CN111803099A - 基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于径向基神经网络的人体肌肉力预测装置及方法，人体上肢肌肉力预测装置指肌电信号和关节角检测处理装置，其包括表面肌电信号传感器、磁敏角度传感器和信号预处理单元。预测方法包括肌肉力训练及预测流程，其包括基于径向基神经网络的表面肌电信号特征值、关节角和肌肉力的训练和肌肉力预测流程；通过vicon动作捕捉系统采集所需的运动轨迹数据，基于开源软件Opensim的上肢肌骨模型采用采集的运动轨迹数据计算所要预测的肌肉力，在采集运动数据的同时基于本发明的肌电信号和关节角检测装置同时获得运动过程中上肢肌肉的肌电信号和关节角数据，之后基于本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法进行肌肉力训练和预测。
Description
技术领域
本发明涉及生物力学领域，更具体地，涉及基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测装置及方法。
背景技术
肌肉是人类日常生产生活的动力来源，肌肉力的测定在很多研究领域具有重要意义，如类人机器人的设计制造必须通过对肌肉系统的仿真模拟实现类人运动。在人体康复医学领域中对病人的肌肉力进行测定可以了解肌肉损伤状况，康复医学中设计康复器械需要对肌肉力进行测定以实现较好的康复效果。体育竞技运动中为了提高运动员的成绩往往要对运动员在运动中肌肉力的变化做详细的测量和分析。因此肌肉力的测定具有广泛的应用和意义。
肌肉力及肌肉力学性能参数的测量在人体康复和人体肌肉评估方面有很重要的作用。公开号为CN 107050828 A的中国专利“一种基于肌肉质量测定的智能化力量训练方法”使用肌肉质量测定的智能化力量训练器械，通过等速向心运动获得人各部位的最大力量，通过生物电阻抗方法获得人体各部位的肌肉量，通过肌肉质量的评估模型，获得人体各部位和全身的肌肉质量评价结果，并根据肌肉质量的测定情况，给出可在设备中执行的力量训练方案，并对训练结果进行评估。该发明可以广泛应用于人体肌肉质量测评，用来评估人体肌肉衰老情况，然而该发明获得了向心运动中的最大力量却未能获得运动过程中的肌肉力量变化，该发明便携性较差，不能用于测定户外运动中的人体肌肉力。公开号为CN106264573 A的中国专利“一种便携式肌肉力学参数及肌肉力在体超声检测装置及方法”采用超声波检测装置对在体人或动物的肌肉进行超声波信号采集，即时对检测信号进行智能分析处理，并提取与肌肉力相关的多个特征参数进行分别成像，结合传统B扫描图像，实现对单块肌肉力学性能参数及肌肉力的测量和定量显示，根据肌肉预设阀值预测肌肉健康状态并对应发出报警提示。该发明的超声波检测装置能较好的测得肌肉力学性能和肌肉力，但由于超声检测设备较难直接固定在人体肌肉上，因此无法实现某些室外运动中的人体肌肉力的实时检测，同时该设备可移植性较差，不能结合某些康复器械使用。文献(Yu M,LiG,Jiang D,et al.Application of PSO-RBF neural network in gesture recognitionof continuous surface EMG signals[J]. Journal of Intelligent&Fuzzy Systems,2019(Preprint):1-12.)使用径向基神经网络和表面肌电信号对手势进行预测，本发明将使用表面肌电信号的肌电特征值、连续的关节角度值实现肌肉力的预测。
目前肌肉力的测定方法主要以检测、测量为主，而鲜有基于骨骼肌肉模型的肌肉力计算和预测系统。
目前随着计算机技术的发展，通过一些生物力学开源软件如Opensim中的虚拟肌肉骨骼模型可以计算得到肌肉力，这为肌肉力的预测提供了极大的便利。
发明内容
为了实现人体上肢肌肉力的预测，本发明提出了基于径向基神经网络的肌肉力预测装置及方法，装置和方法的特点是便携性，可以实现肌肉力的实时预测，可移植性较好，可以移植到其他设备，如康复机器人，以实现较好的康复效果。
本发明的人体上肢肌肉力预测装置是由表面肌电信号传感器、磁敏角度传感器、信号预处理单元组成。人体上肢肌肉力预测方法包括肌肉力预测模型的训练流程、肌肉力预测模型的预测流程。
第一方面，本发明提供基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测装置，其特征在于：是由表面肌电信号传感器(1)、磁敏角度传感器(2)、信号预处理单元(3)组成。
所述的表面肌电信号传感器(1)由电极和蓝牙传感器组成。
所述的表面肌电信号传感器(1)通过蓝牙通信与信号预处理单元(3)连接。
所述的磁敏角度传感器(2)通过蓝牙与信号预处理单元连接。
所述的信号预处理单元(3)主要完成肌电信号的滤波、降噪和特征值提取及关节角数据的降噪滤波。
所述的信号预处理单元(3)为嵌入式系统，对采集的信号进行滤波、降噪和特征提取。
第二方面，本发明提供基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，该方法包含训练流程和预测流程。训练流程的数据来源于本发明的人体上肢肌肉力预测装置采集和处理得到的上肢肌电信号特征值和vicon运动捕捉系统采集的运动轨迹数据及基于Opensim人体上肢肌肉骨骼模型计算所得的肌肉力，关节角数据。设置径向基神经网络的参数，包括节点数和学习率。将肌电信号特征值、关节角作为神经网络的输入数据，肌肉力作为输出数据导入径向基神经网络中进行训练。预测流程的数据来源于本发明的人体上肢肌肉力预测装置采集和处理得到的上肢肌电信号特征值和关节角数据。将肌电信号特征值、关节角作为神经网络的输入数据导入径向基神经网络中进行训练，即可得到肌肉力作为输出数据，实现肌肉力的预测。
基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法实施步骤如下：
步骤1)在手臂上放置Mark点，以肘屈伸动作为例，Mark点的运动要能反映出肘屈伸动作，使用运动捕捉系统获得待预测者肘关节屈伸运动轨迹数据，使用本发明的人体上肢肌肉力预测装置采集和处理得到在肘关节屈伸过程中的肌电信号，肌电信号经过信号预处理单元得到肌电特征值数据。
步骤2)使用步骤1)中的肘关节屈伸运动轨迹数据结合开源软件Opensim中上肢肌肉骨骼模型计算相关肌肉的肌肉力及关节角。
步骤3)肌肉力训练流程，使用肌电信号的特征值(特征值包括肌电积分值、均方根值和波长)、肘关节角度值和肌肉力值作为数据训练径向基神经网络。
步骤4)肌肉力预测流程，使用肌电信号和关节角检测处理装置采集的肌电信号来预测上肢肌肉力。将肌电信号特征值、关节角作为神经网络的输入数据导入径向基神经网络中进行预测，即可得到肌肉力作为输出数据，实现肌肉力的预测。
进一步的本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，步骤1)中手臂的 Mark点位于两侧肩膀，肘关节两侧的旋转中心和桡骨末端的两侧(靠近腕骨)，共6个Mark 点。
进一步的本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，步骤2)中的肌肉骨骼模型为右上肢模型，该模型由7个身体部分(胸骨、锁骨、肩胛骨、肱骨、尺骨、桡骨和手) 和17个自由度(胸锁关节、肩锁关节和肩锁关节的3个正交铰链，胸椎关节的3个平动自由度和转动自由度以及肘关节的屈伸和前臂旋后)组成。
进一步的本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，步骤3)中肌电信号特征值中的肌电积分值计算如下：
进一步的本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，步骤3)中肌电信号特征值中的均方根值计算方法如下：
进一步的本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，步骤3)中肌电信号特征值中的波长计算方法如下：
进一步的本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，步骤3)中的径向基神经网络的激活函数如下：
进一步的本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，步骤3)中的径向基神经网络的输出如下：
进一步的本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，步骤3)中训练流程的数据来源于本发明的人体上肢肌肉力预测装置采集和处理得到的上肢肌电信号特征值和 vicon运动捕捉系统采集的运动轨迹数据及基于Opensim人体上肢肌肉骨骼模型计算所得的肌肉力。
进一步的本发明的基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，步骤4)中肌电信号和关节角数据使用本发明提供的一种人体上肢肌肉力预测装置采集和处理，经过预处理单元处理后可以得到肌电信号特征值和关节角。径向基神经网络使用肌电信号特征值(肌电积分值、均方根值和波长)、肘关节角等数据实现人体上肢肌肉力的预测。
本发明的有益效果：
(1)本发明的人体上肢肌肉力预测装置和方法可以实现室外运动状态下的肌肉力预测，便携性较好。
(2)本发明的人体上肢肌肉力预测装置具有较好的移植性，例如可以与一些康复器械结合使用。
(3)本发明的肌肉力计算基于肌肉骨骼模型，肌肉力预测采用神经网络模型，准确性较高。
(4)本发明的肌肉力预测模型经过了事先训练，结合本发明的人体上肢肌肉力预测装置可以实现实时预测，并可同时记录运动过程中的关节角度和肌电信号。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明一组训练数据(原始数据)；
图3为本发明一组预测肌肉力与肌肉骨胳模型计算的肌肉力(真实值)对比。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。以下具体实施例用于说明本发明，但不能用来限制本发明的范围。
图1为基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测系统工作流程图。以右手肱桡肌的肌肉力预测为例本方法的实施步骤如下：
接好肌电传感器，传感器贴于肱桡肌肌腹。在两侧肩膀关节上，右手肘关节两侧旋转中心，手关节内侧的两侧放置Mark点，共6个Mark点，手臂均匀地做肘屈伸动作，使用摄像设备和肌电采集装置记录3个完整的肘屈伸动作周期的Mark点轨迹和肌电信号。
运动轨迹经Opensim的逆运动学和静态优化步骤可计算出肘关节运动数据和肱桡肌肌肉力数据。计算出的肘关节角、肱桡肌肌肉力和肌电信号如图2所示，将其作为一组训练数据。
使用肌肉力预测系统对一个完整周期的肘关节角、肱桡肌肌肉力、肌电特征值进行训练，训练使用了300样本，50个样本作为测试集，其中径向基神经网络的隐藏层节点数为30，学习率为0.1。
接好肌电传感器和关节角检测装置，做几组肘屈伸动作，记录肌电信号及关节数据，可通过肌肉力预测系统实时显示出肱桡肌肌肉力。肌肉力预测系统预测一个完整周期的肌肉力，共363组特征值，如图3所示，所预测肌肉力的最大误差为3.44％，预测效果良好。
Claims (2)
1.一种基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测装置，其特征在于：由表面肌电信号传感器(1)、磁敏角度传感器(2)、信号预处理单元(3)组成；
所述的表面肌电信号传感器(1)由电极和蓝牙传感器组成；
所述的表面肌电信号传感器(1)通过蓝牙通信与信号预处理单元(3)连接；
所述的磁敏角度传感器(2)通过蓝牙与信号预处理单元连接；
所述的信号预处理单元(3)主要完成肌电信号的滤波、降噪和特征值提取及关节角数据的降噪滤波；
所述的信号预处理单元(3)为嵌入式系统，对采集的信号进行滤波、降噪和特征提取。
2.一种基于径向基神经网络的人体上肢肌肉力预测方法，其特征在于，包括肌肉力预测模型的训练流程、肌肉力预测模型的预测流程，包括以下步骤：
步骤1)在手臂上放置Mark点，以肘屈伸动作为例，Mark点的运动要能反映出肘屈伸动作，使用运动捕捉系统获得待预测者肘关节屈伸运动轨迹数据，使用人体上肢肌肉力预测装置采集和处理得到在肘关节屈伸过程中的肌电信号，肌电信号经过信号预处理单元得到肌电特征值数据；
步骤2)使用步骤1)中的肘关节屈伸运动轨迹数据结合开源软件Opensim中上肢肌肉骨骼模型计算相关肌肉的肌肉力及关节角；
步骤3)肌肉力训练流程，使用肌电信号的特征值(特征值包括肌电积分值、均方根值和波长)、肘关节角度值和肌肉力值作为数据训练径向基神经网络；
步骤4)肌肉力预测流程，使用肌电信号和关节角检测处理装置采集的肌电信号来预测上肢肌肉力；将肌电信号特征值、关节角作为神经网络的输入数据导入径向基神经网络中进行计算，即可得到肌肉力作为输出数据，实现肌肉力的预测；
所述步骤1)中手臂的Mark点位于两侧肩膀，肘关节两侧的旋转中心和桡骨末端的两侧(靠近腕骨)；
所述步骤2)中的肌肉骨骼模型为右上肢模型，该模型由7个身体部分(胸骨、锁骨、肩胛骨、肱骨、尺骨、桡骨和手)和17个自由度(胸锁关节、肩锁关节和肩锁关节的3个正交铰链，胸椎关节的3个平动自由度和转动自由度以及肘关节的屈伸和前臂旋后)组成；
所述步骤3)中肌电信号特征值中的肌电积分值计算如下：
所述步骤3)中肌电信号特征值中的均方根值计算方法如下：
所述步骤3)中肌电信号特征值中的波长计算方法如下：
所述步骤3)中的径向基神经网络的激活函数如下：
所述步骤3)中的径向基神经网络的输出如下：
所述步骤3)中训练流程的数据来源于本发明的人体上肢肌肉力预测装置采集和处理得到的上肢肌电信号特征值和vicon运动捕捉系统采集的运动轨迹数据及基于Opensim人体上肢肌肉骨骼模型计算所得的肌肉力；
所述步骤4)中肌电信号和关节角数据使用人体上肢肌肉力预测装置采集和处理，经过预处理单元处理后可以得到肌电信号特征值和关节角；径向基神经网络使用肌电信号特征值(肌电积分值、均方根值和波长)、肘关节角等数据实现人体上肢肌肉力的预测。
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