并将放大后的信号输出至滤波器；滤波器，用于对所述放大后的信号进行杂散抑制，并将滤波后的模拟信号输出至A/D转换器；A/D转换器，用于将滤波器输出的模拟信号转化为数字信号。

通过信号调理电路，将传感器搜集到的模拟信号最终转换为处理器需要的数字信号，提高了信号的准确度和抗干扰能力，降低了分析上的错误率。

优选的，辅助动作执行机构包括电动机装置、旋转装置和反馈装置；电动机装置，用于接收肌力活动监控模块输出的第一控制信号驱动电机马达，驱动旋转装置带动受试者相应的部位进行旋转，从而调整训练难度；旋转装置，用于带动受试者相应的部位进行旋转；反馈装置，用于接收运动姿势监控模块输出的控制信号，当受试者感受到马达振动时，可调整运动姿势。

优选的，旋转装置和反馈装置均设置至少一个；所述旋转装置包括包括齿轮、操作杆和防护罩。齿轮设置于所述防护罩内，通过电动机装置带动所述防护罩旋转；操作杆设置于所述防护罩外，与所述防护罩连接，并置于受试者康复训练中需要旋转的肌肉部位；反馈装置包括马达驱动模块和微型振动马达；马达驱动模块设置于振动马达的外侧、非贴合皮肤的部分，用于接收运动姿势监控模块输出的控制信号，并将该信号输出至微型振动马达驱动其振动；微型振动马达设置于受试者各个关节的皮肤处，用于接收马达驱动模块输出的驱动信号，并在相应的皮肤处振动。

通过辅助动作执行机构，根据反馈信号，及时对患者提供反馈，并且对于错误的训练方式及时调整，提高了训练的效果，降低了患者训练方式上的错误率。

具体地，如图5所示，肌力恢复与姿势纠正辅助装置对受试者肌力及关节的纠正具体包括：肌力和关节信息采集设备采集核心部位的肌力、核心部位的坐标、速度、加速度，受试者的摄氧量、心率，各个支撑关节的位移和移动时间，同时将采集的信息发送给分析处理器，分析处理器对接收到的信息进行分析和处理，将处理后的结果反馈到关节辅助执行设备，关节辅助执行设备分别对核心肌力和支撑关节进行相应的调整。

优选的，肌力和关节信息采集设备包括：压力传感器，设置于待康复肢体核心肌肉皮肤表面，用于检测布置位置处肌肉的发力大小；位移传感器，设置于待康复核心肢体和支撑肢体各关节部位，用于检测核心部位的位移和各个支撑关节的位移；加速度传感器，设置于待康复肢体各关节位置，用于检测各关节每次动作的速度；心率血氧浓度传感器，设置于人体的心脏位置，用于检测受试者的心率次数和摄氧量。

通过肌力和关节信息采集设备，搜集训练中的多个关键因素，可以做到全面的了解患者训练的情况，同时采用传感器搜集的方式，保证用户数据的客观性，提高了数据的准确度，降低通过人为方式带来的误差率。

本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读存储介质中。其中，所述计算机可读存储介质为磁盘、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种肌力恢复与姿势纠正辅助装置，其特征在于，包括依次连接的肌力和关节信息采集设备、分析处理器和辅助动作执行设备；

所述肌力和关节信息采集设备，用于采集训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据，并将其发送给分析处理器；

所述分析处理器，用于根据采集的数据得到肌力活动信息和受试者的实际运动轨迹；若肌力活动信息不符合预设要求时，发出第一控制信号；若实际运动轨迹不符合预设要求，则发出第二控制信号；

所述辅助动作执行设备，用于根据上述第一控制信号调整康复训练过程中肌力大小，活动幅度和方向，用于根据第二控制信号对受试者训练过程中错误的运动姿势进行调整；

所述训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据包括：各个支撑关节的位移和移动时间；

所述分析处理器包括运动姿势判断模块、姿势纠正模块和运动姿势监控模块；

所述运动姿势判断模块，通过根据肌力和关节信息采集设备采集受试者各个支撑关节的位移，结合所述移动时间得到受试者的实际运动轨迹；

所述姿势纠正模块，根据训练前采集的受试者各个支撑关节的位移和移动时间，得到各个支撑关节的预设运动轨迹，并将所述预设运动轨迹发送至运动姿势监控模块；

所述运动姿势监控模块，用于将实际运动轨迹和预设运动轨迹进行比较，若实际运动轨迹不符合预设要求，则发出第二控制信号至关节辅助执行设备。

2.根据权利要求1所述的肌力恢复与姿势纠正辅助装置，其特征在于，所述训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据还包括：核心部位的肌力、核心部位的坐标、速度、加速度，受试者的摄氧量、心率。

3.根据权利要求2所述的肌力恢复与姿势纠正辅助装置，其特征在于，所述分析处理器还包括肌力判断模块和肌力活动监控模块；

所述肌力判断模块，用于根据采集的核心部位的肌力、核心部位的坐标、速度、加速度计算受试者训练过程中运动幅值、加速度向量、速度、肌力及方向的实际值，并将所述实际值发送至肌力活动监控模块；

所述肌力活动监控模块，用于比较肌力判断模块输出的实际值与预设值，若实际值不符合预设要求，则输出第一控制信号至辅助动作执行设备，及时调整康复训练过程中肌力大小，活动幅度和方向。

4.根据权利要求3所述的肌力恢复与姿势纠正辅助装置，其特征在于，所述肌力判断模块，用于计算受试者训练过程中运动幅值、加速度向量、速度、肌力及方向的实际值，具体包括如下步骤：

S1、计算运动幅度的实际值：

其中，L_-actual表示终点的运动幅度；L₀＝X₀ ²+Y₀ ²，L₀表示中心点的运动幅度；L_S＝XS²+YS²，L_S表示起点的运动幅度，X₀、Y₀、X_S、Y_S分别表示核心部位的中心点、起点分别对应的横、纵坐标；ε表示起点到中心点的单位向量；

a和b分别表示位移的横向极限距离和纵向极限距离；

S2、计算加速度向量的实际值：

其中，a_{-actual_i}表示训练过程中受试者在相应区间内加速度向量的实际值；a_p为核心部位的加速度；β＝a×tan[-(b²×X_-actual)/(a²×Y_-actual)],X_-actual、Y_-actual分别表示核心部位坐标对应的横、纵坐标；a和b分别表示核心部位的横向极限距离和纵向极限距离；

S3、计算速度的实际值：

其中，V_actual表示训练过程中受试者速度的实际值；v_p表示核心部位的速度；

S4、计算肌力大小的实际值：

P_average＝(P₁+P₂+...+P_i+...-P_high-P_low)/(n-2)

其中，P_average表示训练过程中受试者肌力大小的实际值；P_i表示训练过程中受试者同一核心部位第i次检测的肌力值，i＝1,2,3,...,n；P_high表示检测中最高的肌力值；P_low表示检测中最低的肌力值。

5.根据权利要求1所述的肌力恢复与姿势纠正辅助装置，其特征在于，所述分析处理器还包括参数训练模块，用于根据肌力和关节信息采集设备采集的心率、摄氧量、坐标信息得到相应区间的实测旋转角度，根据实测旋转角度计算旋转角度的目标值，然后根据旋转角度目标值计算出受试者训练过程中在相应区间的运动幅值、加速度向量、速度及肌力目标值，并将其发送至所述肌力活动监控模块；具体的计算步骤如下：

S1、计算旋转角度的目标值：

其中，i＝1,2,3，1表示舒适区，2表示挑战区，3表示警告区；θ_{-target_i}表示计算所得相应区间的目标旋转角度上限；θ_{-actual_i}表示第i次训练前实测角度的上限；θ_-old表示上一次结束后的角度上限；a₁％表示对实际旋转角度进行微调的基准；

S2、计算运动幅度的目标值：

其中，L_{-target_i}表示训练过程中受试者在相应区间内运动幅度的目标值；

S2、计算加速度向量的目标值：

其中，a_{-target_i}表示训练过程中受试者在相应区间内加速度向量的目标值；β＝a×tan[-(b²×X_-target)/(a²×Y_-target)]，X_-target、Y_-target分别表示核心部位坐标对应的目标横、纵坐标；a和b分别表示核心部位的目标横向极限距离和目标纵向极限距离；

S3、计算速度的目标值：

其中，V_{-target_i}表示训练过程中受试者速度的实际值；

S4、计算肌力大小的目标值：

P_target_i＝P_average×(P_average-P_original)/P_average×a₂％

其中，P_target_i表示训练过程中受试者在相应区间内肌力大小的目标值；P_average表示训练过程中受试者肌力大小的实际值；P_original表示上一次训练完的肌力值；a₂％表示对实际肌力值进行调整的基准。

6.根据权利要求1所述的肌力恢复与姿势纠正辅助装置，其特征在于，还包括信号调理电路；所述信号调理电路，设置于肌力信息采集设备与分析处理器之间，用于对所述训练过程中与受试者肌力恢复及姿势纠正有关的数据进行调理；

所述信号调理电路包括依次连接的ESD保护器、隔离放大器、滤波器和A/D转换器；

所述ESD保护器，用于对隔离放大器内部的IC端进行保护；

所述隔离放大器，用于隔离干扰信号；同时放大肌力和关节信息采集设备采集的模拟信号，并将放大后的信号输出至滤波器；

所述滤波器，用于对所述放大后的信号进行杂散抑制，并将滤波后的模拟信号输出至A/D转换器；

所述A/D转换器，用于将滤波器输出的模拟信号转化为数字信号。

7.根据权利要求1所述肌力恢复与姿势纠正辅助装置，其特征在于，所述辅助动作执行设备包括电动机装置、旋转装置和反馈装置；

所述电动机装置，用于接收肌力活动监控模块输出的第一控制信号驱动电机马达，驱动旋转装置带动受试者相应的部位进行旋转，从而调整训练难度；

所述旋转装置，用于带动受试者相应的核心部位进行旋转；

所述反馈装置，用于接收运动姿势监控模块输出的第二控制信号，以使受试者根据所述第二控制信号调整运动姿势。

8.根据权利要求7所述的肌力恢复与姿势纠正辅助装置，其特征在于，所述旋转装置和反馈装置均设置至少一个；

所述旋转装置包括齿轮、操作杆和防护罩；

所述齿轮，设置于所述防护罩内，通过电动机装置带动所述防护罩旋转；

所述操作杆，设置于所述防护罩外，与所述防护罩连接，并置于受试者康复训练中需要旋转的肌肉部位；

所述反馈装置包括马达驱动模块和微型振动马达；

所述马达驱动模块，设置于振动马达的外侧、非贴合皮肤的部分；用于接收运动姿势监控模块输出的第二控制信号，并将该第二控制信号输出至微型振动马达驱动其振动；

所述微型振动马达，设置于受试者各个关节的皮肤处；用于接收马达驱动模块输出的驱动信号，并在相应的皮肤处振动，当受试者感受到所述振动时，调整运动姿势。

9.根据权利要求2所述的肌力恢复与姿势纠正辅助装置，其特征在于，所述肌力和关节信息采集设备包括：

压力传感器，设置于待康复肢体核心肌肉皮肤表面，用于检测布置位置处肌肉的发力大小；

位移传感器，设置于待康复核心肢体和支撑肢体各关节部位，用于检测核心部位的坐标和各个支撑关节的位移；

加速度传感器，设置于待康复核心肢体和支撑肢体各关节位置，用于检测各关节每次动作的速度；

心率血氧浓度传感器，设置于人体的心脏位置，用于检测受试者的心率次数和摄氧量。

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