CN111388960A - 一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，获取至少其中一个上下肢训练仪上的数据采集装置的数据，并通过物联网设备传输到云端管理平台。根据训练仪上采集的数据确定上下肢训练时目标对象的行为状态。将对象的目标状态与后台数据库进行比对，匹配对应的训练方案，向对象推荐更适宜的训练参数，并可动态调整上下肢训练仪上的参数。本发明通过物联网实现设备的低功耗、高效率管理与实时数据沟通，匹配训练数据库中的数据方案，并及时反馈给训练目标对象，从而提高训练效果。

Description

一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法

技术领域

本发明涉及康复训练技术领域，尤其涉及一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法。

背景技术

肢体运动功能障碍是脑卒中、脑外伤等神经损伤患者最常见的功能障碍之一，以脑卒中为例，70%的脑卒中患者伴有肢体运动功能障碍，严重影响其生活质量，而肢体运动功能的恢复程度也被认为是患者愈后的重要标志。

在传统肢体运动功能训练中，康复治疗师通过强化患者运动控制和技能获取能力，使患者部分丧失的肢体运动功能得到恢复。同时也可通过重复性抗阻练习和各种各样的任务与反馈练习，使肌肉力量得以增强。但是，传统肢体运动功能康复训练还是受到了一定的限制，如：（1）传统肢体运动功能康复训练通常依靠治疗师对患者进行一对一治疗，费时耗力且效率低下。（2）在传统肢体运动功能康复训练过程中，康复治疗师施加在患者肢体上的力量与患肢的训练轨迹难以保持良好的一致性，受治疗师水平影响大，影响康复效果；（3）难以精确记录训练参数（运动速度、轨迹、强度等），患者康复进展不明显，且不利运动功能障碍患者肢体神经康复规律的深入研究；（4）传统肢体运动功能康复训练对康复治疗师需求量较大，对康复治疗师技术水平要求较高，但是我国康复医学起步较晚，康复技术人才紧缺，各个地区发展不平衡，难以满足康复需求。

相对于传统的人工康复训练模式，肢体运动功能康复训练设备则具有训练自动化、训练参数可记录、实时反馈交互、可提供不同强度和模式的个性化训练等特点，有助于弥补人工训练的不足。随着科学技术的发展，上/下肢运动功能康复训练设备在临床中的应用也得到逐步重视，从单一/多功能、笨拙/简便、局部运动/整体协调运动、被动或主动/二者兼备等方面不断改进。

美国麻省理工学院研发的一种名为MIT-MANUS上肢康复训练器，可以辅助患者进行主/被动训练。德国MEDICA公司推出的Thera-vital上下肢康复训练器具有多种训练模式，可用于治疗由痉挛、中风、帕金森氏综合征等疾病引起的肢体运动功能障碍。康复治疗师可根据患者不同康复阶段选择合适的训练模式，使康复过程更加人性化，以此增强康复效果，改善患者身体的灵活性，减少痉挛状态。除此之外，近几年我国也引入了德国RECK公司MOTOmed系列康复设备。其中，下肢功能训练器兼具智能运动反馈、视觉反馈两个系统，类似于传统脚踏车训练，可以在脑卒中卧床期、坐立期、战力期即时进行康复锻炼，其包括被动、助力、主动、抗阻4种训练模式，并且患者可根据肌力、肌张力变化实现4种模式下的智能切换。临床研究表明，患者通过一定强度的反复练习可恢复肢体运动模式，改善肢体的实际活动能力。

相比国外，国内自主研发的康复医疗训练已取得了初步发展。清华大学在国家“863”计划支持下，从2000年起即开展了康复设备研究，研制了上肢康复设备 UECM，可以在平面内进行两个自由度的运行训练。哈尔滨工业大学姜洪源等人将功能性电刺激技术应用于脚踏车系统，通过有规律的刺激患者下肢肌肉实现蹬踏运动，提高患者康复效率。燕山大学王洪波教授通过引入人机适应( human adaptive mechatronics，HAM) 概念，解决目前康复设备存在的人机融合性差的共性问题，从人的因素、人机一体化设计等方面出发，对康复训练设备进行研究，设计了一种人机融合性好、机械结构简单，同时能针对不同损伤程度的肢体残障者提供被动、主动、抗阻以及功能性电刺激多种训练模式的脚踏车式康复训练器。我国的力迈德公司研发的上肢智能反馈训练系统A350是以神经可塑性为原理，并实时模拟人体手臂运动规律设计的一款上肢康复训练设备，其可以在三维空间内自由活动，满足不同肌力患者的功能性康复训练。

现有研究尽管取得一定进展，但现有的上/下肢运动功能康复训练设备在训练时仍采用固有的训练模式与训练参数方案。由于肢体功能障碍患者的肌力水平不稳定，训练开始时肌力状态较好，而经过一段时间训练后，肌力下降，需要及时调整训练方案。传统的设备与模式难以满足实时调整训练方案的需求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法。

本发明采用的技术方案是：

一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其包括以下步骤：

步骤1，获取至少一个物联网上下肢训练设备在目标时间段内记录的目标对象的训练参数形成训练数据，

步骤2，根据训练数据确定目标对象所处的目标训练状态；

步骤3，在后台数据库中查找与目标训练状态匹配的训练参数方案；

步骤4，向目标对象推荐训练方案，并等待目标对象调整许可；当目标对象许可调整时，则可动态调整其训练参数。

进一步地，步骤1之前还包括以下步骤：

步骤0，建立与目标对象匹配的训练参数数据库，其中，训练参数数据库中记录以下信息：训练状态、训练时间、训练强度、训练频率。

进一步地，训练参数包括训练时间、训练强度和训练频率，训练强度包括训练过程中传感器感应的肌力数据的情况。

进一步地，目标对象所处的目标训练状态包括主动训练、被动训练、助力训练及其训练过程中的肌力情况。

进一步地，步骤2中根据行为数据确定目标对象处于目标训练状态的具体步骤为：

步骤2-1，对训练数据进行分类统计；

步骤2-2，在统计结果中指示目标对象在连续多个周期内均达到目标训练参数条件的情况下，进而确定目标对象处于所述目标训练状态。

进一步地，步骤2-2中确定目标对象处于目标训练状态包括以下至少一种：

在所述连续多个周期内所述目标对象，根据传感器感应的肌力等级，均达到0-2级条件的情况下，确定所述目标对象处于被动训练状态；

在所述连续多个周期内所述目标对象，根据传感器感应的肌力等级，均达到3-4级条件的情况下，确定所述目标对象处于助力训练状态；

在所述连续多个周期内所述目标对象，根据传感器感应的肌力等级，均达到5-6级条件的情况下，确定所述目标对象处于主动训练状态。

进一步地，在数据库中查找与目标训练状态匹配的训练参数方案的具体步骤为：

步骤3-1，从第一映射关系表中确定出与所述目标行为状态匹配的所述训练状态类型；

步骤3-2，从所述训练状态类型中获取属于所述训练状态类型的训练参数方案集；

步骤3-3，按照预配置的推荐优先级从训练参数方案集中确定出目标训练参数方案。

进一步地，步骤3-3中按照预配置的推荐优先级从训练参数方案集中确定出训练参数方案的具体步骤为：

步骤3-3-1，按照采集的训练参数，按训练强度、训练频率、训练时间由大到小依次进行排序；

步骤3-3-2，从排序后的训练参数方案集中选取与采集训练参数匹配的方案确定为推荐的目标训练参数方案。

本发明采用以上技术方案，获取至少其中一个上下肢训练仪上的数据采集装置的数据，并通过物联网设备传输到云端管理平台。根据训练仪上采集的数据确定上下肢训练时目标对象的行为状态。将对象的目标状态与后台数据库进行比对，匹配对应的训练方案，向对象推荐更适宜的训练参数，并可动态调整上下肢训练仪上的参数。本发明通过物联网实现设备的低功耗、高效率管理与实时数据沟通，匹配训练数据库中的数据方案，并及时反馈给训练目标对象，从而提高训练效果。

附图说明

以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；

图1为本发明一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面将结合附图，对本申请中的技术方案进行描述。

如图1所示，本发明公开了一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其包括以下步骤：

步骤1，获取至少一个物联网上下肢训练设备在目标时间段内记录的目标对象的训练参数形成训练数据，

步骤2，根据训练数据确定目标对象所处的目标训练状态；

步骤3，在后台数据库中查找与目标训练状态匹配的训练参数方案；

步骤4，向目标对象推荐训练方案，并等待目标对象调整许可；当目标对象许可调整时，则可动态调整其训练参数。

进一步地，步骤1之前还包括以下步骤：

步骤0，建立与目标对象匹配的训练参数数据库，其中，训练参数数据库中记录以下信息：训练状态、训练时间、训练强度、训练频率。

进一步地，训练参数包括训练时间、训练强度和训练频率，训练强度包括训练过程中传感器感应的肌力数据的情况。

进一步地，目标对象所处的目标训练状态包括主动训练、被动训练、助力训练及其训练过程中的肌力情况。

进一步地，步骤2中根据行为数据确定目标对象处于目标训练状态的具体步骤为：

步骤2-1，对训练数据进行分类统计；

步骤2-2，在统计结果中指示目标对象在连续多个周期内均达到目标训练参数条件的情况下，进而确定目标对象处于所述目标训练状态。

进一步地，步骤2-2中确定目标对象处于目标训练状态包括以下至少一种：

在所述连续多个周期内所述目标对象，根据传感器感应的肌力等级，均达到0-2级条件的情况下，确定所述目标对象处于被动训练状态；

在所述连续多个周期内所述目标对象，根据传感器感应的肌力等级，均达到3-4级条件的情况下，确定所述目标对象处于助力训练状态；

在所述连续多个周期内所述目标对象，根据传感器感应的肌力等级，均达到5-6级条件的情况下，确定所述目标对象处于主动训练状态。

进一步地，在数据库中查找与目标训练状态匹配的训练参数方案的具体步骤为：

步骤3-1，从第一映射关系表中确定出与所述目标行为状态匹配的所述训练状态类型；

步骤3-2，从所述训练状态类型中获取属于所述训练状态类型的训练参数方案集；

步骤3-3，按照预配置的推荐优先级从训练参数方案集中确定出目标训练参数方案。

进一步地，步骤3-3中按照预配置的推荐优先级从训练参数方案集中确定出训练参数方案的具体步骤为：

步骤3-3-1，按照采集的训练参数，按训练强度、训练频率、训练时间由大到小依次进行排序；

步骤3-3-2，从排序后的训练参数方案集中选取与采集训练参数匹配的方案确定为推荐的目标训练参数方案。

本发明采用以上技术方案，获取至少其中一个上下肢训练仪上的数据采集装置的数据，并通过物联网设备传输到云端管理平台。根据训练仪上采集的数据确定上下肢训练时目标对象的行为状态。将对象的目标状态与后台数据库进行比对，匹配对应的训练方案，向对象推荐更适宜的训练参数，并可动态调整上下肢训练仪上的参数。本发明通过物联网实现设备的低功耗、高效率管理与实时数据沟通，匹配训练数据库中的数据方案，并及时反馈给训练目标对象，从而提高训练效果。

Claims (8)

1.一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其特征在于：其包括以下步骤：

步骤1，获取至少一个物联网上下肢训练设备在目标时间段内记录的目标对象的训练参数形成训练数据，

步骤2，根据训练数据确定目标对象所处的目标训练状态；

步骤3，在后台数据库中查找与目标训练状态匹配的训练参数方案；

步骤4，向目标对象推荐训练方案，并等待目标对象调整许可；当目标对象许可调整时，则可动态调整其训练参数。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其特征在于：步骤1之前还包括以下步骤：

步骤0，建立与目标对象匹配的训练参数数据库，其中，训练参数数据库中记录以下信息：训练状态、训练时间、训练强度、训练频率。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其特征在于：训练参数包括训练时间、训练强度和训练频率，训练强度包括训练过程中传感器感应的肌力数据的情况。

4.根据权利要求1所述的一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其特征在于：目标对象所处的目标训练状态包括主动训练、被动训练、助力训练及其训练过程中的肌力情况。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其特征在于：步骤2中根据行为数据确定目标对象处于目标训练状态的具体步骤为：

步骤2-1，对训练数据进行分类统计；

步骤2-2，在统计结果中指示目标对象在连续多个周期内均达到目标训练参数条件的情况下，进而确定目标对象处于所述目标训练状态。

6.根据权利要求5所述的一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其特征在于：步骤2-2中确定目标对象处于目标训练状态包括以下至少一种：

在所述连续多个周期内所述目标对象，根据传感器感应的肌力等级，均达到0-2级条件的情况下，确定所述目标对象处于被动训练状态；

在所述连续多个周期内所述目标对象，根据传感器感应的肌力等级，均达到3-4级条件的情况下，确定所述目标对象处于助力训练状态；

在所述连续多个周期内所述目标对象，根据传感器感应的肌力等级，均达到5-6级条件的情况下，确定所述目标对象处于主动训练状态。

7.根据权利要求1所述的一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其特征在于：在数据库中查找与目标训练状态匹配的训练参数方案的具体步骤为：

步骤3-1，从第一映射关系表中确定出与所述目标行为状态匹配的所述训练状态类型；

步骤3-2，从所述训练状态类型中获取属于所述训练状态类型的训练参数方案集；

步骤3-3，按照预配置的推荐优先级从训练参数方案集中确定出目标训练参数方案。

8.根据权利要求7所述的一种基于物联网系统的上下肢康复训练方法，其特征在于：步骤3-3中按照预配置的推荐优先级从训练参数方案集中确定出训练参数方案的具体步骤为：

步骤3-3-1，按照采集的训练参数，按训练强度、训练频率、训练时间由大到小依次进行排序；

步骤3-3-2，从排序后的训练参数方案集中选取与采集训练参数匹配的方案确定为推荐的目标训练参数方案。

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