CN111370123A - 防止脑卒中复发的肢体协调辅助装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种防止脑卒中复发的肢体协调辅助装置。该肢体协调辅助装置包括康复锻炼装置以及稳定性评测台，所述稳定性评测台包括置于振动平移面上的压力接收面；所述稳定评测台与所述康复锻炼装置通信。所述康复锻炼装置接收所述稳定性评测台的稳定性评测结果，在康复数据库中匹配对应的康复锻炼参数选择康复锻炼模式。本发明的技术方案，在对患者进行康复训练之前，首先通过所述稳定性评测台评测患者的直立、下蹲以及下蹲至起立各阶段的平衡能力，基于所述平衡能力得分，所述控制计算机控制所述康复锻炼装置执行预定的康复锻炼模式，从而使得康复治疗更具针对性。

Description

防止脑卒中复发的肢体协调辅助装置

技术领域

本发明属于康复技术领域，尤其涉及一种防止脑卒中复发的肢体协调辅助装置。

背景技术

脑卒中，又称为脑中风、脑血管意外，是指脑血管急性损伤引起的疾病。据原国家卫生部统计显示，脑血管疾病是造成人口死亡的第一原因。脑卒中后遗症最常见的是中风后的偏瘫，偏瘫后遗症给患者及其家庭、社会都带来了非常沉重的负担。各种复杂、精细活动主要靠人体上肢完成，因此人体上肢的运动功能将会直接影响人类的日常生活活动能力，对偏瘫后上肢运动能力恢复的研究成为康复医学领域的重要主题。传统的临床康复运动治疗具有医师劳动强度大、患者主观参与意识低、患者康复效率低等诸多局限。

随着医学水平的提高，脑卒中死亡率明显下降，但其致残率仍高达以上，大部分患者基本康复后，都留有严重后遗症，偏瘫则是其中最为常见的表现之一，严重影响了人们的生活水平及质量。对于脑卒中导致的偏瘫，康复治疗介入的时间越晚，患者患肢功能恢复的希望就越小，这就使得患者家属及社会需要花费极大的代价来治疗和护理患者，给家庭和社会带来了巨大的经济及精神压力。因此，寻求快速而有效地康复治疗手段防止脑卒中复发，改善病人的各种功能和预后，提高病人的生活质量是目前人们关注的重点问题。

脑卒中康复治疗以内科治疗为基础，临床上广泛应用的疗法有强制性使用运动疗法、反复抗阻力练习以及其他一些借助于机械的训练方法。

申请号为CN201911045732.1的中国发明专利申请提出一种脑卒中患者双任务康复训练组合箱，基于认知运动双任务训练理论，即在肢体运动康复治疗的同时进行认知康复训练可以增强肢体运动功能康复的效果，设计出适合脑卒中患者康复训练的具有一定趣味性的组合训练箱，可促进患者的上肢运动功能水平的恢复，路径设计增加了康复训练的游戏趣味性，提高患者的参与度；增加患者的听觉信号输入，并达到心理上的抚慰和鼓励，对患者康复训练进行正向激励。

申请号为CN201910940571.6的中国发明专利申请提出一种脑卒中患者手部功能康复机器人及使用方法，解决传统冷疗装置和热疗装置功能单一、系统复杂、不便于携带、无法精确控制温度、无法感知和评估康复患者康复效果，运动康复训练机器人无法直接对痉挛严重的患者使用等问题，提出一种脑卒中患者手部功能康复冷疗热疗及运动训练机器人，能够智能化选择康复模式，进行冷疗、热疗或运动训练治疗，同时能够智能评估康复效果，给出进一步的治疗模式及控制参数。

申请号为CN201910808875.7的中国发明专利申请提出一种上下肢康复评定训练系统，在对患者进行评定后给出治疗方案，依据治疗方案通过特定康复设备和上下肢康复评定训练系统帮助患者进行训练，并对训练的结果进行及时的反馈，评定与训练一体化，加快患者康复进程。

然而，上述脑卒中康复疗法在脑卒中病人的康复研究虽然取得了较大程度的进展，在一定程度上也促进了患者各种功能最大限度地恢复，但仍局限于康复医师对患者进行手把手、一对一的训练及治疗，治疗效果则主要取决于治疗师的技术水平、临床经验、敬业精神以及训练器械等不同，难以实现高强度、有针对性和重复性的康复训练要求；另外，康复评价主要依据医师经验来判断，多具主观性。

发明内容

为解决上述技术问题，为解决上述技术问题，本发明提出一种防止脑卒中复发的肢体协调辅助装置。该肢体协调辅助装置包括康复锻炼装置以及稳定性评测台，所述稳定性评测台包括置于振动平移面上的压力接收面所述稳定评测台与所述康复锻炼装置通信。所述康复锻炼装置接收所述稳定性评测台的稳定性评测结果，在康复数据库中匹配对应的康复锻炼参数选择康复锻炼模式；并启动生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器，基于所述选择的康复锻炼模式，对目标患者进行肢体协调训练。本发明的技术方案用于基本康复的脑卒中患者的后期康复锻炼，在执行康复锻炼之前，通过稳定性评测台评测所述脑卒中患者的稳定性平衡能力，基于所述客观的稳定性评测结果，选择对应的康复锻炼模式，实现了有针对性的康复训练要求，并且，所述康复训练模式基于患者的客观病理参数数据，避免了医生的可能的主观判断失误问题。采用本发明的技术方案，可以根据不同的脑卒中患者的个性化评测结果得出个性化的康复方案，从而更好的防止脑卒中复发。

具体来说，本发明的技术方案实现如下：

一种防止脑卒中复发的肢体协调辅助装置，所述辅助装置包括康复锻炼装置以及稳定性评测台，所述稳定性评测台包括置于振动平移面上的压力接收面。

具体的，所述辅助装置还包括生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器；

作为本发明的核心实现手段之一，

所述康复锻炼装置包括多种康复锻炼模式；

所述稳定评测台与所述康复锻炼装置通信，基于所述稳定性评测台的当前输出结果，所述康复锻炼装置选择所述多种康复锻炼模式之一，对目标患者进行肢体协调训练；

所述辅助装置还包括多个可佩戴式的数据传感器，所述数据传感器包括蓝牙数据发送模块；

将所述多个数据传感器佩戴于所述目标患者的指定位置，用于采集多个位置振动信号；

所述佩戴多个数据传感器的所述目标患者站立于所述压力接收面上后，所述振动平移面激活振动信号；

基于预定时间段内接收到的所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，所述稳定性评测台输出稳定性评测结果；

所述康复锻炼装置接收所述稳定性评测结果，在康复数据库中匹配对应的康复锻炼参数选择康复锻炼模式；并启动所述生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器，基于所述选择的康复锻炼模式，对目标患者进行肢体协调训练。

作为体现上述核心技术手段的关键实现手段，也是本发明的最重要的数 据处理手段之一，所述基于预定时间段内接收到的所述多个数据传感器的 位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，所述稳定性评测 台输出稳定性评测结果，具体包括：

在所述预定时间段内的多个采样时间点t₁-t_n处，获取m个数据传感器 {M₁，M₂，…，M_m}对应的n个位置振动信号{M₁₁，M₁₂，…，M_1n；M₂₁， M₂₂，…，M_2n；……M_mn}与压力接收面发送的n个压力信号{Y₁，Y₂,…， Y_n}；其中，(m+1)≤n；

基于所述位置振动信号与压力信号，生成稳定性评测矩阵W：

基于所述稳定性评测矩阵W的至少两个子矩阵的比较结果，得出稳定 性评测得分，作为所述稳定性评测结果。

具体而言，上述数据处理过程包括：

所述基于所述稳定性评测矩阵W的至少两个子矩阵的比较结果，得出稳定性评测得分，具体包括：

基于所述稳定性评测矩阵W，获取至少两个K阶矩阵K1、K2，K小于n；

所述K1、K2同时包含K个压力信号或者同时不包含K个压力信号；

如果所述K1、K2同时不包含K个压力信号，则计算K1与K2的差值矩阵K12，

基于所述差值矩阵K12的特征根，获取所述稳定性评测结果；

如果所述K1、K2同时包含K个压力信号，则分别计算K1和K2的特征根；

基于所述K1和K2的特征根，获取所述稳定性评测结果。

与此相组合的，实现本发明的技术方案的关键技术手段还包括：

在所述康复数据库中，预先存储了对应于不同稳定性评测结果的多个康复锻炼模式，所述多个康复锻炼模式的每一个的康复锻炼参数设置不同。

不同于现有技术，在本发明中，在选择了康复锻炼模式后，在康复锻炼期间，所述生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器监测目标患者的生物信号、力矩信号以及运动信号，并判断所述生物信号、力矩信号以及运动信号与所述康复锻炼参数是否匹配，如果不匹配，则发出提示信号，并逐渐减缓所述康复锻炼参数。

在硬件实现上，本发明的技术方案还包括控制计算机，所述控制计算机连接所述稳定性评测台，并接收所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，得出所述稳定性评测结果后控制所述康复锻炼装置执行预定的康复锻炼模式。

更具体的，所述控制计算机还包括无线蓝牙数据接收模块，用于接收所述多个可佩戴式的数据传感器发送的数据信号。

与此相配合的，所述控制计算机控制所述振动平移面的工作参数，基于所述工作参数，所述振动平移面激活振动信号。

本发明的技术方案，在对患者进行康复训练之前，首先通过所述稳定性评测台评测患者的直立、下蹲以及下蹲至起立各阶段的平衡能力，基于所述平衡能力得分，所述控制计算机控制所述康复锻炼装置执行预定的康复锻炼模式，从而使得康复治疗更具针对性。本发明创造性的提出稳定性评测矩阵的概念，并且所述稳定性评测矩阵的元素值均来自于客观的传感器数据，基于该稳定性评测矩阵的子矩阵的特征值计算结果获取相关的评测得分，也符合相应的矩阵稳定性理论，从而使得数学分析和医学参数治疗相配合，达到了更好的康复治疗效果，能够更好的防止脑卒中复发。

本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。

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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一个实施例的防止脑卒中复发的肢体协调辅助装置的整体架构图；

图2是图1所述系统的生成稳定性评测矩阵的子矩阵的一个实施例示意图；

图3是图1所述系统的稳定性评测矩阵的子矩阵的另一个实施例示意图；

图4是图1所述实施例的技术方案的效果对比图。

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。下面，结合附图以及具体实施方式，对发明做出进一步的描述。

参照图1，是本发明一个实施例的防止脑卒中复发的肢体协调辅助装置的整体架构图。

图1中，所述辅助装置包括康复锻炼装置以及稳定性评测台，所述稳定性评测台包括置于振动平移面上的压力接收面。

在图1中，虽然未示出，但是所述辅助装置还包括生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器；

所述康复锻炼装置包括多种康复锻炼模式；

所述稳定评测台与所述康复锻炼装置通信，基于所述稳定性评测台的当前输出结果，所述康复锻炼装置选择所述多种康复锻炼模式之一，对目标患者进行肢体协调训练；

所述辅助装置还包括多个可佩戴式的数据传感器，所述数据传感器包括蓝牙数据发送模块；

将所述多个数据传感器佩戴于所述目标患者的指定位置，用于采集多个位置振动信号；

所述佩戴多个数据传感器的所述目标患者站立于所述压力接收面上后，所述振动平移面激活振动信号；

基于预定时间段内接收到的所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，所述稳定性评测台输出稳定性评测结果；

所述康复锻炼装置接收所述稳定性评测结果，在康复数据库中匹配对应的康复锻炼参数选择康复锻炼模式；并启动所述生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器，基于所述选择的康复锻炼模式，对目标患者进行肢体协调训练。

在图1所述的实例中，所述康复数据库中，预先存储了对应于不同稳定性评测结果的多个康复锻炼模式，所述多个康复锻炼模式的每一个的康复锻炼参数设置不同；所述恢复锻炼参数对应于不同强度的恢复锻炼模式。

在选择了康复锻炼模式后，在康复锻炼期间，所述生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器监测目标患者的生物信号、力矩信号以及运动信号，并判断所述生物信号、力矩信号以及运动信号与所述康复锻炼参数是否匹配，如果不匹配，则发出提示信号，并逐渐减缓所述康复锻炼参数。

图1中所述的肢体协调辅助装置还包括控制计算机，所述控制计算机连接所述稳定性评测台，并接收所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，得出所述稳定性评测结果后控制所述康复锻炼装置执行预定的康复锻炼模式；

所述控制计算机还包括无线蓝牙数据接收模块，用于接收所述多个可佩戴式的数据传感器发送的数据信号。

所述控制计算机控制所述振动平移面的工作参数，基于所述工作参数，所述振动平移面激活振动信号。

在图1基础上，进一步参见图2-3，是图1所述系统的稳定性评测矩阵的子矩阵的两个实施例示意图。

所述基于预定时间段内接收到的所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，所述稳定性评测台输出稳定性评测结果，具体包括：

在所述预定时间段内的多个采样时间点t1-tn处，获取m个数据传感器{M1，M2，…，Mm}对应的n个位置振动信号{M11，M12，…，M1n；M21，M22，…，M2n；……Mmn}与压力接收面发送的n个压力信号{Y1，Y2,…，Yn}；其中，（m+1）≤n；

基于所述位置振动信号与压力信号，生成稳定性评测矩阵W：

基于所述稳定性评测矩阵W的至少两个子矩阵的比较结果，得出稳定性评测得分，作为所述稳定性评测结果。

所述基于所述稳定性评测矩阵W的至少两个子矩阵的比较结果，得出稳定性评测得分，具体包括：

基于所述稳定性评测矩阵W，获取至少两个K阶矩阵K1、K2，K小于n；

所述K1、K2同时包含K个压力信号或者同时不包含K个压力信号；

如果所述K1、K2同时不包含K个压力信号，则计算K1与K2的差值矩阵K12，

基于所述差值矩阵K12的特征根，获取所述稳定性评测结果；

如果所述K1、K2同时包含K个压力信号，则分别计算K1和K2的特征根；

基于所述K1和K2的特征根，获取所述稳定性评测结果。

具体来说，参见图2所述的实例，图2所述稳定性评测矩阵W为5×5阶矩阵，即n=5，m=4,；

基于稳定性评测矩阵W，可以获得多个低阶子矩阵，例如4阶子矩阵K1和K2；

在本实施例中，K2和K1均不包含压力信号Yi，如图2所述的K1和K2,此时，需要计算的是差值矩阵K1-K2，从而得到该差值矩阵的所有特征根；

如果所有特征根的绝对值均小于1，则意味着当前矩阵的稳定性有一定保证，即患者的自我康复能力可以预期，可以从所述康复数据库中选择对应于绝对值最大的特征值对应康复模式执行后续的康复锻炼模式；

作为一个实例，所述康复锻炼模式包括不同锻炼强度的训练模式，所述锻炼强度对应于所述所有绝对值小于1的特征值的绝对值大小；

作为另一种情形，请参见图3，在本实施例中，K2和K1均包含压力信号Yi，如图3所述的K1和K2,此时，需要计算K1和K2各自的特征值Tk1和T k2，判断Tk1和Tk2的变化趋势是否在预定范围，如果是，则意味着当前矩阵的稳定性有一定保证，即患者的自我康复能力可以预期，此时，可以选择Tk1和Tk2的变化范围的下限值（即绝对值）对应的康复模式开始训练，并且可以根据后续的检测情况，逐步提高训练强度至Tk1和Tk2的变化范围的上限值（即绝对值）。

本发明的技术方案，可以根据不同的脑卒中患者的个性化评测结果得出个性化的康复方案，从而更好的防止脑卒中复发。为此，设置对照组、常规恢复组以及本方案恢复组，进行多例实验数据采集及评分，具体结果参加图4。

需要指出的是，在实验过程中，基于预定时间段内接收所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，具体包括：

设置多个预定时间段，例如至少三个预定时间段，分别是患者站立于所述稳定性评测台的预定时间段1、下蹲于所述所述稳定性评测台的预定时间段2以及从站立到下蹲以及下蹲到站立于所述稳定性评测台的预定时间段3，从而获得多组所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，以及获得多组稳定性评测结果后，分别执行对应的康复锻炼模式。

图4中，所述FMA评分为运动功能评分，采用 Fugl-Meyer 量表进行评估，包括上肢和下肢共 １7 项内容，总分为１００ 分，评分越高表示肢体运动功能越好；所述BBS评分为平衡功能评分，采用 Berg 平衡量表（BBS）进行评估，包括 １４项平衡动作，总分为 5６ 分，评分越高表示平衡功能越好。所述TCT为躯干控制能力评分，采用躯干控制测试（ＴＣＴ） 进行评估，包括 ４ 种躯干运动，总分为 １００ 分，评分越高表示躯干控制能力越好。

所述Fugl-Meyer 量表、Berg 平衡量表（BBS）、躯干控制测试（ＴＣＴ）均为本领域的现有技术评测标准，在此不再赘述。

结合图4所述的实验数据可知，本发明的技术方案改进效果十分明显，并且差异具备统计学意义，证明了其有效性。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.一种防止脑卒中复发的肢体协调辅助装置，所述辅助装置包括康复锻炼装置以及稳定性评测台，所述稳定性评测台包括置于振动平移面上的压力接收面，其特征在于：

所述辅助装置还包括生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器；

所述康复锻炼装置包括多种康复锻炼模式；

所述稳定评测台与所述康复锻炼装置通信，基于所述稳定性评测台的当前输出结果，所述康复锻炼装置选择所述多种康复锻炼模式之一，对目标患者进行肢体协调训练；

所述辅助装置还包括多个可佩戴式的数据传感器，所述数据传感器包括蓝牙数据发送模块；

将所述多个数据传感器佩戴于所述目标患者的指定位置，用于采集多个位置振动信号；

所述佩戴多个数据传感器的所述目标患者站立于所述压力接收面上后，所述振动平移面激活振动信号；

基于预定时间段内接收到的所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，所述稳定性评测台输出稳定性评测结果；

所述康复锻炼装置接收所述稳定性评测结果，在康复数据库中匹配对应的康复锻炼参数选择康复锻炼模式；并启动所述生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器，基于所述选择的康复锻炼模式，对目标患者进行肢体协调训练。

2.如权利要求1所述的肢体协调辅助装置，其特征在于：

所述基于预定时间段内接收到的所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，所述稳定性评测台输出稳定性评测结果，具体包括：

在所述预定时间段内的多个采样时间点t₁-t_n处，获取m个数据传感器{M₁，M₂，…，M_m}对应的n个位置振动信号{M₁₁，M₁₂，…，M_1n；M₂₁，M₂₂，…，M_2n；……M_mn}与压力接收面发送的n个压力信号{Y₁，Y₂,…，Y_n}；其中，(m+1)≤n；

基于所述位置振动信号与压力信号，生成稳定性评测矩阵W：

基于所述稳定性评测矩阵W的至少两个子矩阵的比较结果，得出稳定性评测得分，作为所述稳定性评测结果。

3.如权利要求2所述的肢体协调辅助装置，其特征在于：

所述基于所述稳定性评测矩阵W的至少两个子矩阵的比较结果，得出稳定性评测得分，具体包括：

基于所述稳定性评测矩阵W，获取至少两个K阶矩阵K1、K2，K小于n；

所述K1、K2同时包含K个压力信号或者同时不包含K个压力信号；

如果所述K1、K2同时不包含K个压力信号，则计算K1与K2的差值矩阵K12，

基于所述差值矩阵K12的特征根，获取所述稳定性评测结果；

如果所述K1、K2同时包含K个压力信号，则分别计算K1和K2的特征根；

基于所述K1和K2的特征根，获取所述稳定性评测结果。

4.如权利要求1所述的肢体协调辅助装置，其特征在于：

在所述康复数据库中，预先存储了对应于不同稳定性评测结果的多个康复锻炼模式，所述多个康复锻炼模式的每一个的康复锻炼参数设置不同。

5.如权利要求4所述的肢体协调辅助装置，其特征在于：

在选择了康复锻炼模式后，在康复锻炼期间，所述生物信号采集传感器、力矩传感器以及运动传感器监测目标患者的生物信号、力矩信号以及运动信号，并判断所述生物信号、力矩信号以及运动信号与所述康复锻炼参数是否匹配，如果不匹配，则发出提示信号，并逐渐减缓所述康复锻炼参数。

6.如权利要求1-5任一项所述的肢体协调辅助装置，其特征在于：

还包括控制计算机，所述控制计算机连接所述稳定性评测台，并接收所述多个数据传感器的位置振动信号与所述压力接收面上发送的压力变化信号，得出所述稳定性评测结果后控制所述康复锻炼装置执行预定的康复锻炼模式。

7.如权利要求6所述的肢体协调辅助装置，其特征在于：所述控制计算机还包括无线蓝牙数据接收模块，用于接收所述多个可佩戴式的数据传感器发送的数据信号。

8.如权利要求6所述的肢体协调辅助装置，其特征在于：所述控制计算机控制所述振动平移面的工作参数，基于所述工作参数，所述振动平移面激活振动信号。

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