CN111408038A - 一种基于电极阵列的便携式手部功能康复系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于电极阵列的便携式手部功能康复系统，可为手部运动功能失常患者提供康复治疗。该系统包括上位机控制软件、控制器、多通道刺激器、电极阵列和手部关节运动信息捕捉模块，所述上位机控制软件包括人机交互界面和相关算法；所述控制器用来运行控制算法，接收传感器测量的手部关节相关运动信息和发送控制指令；所述多通道刺激器实现24通道独立刺激功能；所述手部关节运动信息捕捉模块完成对手部关节运动相关信息的测量，同时对手部运动模型进行捕捉并在上位机进行显示。本康复系统能够帮助患者完成更多更灵活更复杂的手部康复训练动作，有助于加快患者手部运动功能的恢复，为患者提供了可便携、易穿戴的康复治疗设备。

Description

一种基于电极阵列的便携式手部功能康复系统
技术领域
本发明涉及辅助医疗康复训练领域，尤其涉及一种基于电极阵列的便携式手部功能康复系统。
背景技术
脑卒中(又称脑中风)是一种发病率高、致残率高、死亡率高的常见疾病，根据世界卫生组织(World Health Organization,WHO)统计，每一年有1500多万新增中风或脑血管疾病患者，随着医疗技术的不断进步，其死亡率逐年下降，其中约有2/3的病人能够幸存下来，但是至少有一半以上的幸存患者患有不同程度的中风后遗症，包括肢体偏瘫、认知障碍、昏迷、言语缺失等，其中偏瘫是最常见的症状，约有80％以上的患者患有不同程度的偏瘫。而在我国，随着老龄化社会的到来以及人口基数较大，中风患者的数量逐年增多。在众多中风后遗症中，手部日常功能的缺失是最常见症状，而手是人们与客观世界之间的一条重要纽带，可以完成各类复杂动作，也可以表达思想，但是手的内部构造精细、复杂，导致其受伤后难以康复。现代康复治疗手段根据医学中脑皮层重塑理论，在医师指导下，通过外部辅助装置帮助患者运动训练康复，其中康复装置多采用刚性装置，存在结构复杂、体型大、价格昂贵和自由度受限等缺点。
功能性电刺激(Function electrical stimulation，简称FES)能够模拟神经电信号激活肌肉运动的机理，使用外部电信号刺激肌肉产生运动，同时电信号沿神经通路反向传导，刺激脑部运动功能区，能够有效的重建运动功能。并且基于功能性电刺激的康复系统无需额外的运动机构，具有体积小、价格低的优点，能够有效的应用于手部功能康复治疗中。
然而，现有技术中大部分FES康复辅助训练系统为开环控制，其控制系统设计简单，一定程度上可以满足患者的需求，但是人体肌骨系统存在较高的复杂性和个体差异性，在使用时需要医师根据经验来调节电刺激参数。另外，在电刺激作用下，肌肉更容易产生疲劳，这将使得FES开环控制系统在多次重复后运动控制精度较低，甚至无法完成预期运动。另外，目前的FES技术中，一对电极只能够有效刺激一块目标肌肉，由于手部的康复训练任务会有多个手部关节和肌肉参与，所以单对电极在进行手部康复训练时的刺激选择性和聚焦性较差，从而降低训练效果。本发明意在解决上述问题而设立。
发明内容(分三个层次，发明内容、具体实施方式和实施例)
本发明的目的是针对上述FES康复设备和系统中的不足，提供了一种基于电极阵列的便携式手部功能康复系统，采用本发明的技术方案，使用电极阵列对患者患侧肌肉进行功能性电刺激，能够实现对患者手部关节运动的闭环控制，而且整套系统更加便携、使用简便，能够有效的实施手部功能康复训练。
为了实现上述目的，本发明提供一种基于电极阵列的便携式手部功能康复系统，所述系统包括上位机控制软件、控制器、多通道刺激器、电极阵列和手部关节运动信息捕捉模块；
其中所述上位机控制软件由MATLAB实现，包含人机交互界面、最大电压测试算法、电极阵列自动匹配算法、动作识别算法和运动控制优化算法；
其中所述控制器由树莓派实现，用来运行控制算法，接收传感器测量的手部关节相关运动信息和发送控制指令；
其中所述多通道刺激器包括24路独立刺激通道，通过无线模块与控制器连接，接收控制器发出的控制指令；
其中所述电极阵列使用柔性电路和纺织品制成，包括24个独立电极和1个参考电极；
其中所述手部关节运动信息捕捉模块由Kinect深度相机实现，完成对手部关节运动的相关信息的测量。
所述人机交互界面包含康复系统参数设置、算法功能选择、状态监控等功能；
其中所述康复系统参数设置功能包括康复功能选择设置、最大电压的设置、左手或者右手的康复训练设置。
其中所述算法功能选择为患者可通过该功能自由选择最大电压测试算法、电极阵列自动匹配算法、动作识别算法以及运动控制优化算法等不同的算法；
其中所述状态监控功能为患者在康复训练过程中可以通过该功能获得手部运动的实时相关信息。
所述最大电压测试算法为考虑到不同患者对电刺激的敏感程度不同，通过该算法对不同患者所能承受的最大刺激电压进行测试，以免过大的电压对患者的康复训练造成影响；
其中，最大电压测试算法中设有急停模块，当患者感觉到电压过大而造成不适时，即可通过停止模块停止该算法的运行，同时该算法可记录下患者所能承受的最大刺激电压。
所述电极阵列自动匹配算法为患者在使用该套系统时，无需精确放置电极位置，通过算法自动对电极和手部关节运动进行匹配，建立电极位置与手部关节运动之间的映射矩阵。
所述动作识别算法用于目标康复动作的自由设定。在康复动作设定阶段，可做出任意手势，由Kinect深度相机捕捉该手势中关节运动的相应信息，并将之设定为康复动作，即患者在康复训练过程中被要求完成的目标动作。
所述运动控制优化算法为康复训练过程中按照公式(1)中的迭代学习控制算法对手部运动进行优化控制，通过手部关节运动相关信息的历史数据，逐步提高康复运动的执行精度，从而改善康复治疗效果：
uk+1(t)＝uk(t)+L(ek(t),t) (1)
其中，uk+1(t)为第k+1次康复训练功能性电刺激的输入信号序列，uk(t)为第k次康复训练功能性电刺激的输入信号序列，ek(t)为患者手部关节康复训练目标值和实际值之间的误差且被定义为公式(2)：
ek(t)＝yd(t)-yk(t) (2)
其中，yd(t)为系统在t时刻期望得到的输出信号，即在动作识别算法中提前设定好的目标康复动作，yk(t)为每次康复训练得到的实际输出信号。
所述系统中的控制器由树莓派实现，可通过有线或者无线的方式与上位机连接，上位机控制软件部署在树莓派上运行，并在树莓派上建立两个TCP服务器，用于接收手部关节运动捕捉模块捕捉的手部关节运动的位置和角度数据，在运行完相关算法后生成控制指令，并将控制指令经过路由器由无线方式发送到刺激器。
所述系统中的多通道刺激器由无线模块、电源管理模块和多通道刺激模块组成；
其中所述无线模块由TL CC3200芯片实现，提供无线连接和数据处理功能。刺激器通过路由器实现与控制器的连接，接收控制器发出的控制指令；
其中所述电源管理模块包括低压模块和高压模块，低压模块为逻辑运算电路供电，高压模块为刺激通道提供能源；
其中所述多通道刺激模块包括24个双极性独立通道，实现每个通道的独立控制和去极化操作。
所述系统中的电极阵列是由柔性制版技术加工的可穿戴刺激电路，包括24个刺激电极和1个参考电极，电极之上附着导电水凝胶，增加导电性和与皮肤的贴合度。电极阵列通过排线与刺激器连接，使用绑带固定，保证患者在使用时的稳定、紧密和舒适性。
所述系统中的手部关节运动捕捉模块由Kinect深度相机实现，利用Kinect深度相机完成对手部关节运动的相关信息的非接触式测量，同时对手部运动模型进行捕捉；
其中所述的手部运动捕捉模型独立运行，并在上位机端提供手势显示界面，让患者在使用时可直观的观察到手部的运动状态，从而对大脑形成一定的视觉反馈，有利于提高患者的康复训练效果；
其中所述的手部关节运动捕捉模块无需在手部关节安装传感器，这便于患者的使用，并且可以提高手指运动的灵活性。
所述测量的手部关节运动的相关信息为Kinect深度相机所测得的手部17个关节的位置和角度数据。
所述系统中的功能性电刺激输入信号为40Hz的PWM(Pulse Width Modulation)信号，占空比由控制算法决定，占空比范围为0-300us。
所述系统中的输出信号为手部关节运动的角度信号。
附图说明
图1为基于电极阵列的便携式手部功能康复系统的结构框图。
图2为本发明康复系统上位机人机交互界面示意图。
图3为本发明控制器示意图。
图4为本发明多通道功能性电刺激器示意图。
图5为本发明刺激器电源管理模块示意图。
图6为本发明刺激器24路独立通道及无线模块示意图。
图7为本发明电极阵列示意图。
图8为本发明Kinect及手势捕捉示意图。
图9为本发明的具体工作过程结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图详细描述本发明的具体实施例。本发明描述的具体实施例仅用于解释本发明，不用于限定本发明。
本发明提供了一种基于电极阵列的便携式手部功能康复系统，该系统可以帮助脑卒中患者恢复因神经肌肉损伤而丧失的手部运动功能。在康复训练期间，通过电极阵列功能性电刺激帮助患者完成指定的手部运动训练任务，比如通过控制患侧肌肉来使患者手部做出指定的手势。训练任务中的手部运动手势的种类可以根据患者的不同情况进行设定。
通过参照以下相应的附图的描述中，本发明的装置和方法细节的特点和优点将变得更加容易理解。
图1为基于电极阵列的便携式手部功能康复系统的结构框图。
如图1所示，本发明的基于电极阵列的便携式手部功能康复系统主要包括上位机控制软件、控制器、多通道刺激器、电极阵列和手部关节运动捕捉模块。上位机控制软件为系统的核心部分，其中包括人机交互界面，最大电压测试算法、电极阵列自动匹配算法、动作识别算法和运动控制优化算法，所述人机交互界面包含康复系统参数设置、功能选择、状态监控等功能。系统利用控制器运行上位机控制软件中的相关算法来接收手部关节运动信息捕捉模块测得的手部关节角度信号，同时生成控制指令，并将控制指令发送到刺激器，所述控制器用树莓派实现，通过无线或有线的方式与上位机进行连接；通过手部关节运动捕捉模块记录患者在进行康复训练前设定的手部手势关节角度数据和康复训练过程中患者手部实时的关节角度数据；通过多通道刺激器模块接收控制器发出的控制指令，进而选择相应的刺激通道进行控制；通过电极阵列对患者相应的患侧肌肉群进行功能性电刺激以提供电刺激辅助支持，从而帮助患者实现手部关节的运动，完成已设定的康复训练任务。
下面结合患者手部关节的具体训练情况，分别对本发明的各个部分进行详细的描述。
图2为本发明的手部康复系统人机交互界面示意图。如图2所示，本发明的手部康复系统人机交互界面包括参数设置模块01、算法功能选择模块02、状态监控模块03。01所示参数设置模块用于患者在进行康复训练之前的一些参数的初始化设置，包括肌肉位置选择设置、最大电压设置、左手或右手设置。其中所述肌肉位置选择设置中预先设定的有几块不同的肌肉部位，根据患者的不同情况，通过肌肉位置选择设置来选择相应的肌肉群，比如手部伸肌或者屈肌的选择。其中所述最大电压设置模块用来调节刺激器最大输出电压值，可通过滑动按钮来调节针对不同肌肉群的最大刺激电压值；其中所述左手、右手设置，患者可根据不同情况选择针对左手或者右手的康复训练。02所示算法功能选择模块用于患者在进行康复训练时选择运行不同的算法，比如患者可点击运行最大电压测试算法来对自身所能承受的最大电压进行测试，当患者因电压过大而感到不适时可点击停止按钮来停止该算法的运行，同时该算法会记录下患者所能承受的最大电刺激电压。03所示状态监控模块用于患者康复训练过程中手部关节角度数据、系统的整体工作状态以及运动误差的实时显示，患者可以通过该模块实时的观察到在康复训练过程中手部关节角度数据的变化。
图3为本发明控制器示意图。如图3所示，本系统的控制器由树莓派实现，上位机控制软件部署在树莓派上运行。树莓派是一款基于ARM的微型电脑主板，以SD/MicroSD卡为内存硬盘，主板上搭载有4个USB2.0接口、1个网线接口以及5V的电源接口。在系统运行过程中，可用上位机的USB接口来为树莓派供电，同时树莓派通过无线或有线的方式与上位机建立连接，并需要在树莓派上建立两个TCP服务器，用于接收手部关节运动捕捉模块所测得的手部关节角度数据，以及向刺激器发送生成的控制指令。
图4为本发明多通道刺激器组装图。如图4所示，多通道刺激器由图5所示电源管理模块和图6所示24通道发生器及无线模块组成。患者在进行康复训练时，在图3所示的控制器中建立TCP服务器，多通道刺激器通过图6中所示无线模块与控制器建立连接，患者通过运行上位机控制软件中的电极阵列自动匹配算法来确定相应的刺激通道，并由控制器通过TCP服务器将控制指令打包发送给多通道功能性电刺激器，从而由图6中所示24通道发生器选择需要激活的刺激通道，对于每个刺激通道，刺激脉冲能够通过电极阵列中的刺激电极传递到目标肌肉，从而引起目标肌肉产生相应的动作。在进行功能性电刺激时，通过图5所示电源管理模块来为多通道功能性电刺激器供电，进而通过电极阵列给患者患侧肌肉施加电刺激。其中所述电源管理模块包括低压模块和高压模块，低压模块为24通道发生器中的逻辑运算电路和无线模块供电，高压模块为24通道发生器中的刺激通道供电。
图7为本发明电极阵列示意图。如图所示，电极阵列为使用柔性制版技术加工的可穿戴式刺激电路，包括24个刺激电极和1个参考电极，电极之上附着导电水凝胶，以增加导电性和与皮肤的贴合度，电极阵列通过排线与多通道功能性电刺激器连接。本发明在用于患者手部的康复训练时，图7所示电极阵列穿戴至患者患侧小臂，并用绑带固定在与训练相关的肌肉群的肌腹皮肤表面，但无需根据患者的训练任务精确放置电极位置，所述肌肉群为支配手部完成弯曲和伸展运动的拮抗肌对。电极阵列的每一个刺激电极与参考电极构成一对FES电极，一共有24对FES电极，每一对FES电极对应一个独立的刺激通道，刺激通道的数量依据康复训练任务的复杂度而定。刺激脉冲的参数，诸如脉冲幅度、脉冲宽度、刺激频率等，能够通过上位机控制软件中的运动控制优化算法进行优化调整，例如，所述刺激脉冲设置为PWM信号，刺激频率为40Hz。
图8为本发明Kinect及手部运动模型捕捉示意图。如图8所示，Kinect深度相机通过USB与上位机连接，放置于患者患侧手部前方。当使用时，本发明系统通过Kinect深度相机捕捉手部17个关节的角度数据，并通过socket将测量数据发送给上位机控制程序，通过上位机控制软件中的相关算法去分析、处理这些数据。同时手部运动捕捉模型独立运行，并提供手势显示界面，让患者在使用时可直观的观察到手部的运动状态，从而对大脑形成一定的视觉反馈，有利于加强患者的康复训练效果。
图9为本发明的具体工作过程结构示意图。如图9所示，本发明的工作过程如下：
脑卒中患者在使用本系统进行手部运动康复训练时，患者家属或医护人员需要将电极阵列穿戴至患者患侧小臂，并用绑带固定在与训练任务相关的肌肉群的肌腹皮肤表面，但无需根据患者的训练任务精确放置电极位置，所述肌肉群为支配手部完成弯曲和伸展运动的拮抗肌对，患者将小臂平放在桌边上，使手部自然放松的处在桌沿外。将Kinect深度相机放在患者患侧手部前方1米左右，使相机能够完全捕捉到手部运动时的关节角度信息。在部署完本系统的各部件之后，由患者或者医护人员打开上位机控制软件，等待控制器与上位机建立连接之后，运行上位机控制软件，启动系统。在进行康复训练前，患者或者医护人员通过上位机控制软件中的人机交互界面进行训练前的参数初始化设置，根据患者自身的不同情况选择针对左手或者右手的康复训练，根据预先定义好的康复训练任务选择相应的肌肉群，通过最大电压设置模块设置一个电压的上限值，以便测试患者所能承受的最大刺激电压。进行康复训练期间，在算法功能选择模块选择运行不同的算法来使患者完成设定的康复训练任务，首先点击运行最大电压测试算法来对自身所能承受的最大电压进行测试，当患者因电压过大而感到不适时点击停止按钮来停止该算法的运行，同时该算法会记录下患者所能承受的最大电刺激电压。之后，运行动作识别算法，由医护人员根据预先定义好的训练任务做出期望的手势动作，用Kinect深度相机记录下期望手势的关节角度数据，该手势动作为患者在系统协助下需要跟踪完成的目标动作。待系统记录下目标动作之后，运行电极阵列自动匹配算法，此时，依次对电极阵列的每个电极轮流施加三角波刺激脉冲，患者手部在功能性电刺激下开始运动，用Kinect深度相机记录下施加功能性电刺激时手部关节运动的角度数据，电极阵列自动匹配算法根据施加电刺激的电极和该电极在进行刺激时的手部关节角度数据建立线性映射关系，从而找到与目标动作相匹配的电极。确定与目标动作相匹配的电极之后，运行动作控制优化算法，患者手部开始在功能性电刺激下进行重复运动，对目标手势进行轨迹跟踪，并用Kinect深度相机记录轨迹跟踪期间的患者手部实时的关节角度数据。在人机交互界面中的状态显示模块会显示患者在康复训练期间手部关节运动的实时角度值，以及与目标动作角度值之间的误差，患者和医护人员可以通过该模块实时的了解到患者在康复训练期间的状态。
在康复训练期间，患者被要求尽可能地完成康复动作，即最小化期望动作与实际动作的误差。运动控制优化算法使用迭代学习控制方法来对输入信号进行控制，康复训练过程中记录患者每一次手部运动的关节角度数据，通过计算目标角度和实际角度之间的误差(ek(t))来估计第k次康复训练时跟踪轨迹的正确程度，定义为ek(t)＝yd(t)-yk(t)，这里yd(t)为设置的目标动作的手部关节角度值，yk(t)为第k次康复训练时跟踪轨迹时的手部关节角度值，在第k+1次重复运动时，使用第k次的角度误差ek(t)和功能性电刺激的输入信号序列uk(t)来更新第k+1次的输入信号序列uk+1(t)，定义为uk+1(t)＝uk(t)+L(ek(t),t)，其中L为迭代学习更新学习率。通过调整每一次重复运动中的输入信号，逐渐使患者在功能性电刺激作用下达到预定的康复训练动作，同时在上位机端，手部运动捕捉模型独立运行，并提供手势显示界面，让患者在使用时可直观的观察到手部的运动状态，从而对大脑形成一定的视觉反馈，有利于加强患者的康复训练效果。
上述实例只为说明本发明的技术构思和特点，并不能以此限制本发明的保护范围。对于本领域的技术人员来说，凡是根据本发明精神实质所做的等效变换或修饰改进，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于电极阵列的便携式手部功能康复系统，其特征在于，所述系统包括上位机控制软件、控制器、多通道刺激器、电极阵列以及手部关节运动信息捕捉模块：其中所述上位机控制软件包括人机交互界面、最大电压测试算法、电极阵列自动匹配算法、动作识别算法以及运动控制优化算法，控制软件由MATLAB实现，部署在控制器之上运行；其中所述控制器由树莓派实现，通过无线模块与上位机连接；其中所述多通道刺激器包括24路独立刺激通道，通过无线模块与控制器连接；其中所述电极阵列使用柔性电路制成，包括24个独立电极和1个参考电极；其中所述手部关节运动捕捉模块由Kinect深度相机完成，实现对手部17个关节的精确测量。
2.根据权利要求1所述的上位机控制软件由MATLAB实现，其特征在于包含人机交互界面，以及最大电压测试算法、电极阵列自动匹配算法、动作识别算法和动作控制优化算法，其中所述人机交互界面包含康复系统参数设置、功能选择、状态监控等功能。
3.根据权利要求1或者权利要求2所述最大电压测试算法，其特征在于考虑到不同患者对电刺激的敏感程度不同，通过该算法对不同患者所能承受的最大刺激电压进行测试，以免过大的电压对患者的康复训练造成影响。
4.根据权利要求1或者权利要求2所述电极阵列自动匹配算法，其特征在于无需精确放置电极位置，通过算法自动对电极和关节运动进行匹配，并建立映射矩阵，无需满足常规功能性电刺激康复系统对电极与肌肉精确匹配的要求，提高系统的易用性。
5.根据权利要求1或者权利要求2所述的动作识别算法，其特征在于目标康复动作的自由设定，在康复动作设定阶段，可做出任意手势，由Kinect深度相机捕捉该手势的关节位置和角度，并将之设定为康复动作。
6.根据权利要求1或者权利要求2所述的运动控制优化算法，其特征在于使用迭代学习控制算法对康复运动进行优化，通过历史运动数据，逐步提高康复运动执行精度，改善康复治疗效果。
7.根据权利要求1所述的控制器，其特征在于由树莓派实现，可通过有线或者无线的方式与上位机连接，控制软件部署在树莓派上运行，接收人机交互界面传递的手部关节运动数据，生成控制指令，并将控制指令发送到刺激器。
8.根据权利要求1所述的多通道刺激器，其特征在于包括无线模块、电源管理模块和多通道刺激模块。无线模块通过路由器连接控制器，接收控制指令；电源管理模块包括低压模块和高压模块，低压模块为逻辑运算电路供电，高压模块为刺激通道提供能源；多通道刺激模块包括24个双极性独立通道，实现每个通道的独立控制和去极化操作。
9.根据权利要求1所述的电极阵列，其特征在于使用柔性制版技术加工的可穿戴刺激电路，包括24个刺激电极和1个参考电极，电极之上附着导电水凝胶，增加导电性和与皮肤的贴合度，电极阵列通过排线与刺激器连接，使用绑带固定。
10.根据权利要求1所述的手部关节运动信息捕捉模块，其特征在于由Kinect深度相机实现手部关节角度和位置数据的非接触测量，手部运动捕捉模型独立运行，提供手势显示界面，并通过socket将测量数据发送给上位机控制程序，手部关节运动信息捕捉模块无需在手指上安装传感器，便于使用，并且提高手指运动的灵活性。
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