CN113018104A - 一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法；包括以下步骤：S1：通过远程控制系统的云端服务器从医生的移动端下载训练任务，在显示模块显示；S2：绕绳机构由控制单元控制，控制单元根据拉力传感器获取线绳的拉力强度，根据位移传感器获取线绳在训练过程中的长度；S3：对获取的肌电信号进行数据处理，对其进行特征提取和分类；S4：四组绕绳机构共同实现前、后、左、右方向以及弯腰的运动；S5：根据训练情况将训练结果通过云服务器反馈至医生的移动端，医生根据病人的康复情况设定新的训练计划，经过单片机处理之后得到腰部训练强度和肌肉疲劳度数据，去除不稳定肌电信号，减小肌肉疲劳度的测量误差，提高训练恢复效率。
Description
技术领域
本发明属于腰椎恢复领域，尤其涉及一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法。
背景技术
腰处于人体的中部，起着承上启下的作用，腰椎对于人体来说是非常重要的，同时也是非常容易出现健康问题的部位，随着工作的节奏越来越快，人体的腰部经常出现超负荷工作状态，非常容易因为疲劳二引起各种腰部疾病，腰部康复训练是治疗腰椎疾病的基本手段，运用此手段能够提高腰部疾病的治愈率，降低腰椎疾病的发病率。
现有的腰部康复训练大多依靠训练师的经验指导训练，或者是推拿等方式进行康复训练，康复训练设备单一，而且在采用设备自己进行康复训练时，缺乏和医生的及时沟通，不能及时根据恢复情况酌情加强或减少训练量，导致康复训练效率较低，同时存在着一定的安全风险，。
中国专利申请号202010412187.1公开了一种用于医疗护理的腰部康复训练装置，涉及医疗器械技术领域。本发明包括竖直板、金属框架、移动滑块、第一腰部固定环、第二腰部固定环和吊环；金属框架固定安装在竖直板；移动滑块通过滚轮活动安装在竖直板；第一腰部固定环与移动滑块通过滑轨滑动连接；第二腰部固定环通过两根弹性绳固定在连接柱；吊环与金属框架通过吊绳固定连接；通过设置腰部固定环和吊环，手持吊环进行助力，训练自身的腰部；训练缺乏系统性规划和监测，导致训练效率低，难以根据恢复程度调整训练计划。
中国专利申请号201510189821.9公开了一种腰部康复训练联接装置和控制方法：所述的腰部康复训练联接装置，包括铝合金型材框架和2个以上的腰部康复单元。每个腰部康复单元均包含气动人工肌肉单元、重力平衡单元、康复训练联接单元。所述的控制方法，由七个步骤构成，控制4个康复训练联接单元对患者进行弯腰康复训练；单纯靠电机牵引绳索对腰椎进行调节，训练程度难以控制，康复训练的安全性较难控制。
发明内容
针对现有技术不足，本发明的目的在于提供了一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，通过设置牵引辅助结合监控系统，便于医生及时了解患者恢复情况，医生直接控制病人的康复情况和改进训练计划，提升恢复效率；经过信号特征提取和分类得出最优的腰部肌电信号特征，经过单片机处理之后得到腰部训练强度和肌肉疲劳度数据，肌电信号处理之后，去除不稳定肌电信号，减小肌肉疲劳度的测量误差，提高训练恢复效率。
本发明提供如下技术方案：
一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法；包括以下步骤：
S1：通过远程控制系统的云端服务器从医生的移动端下载训练任务，在显示模块显示；
S2：绕绳机构由控制单元控制，控制单元根据拉力传感器获取线绳的拉力强度，根据位移传感器获取线绳在训练过程中的长度；实现训练，
S3：对获取的肌电信号进行数据处理，对其进行特征提取和分类，通过STM单片机及计算与分析，通过控制电机转速控制线绳的运行长度，电机带动滑杆转动，滑杆上设置的束线轮醉随着滑杆转动而转动，束线轮带动线绳经过第一转轮和第二转轮之后间接带动束腰带进行移动；
S4：束腰带前、后、左、右四个方向均连接有绕绳机构，四组绕绳机构共同实现前、后、左、右方向以及弯腰的运动；
S5：根据训练情况将训练结果通过云服务器反馈至医生的移动端，医生根据病人的康复情况设定新的训练计划。
优选的，步骤S3中，肌电信号数据处理的方法包括：A,通过云端服务器从医生移动端获取肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据，单片机自动设定训练特征的数据阈值，并通过LED显示器显示；B，束腰带上的肌电信号传感器采集肌电信号，并且通过信号特征提取和分类之后，获得肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据。
优选的，肌电信号数据处理的方法还包括步骤C，将得到的肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据与设定的阈值进行对比，若大于设定阈值，则说明满足训练强度，进行语音提醒，同时将康复训练结果数据通过wifi模块传输至云端服务器，并且发送至医生移动端；若小于设定的阈值，则返回步骤B中，重新采集肌电信号数据，进行数据处理，并且与前一步的康复训练数据相加，直到达到训练数据设定阈值。
优选的，步骤S3中，特征提取方法包括以下步骤：a,通过肌电信号传感器获取原始数据，在原始的数据处理时候首先进行数据分段，然后再对每一段数据进行特征体提取，选取时域、频域和时频域数据特征；b,根据肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化的特点将数据特征信号分层，对每一层采用聚类算法找出每一层的聚类中心，得出特征较为明显的数据集合，在对每一小类进行分类器训练，就可以提取比较好的分类和训练结果。
优选的，特征提取方法还包括步骤c,对于新的数据集首先通过聚类计算出其每一簇数据的中心，然后再与步骤b中建立的数据库的每一层聚类中心求取欧氏距离，再把新的数据集的每个聚类中心的距离相加；距离和最小的归为一类，对新数据实现分层；d, 步骤c中的数据到了某一层后用步骤b的方法判断其属于更小的集合一直到最底层，得到康复训练时肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据特征，去除杂质信号和强度较弱的肌电信号，提高数据的准确性。
优选的，步骤S3中，肌电信号特征分类通过BP神经网络系统对数据进行分类，根据时域、频域和时频域数据得出输入特征向量。
优选的，将肌电信号特征样本作为输入神经网络进行训练，经过隐含层的处理，不断针对样本X记性数据巩固和修正各项权值和阈值，最终得到满足期望值的映射条件，并且反向计算出实际输出层的结果与期望结果的误差，反向传递，一直到训练结果收敛，再将已经收敛的特征数据输入到STM单片机中进行数据处理，与训练医生移动端app进行数据交互，便于医生随时查看训练结果和训练强度。
优选的，一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法采用一种腰椎恢复的辅助装置；包括架体、束腰带、控制单元；所述架体侧面中心位置均设有固定块，所述架体的上方设有多组绕绳机构，所述每组绕绳机构均设有线绳，绕绳机构通过线绳与所述束腰袋连接，所述束腰带的设置在所述架体的内部中心处，束腰带用于固定康复患者的腰部；所述束腰带与固定块之间设有缓冲机构，所述缓冲机构包括套管，所述套管的一端与固定块连接，所述套管的另一端内部套设有导杆，所述导杆设在套管内部的一端外壁向外弯折，所述套管靠近导杆的一端外壁向内弯折，防止导杆从套管内部滑脱，所述导杆的另一端通过设置的万向球头与所述束腰带连接；所述导杆和套管的外部设有套管，所述弹簧一端所述固定块连接，弹簧另一端与所述束腰带连接；
腰椎恢复的辅助装置还包括远程监控系统，所述远程监控系统便与医生直接控制病人的康复情况和设定训练计划，远程监控系统包括单片机、显示模块、蓝牙模块、wifi模块、云端服务器、移动端、肌电信号传感器；医生通过移动端设定训练计划，通过云端服务器传送至控制单元，病人进行康复训练；当达到医生设置的训练强度时，控制单元控制语音系统发出语音提醒。
优选的，所述绕绳机构包括壳体，所述壳体的一端设置有电机，所述电机的输出轴通过联轴器连接有滑杆，所述滑杆设置在所述壳体的内部，所述滑杆与壳体的内壁通过轴承转动连接，所述滑杆上设有束线轮；所述电机的输出轴上设有第一齿轮，所述第一齿轮啮合连接有第二齿轮，所述第二齿轮的一侧连接有丝杆，第二齿轮带动所述丝杆转动。
优选的，所述丝杆设在所述滑杆的下方，所述丝杆通过轴承与壳体的内壁转动连接；所述丝杆上设有内螺纹管，所述内螺纹管与丝杆匹配转动套设，所述内螺纹管的外侧壁连接有连接杆，所述连接杆的另一端与所述束线轮连接；所述束线轮在转动束线的同时，通过丝杆带动内螺纹管，从而带动束线轮在滑杆上滑动。
优选的，所述第二齿轮的直径大于第一齿轮的直径；所述固定块的顶部设有第一转轮，第一转轮的下方设有位移传感器，所述固定块靠近中部的位置设有第二转动，所述第二转轮与束腰带处于同一水平面上；所述线绳通过束线轮绕经第一转轮和第二转轮，线绳的另一端与所述束腰带连接；所述线绳上设有拉力传感器，所述线绳只提供拉力作用，不提供弹力作用，增强稳定性；通过控制线绳的长度和拉力强度来调节恢复训练的强度。
优选的，所述架体的底部设有伸缩缸，所述伸缩缸的上方连接脚踏板，所述脚踏板设在束腰带的正向，用于固定康复患者的脚部，分担患者腰部的压力，防止腰部在训练过程中二次损伤。
优选的，远程监控系统中，肌电信号传感设在束腰带的内部，通过器肌电信号传感获得腰部肌电信号，对肌电信号进行预处理、特征提取、信号分类；经过处理得出最优的腰部鸡电信号特征，经过单片机处理之后得到腰部训练强度和肌肉疲劳度数据，肌电信号处理之后，去除不稳定肌电信号，减小肌肉疲劳度的测量误差，提高训练恢复效率。
优选的，肌电信号特征提取出隐藏在原始肌电信号中的能够表示肌肉运动特征的多维矢量，提取原始肌电信号的时域特征、频域特征、时频域特征。
优选的，对提取的肌电信号特征值进行分类，采用BP神经网络对原始肌电信号的时域特征、频域特征、时频域特征进行分类，减小肌电信号特征的数据误差。
优选的，远程监控系统中，得到腰部训练强度和肌肉疲劳度数据显示在LED显示屏上，同时根据wifi模块发送至云服务器，云服务器通过TCP网络协议发送至医生的移动端，医生通过移动端app及时了解患者的训练情况和恢复程度，以便及时变更新的康复训练计划。
肌电信号特征提取之后，通过BP神经网络系统对数据进行分类， 根据时域、频域和时频域数据得出输入特征向量X，X=[x1,x2,…,xn]T；输出特征向量Y=[y1,y2,…,yn]T；将肌电信号特征样本作为输入神经网络进行训练，经过隐含层的处理，不断针对样本X记性数据巩固和修正各项权值和阈值，最终得到满足期望值的映射条件，并且反向计算出实际输出层的结果与期望结果的误差，反向传递，一直到训练结果收敛，再将已经收敛的特征数据输入到STM单片机中进行数据处理，与训练医生移动端app进行数据交互，便于医生随时查看训练结果和训练强度，同时进行训练任务分配和变更，从而提高康复训练效率；在训练过程中对隐含层节点数目的确定直接影响着数据处理结果，隐含层节点数目较大，分类时间长，分类效率低；隐含层节点数目较小，特征数据收敛度低，数据分类效果差，由此，隐含层节点数目k满足k=α+（m+n）1/2；上式中m为输入层节点数目，n为输出层节点数目，α为调节常数，取值范围为1-15。
在康复训练的过程中，绕绳机构由控制单元控制，控制单元根据拉力传感器获取线绳的拉力强度，根据位移传感器获取线绳在训练过程中的长度，通过STM单片机及计算与分析，针对获取的肌电信号进行数据分析，自动控制电机转速，实现自动训练；电机带动滑杆转动，滑杆上设置的束线轮醉随着滑杆转动而转动，束线轮带动线绳经过第一转轮和第二转轮之后间接带动束腰带进行移动，束腰带前、后、左、右四个方向均连接有绕绳机构，四组绕绳机构共同实现前、后、左、右方向以及弯腰的运动，实现训练；依靠线绳运动的同时，束腰带前、后、左、右四个方向设有四个缓冲机构，通过缓冲机构连固定块，对束腰带进行固定，防止在出现大幅度动作，引起腰椎不适或者损伤，影响康复效率；为了进一步增加缓冲效果，防止造成误差，提升训练的安全性，所述弹簧压缩弹簧，螺距d 1.8-6.5mm，长度l为260-500mm，节距t3.6-10.3 mm；所述节距t和螺距d满足t·d大于等于36小于等于85mm2。当t·d小于36时，弹簧弹性提供的蓄能不足，压缩之后不易反弹，缓冲效果差；当t·d大于85时，弹簧太硬，起不到压缩作用，训练幅度范围小，达不到相应的训练效果；为了进一步提高缓冲效果，并且达到合适的训练运动幅度，防止幅度过大误伤训练者，所述弹簧节距t、长度l、螺距d之间满足以下关系：d＝λ·(l/t)；其中，λ为弹簧的调节系数，取值范围为0.66-3.28。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
（1）本发明一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，通过设置牵引辅助结合监控系统，便于医生及时了解患者恢复情况，医生直接控制病人的康复情况和改进训练计划，提升康复训练效率。
（2）本发明一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，经过信号特征提取和分类得出最优的腰部肌电信号特征，经过单片机处理之后得到腰部训练强度和肌肉疲劳度数据，肌电信号处理之后，去除不稳定肌电信号，减小肌肉疲劳度的测量误差，提高训练恢复效率。
（3）本发明一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，对肌电信号进行特征提取，得到康复训练时肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据特征，去除杂质信号和强度较弱的肌电信号，提高数据的准确性。
（4）本发明一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，通过BP神经网络系统对数据进行分类，并且通过对隐含层节点数目的限定，提高数据特征的收敛，从而提高康复训练效率。
（5）本发明一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，依靠线绳运动的同时，束腰带前、后、左、右四个方向设有四个缓冲机构，通过缓冲机构连固定块，两者相互结合，共同作用，对束腰带进行固定，防止在出现大幅度动作，引起腰椎不适或者损伤，影响康复效率。
（6）本发明一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，通过对弹簧节距、长度、螺距之间的限定，进一步提高缓冲效果，并且达到合适的训练运动幅度，防止幅度过大误伤训练者。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1是本发明的整体结构示意图。
图2是本发明的俯视图。
图3是本发明的绕绳机构示意图。
图4是本发明的缓冲机构示意图。
图5是本发明的肌电信号采集原理图。
图6是本发明的肌电信号特征分类示意图。
图7是本发明的远程控制系统框图。
图8是本发明的单片机处理模块图。
图9是本发明的肌电信号数据特征处理流程图。
图10是本发明的方法流程图。
图中：1、架体；2、束腰带；3、绕绳机构；4、缓冲机构；5、位移传感器；6、第一转轮；7、第二转轮；8、线绳；9、伸缩缸；10、脚踏板；11、控制单元；12、固定板；31、壳体；32、电机；33、第一齿轮；34、第二齿轮；35、滑杆；36、束线轮；37、丝杆；38、内螺纹管；39、连接杆；41、套管；42、导杆；43、弹簧。
具体实施方式
为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。
实施例一：
如图10所示，一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法；包括以下步骤：
S1：通过远程控制系统的云端服务器从医生的移动端下载训练任务，在显示模块显示；
S2：绕绳机构由控制单元控制，控制单元根据拉力传感器获取线绳的拉力强度，根据位移传感器获取线绳在训练过程中的长度；实现训练，
S3：对获取的肌电信号进行数据处理，对其进行特征提取和分类，通过STM单片机及计算与分析，通过控制电机转速控制线绳的运行长度，电机带动滑杆转动，滑杆上设置的束线轮醉随着滑杆转动而转动，束线轮带动线绳经过第一转轮和第二转轮之后间接带动束腰带进行移动；
S4：束腰带前、后、左、右四个方向均连接有绕绳机构，四组绕绳机构共同实现前、后、左、右方向以及弯腰的运动；
S5：根据训练情况将训练结果通过云服务器反馈至医生的移动端，医生根据病人的康复情况设定新的训练计划。
步骤S3中，肌电信号数据处理的方法包括：A,通过云端服务器从医生移动端获取肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据，单片机自动设定训练特征的数据阈值，并通过LED显示器显示；B，束腰带上的肌电信号传感器采集肌电信号，并且通过信号特征提取和分类之后，获得肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据。
肌电信号数据处理的方法还包括步骤C，将得到的肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据与设定的阈值进行对比，若大于设定阈值，则说明满足训练强度，进行语音提醒，同时将康复训练结果数据通过wifi模块传输至云端服务器，并且发送至医生移动端；若小于设定的阈值，则返回步骤B中，重新采集肌电信号数据，进行数据处理，并且与前一步的康复训练数据相加，直到达到训练数据设定阈值。
实施例二：
如图1-4所示，一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法采用的一种用腰椎恢复的辅助装置；包括架体1、束腰带2、控制单元11；所述架体1侧面中心位置均设有固定块12，所述架体1的上方设有多组绕绳机构3，所述每组绕绳机构3均设有线绳8，绕绳机构3通过线绳8与所述束腰袋连接，所述束腰带2的设置在所述架体1的内部中心处，束腰带2用于固定康复患者的腰部；所述束腰带2与固定块12之间设有缓冲机构4，所述缓冲机构4包括套管41，所述套管41的一端与固定块12连接，所述套管41的另一端内部套设有导杆42，所述导杆42设在套管41内部的一端外壁向外弯折，所述套管41靠近导杆42的一端外壁向内弯折，防止导杆42从套管41内部滑脱，所述导杆42的另一端通过设置的万向球头与所述束腰带2连接；所述导杆42和套管41的外部设有套管41，所述弹簧43一端所述固定块12连接，弹簧43另一端与所述束腰带2连接；
腰椎恢复的辅助装置还包括远程监控系统，所述远程监控系统便与医生直接控制病人的康复情况和设定训练计划，远程监控系统包括单片机、显示模块、蓝牙模块、wifi模块、云端服务器、移动端、肌电信号传感器；医生通过移动端设定训练计划，通过云端服务器传送至控制单元11，病人进行康复训练；当达到医生设置的训练强度时，控制单元11控制语音系统发出语音提醒；所述绕绳机构3包括壳体31，所述壳体31的一端设置有电机32，所述电机32的输出轴通过联轴器连接有滑杆35，所述滑杆35设置在所述壳体31的内部，所述滑杆35与壳体31的内壁通过轴承转动连接，所述滑杆35上设有束线轮36；所述电机32的输出轴上设有第一齿轮33，所述第一齿轮33啮合连接有第二齿轮34，所述第二齿轮34的一侧连接有丝杆37，第二齿轮34带动所述丝杆37转动。
所述丝杆37设在所述滑杆35的下方，所述丝杆37通过轴承与壳体31的内壁转动连接；所述丝杆37上设有内螺纹管38，所述内螺纹管38与丝杆37匹配转动套设，所述内螺纹管38的外侧壁连接有连接杆39，所述连接杆39的另一端与所述束线轮36连接；所述束线轮36在转动束线的同时，通过丝杆37带动内螺纹管38，从而带动束线轮36在滑杆35上滑动。
所述第二齿轮34的直径大于第一齿轮33的直径；所述固定块12的顶部设有第一转轮6，第一转轮6的下方设有位移传感器5，所述固定块12靠近中部的位置设有第二转动，所述第二转轮7与束腰带2处于同一水平面上；所述线绳8通过束线轮36绕经第一转轮6和第二转轮7，线绳8的另一端与所述束腰带2连接；所述线绳8上设有拉力传感器，所述线绳8只提供拉力作用，不提供弹力作用，增强稳定性；通过控制线绳8的长度和拉力强度来调节恢复训练的强度。
所述架体1的底部设有伸缩缸9，所述伸缩缸9的上方连接脚踏板10，所述脚踏板10设在束腰带2的正向，用于固定康复患者的脚部，分担患者腰部的压力，防止腰部在训练过程中二次损伤。
实施例三：
如图7-9所示，在实施例一的基础上，远程监控系统中，肌电信号传感设在束腰带2的内部，通过器肌电信号传感获得腰部肌电信号，对肌电信号进行预处理、特征提取、信号分类；经过处理得出最优的腰部鸡电信号特征，经过单片机处理之后得到腰部训练强度和肌肉疲劳度数据，肌电信号处理之后，去除不稳定肌电信号，减小肌肉疲劳度的测量误差，提高训练恢复效率；肌电信号特征提取出隐藏在原始肌电信号中的能够表示肌肉运动特征的多维矢量，提取原始肌电信号的时域特征、频域特征、时频域特征；对提取的肌电信号特征值进行分类，采用BP神经网络对原始肌电信号的时域特征、频域特征、时频域特征进行分类，减小肌电信号特征的数据误差。
远程监控系统中，得到腰部训练强度和肌肉疲劳度数据显示在LED显示屏上，同时根据wifi模块发送至云服务器，云服务器通过TCP网络协议发送至医生的移动端，医生通过移动端app及时了解患者的训练情况和恢复程度，以便及时变更新的康复训练计划。
实施例四：
如图5-6所示，在实施例一的基础上，所述特征提取方法包括以下步骤：a,通过肌电信号传感器获取原始数据，在原始的数据处理时候首先进行数据分段，然后再对每一段数据进行特征体提取，选取时域、频域和时频域数据特征；b,根据肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化的特点将数据特征信号分层，对每一层采用聚类算法找出每一层的聚类中心，得出特征较为明显的数据集合，在对每一小类进行分类器训练，就可以提取比较好的分类和训练结果；c,对于新的数据集首先通过聚类计算出其每一簇数据的中心，然后再与步骤b中建立的数据库的每一层聚类中心求取欧氏距离，再把新的数据集的每个聚类中心的距离相加；距离和最小的归为一类，对新数据实现分层；d, 步骤c中的数据到了某一层后用步骤b的方法判断其属于更小的集合一直到最底层，得到康复训练时肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据特征，去除杂质信号和强度较弱的肌电信号，提高数据的准确性。
肌电信号特征提取之后，通过BP神经网络系统对数据进行分类， 根据时域、频域和时频域数据得出输入特征向量X，X=[x1,x2,…,xn]T；输出特征向量Y=[y1,y2,…,yn]T；将肌电信号特征样本作为输入神经网络进行训练，经过隐含层的处理，不断针对样本X记性数据巩固和修正各项权值和阈值，最终得到满足期望值的映射条件，并且反向计算出实际输出层的结果与期望结果的误差，反向传递，一直到训练结果收敛，再将已经收敛的特征数据输入到STM单片机中进行数据处理，与训练医生移动端app进行数据交互，便于医生随时查看训练结果和训练强度，同时进行训练任务分配和变更，从而提高康复训练效率；在训练过程中对隐含层节点数目的确定直接影响着数据处理结果，隐含层节点数目较大，分类时间长，分类效率低；隐含层节点数目较小，特征数据收敛度低，数据分类效果差，由此，隐含层节点数目k满足k=α+m+n1/2；上式中m为输入层节点数目，n为输出层节点数目，α为调节常数，取值范围为1-15。
实施例五：
在实施例一的基础上，在康复训练的过程中，绕绳机构3由控制单元11控制，控制单元11根据拉力传感器获取线绳8的拉力强度，根据位移传感器5获取线绳8在训练过程中的长度，通过STM单片机及计算与分析，针对获取的肌电信号进行数据分析，自动控制电机32转速，实现自动训练；电机32带动滑杆35转动，滑杆35上设置的束线轮36醉随着滑杆35转动而转动，束线轮36带动线绳8经过第一转轮6和第二转轮7之后间接带动束腰带2进行移动，束腰带2前、后、左、右四个方向均连接有绕绳机构3，四组绕绳机构3共同实现前、后、左、右方向以及弯腰的运动，实现训练；依靠线绳8运动的同时，束腰带2前、后、左、右四个方向设有四个缓冲机构4，通过缓冲机构4连固定块12，对束腰带2进行固定，防止在出现大幅度动作，引起腰椎不适或者损伤，影响康复效率；为了进一步增加缓冲效果，防止造成误差，提升训练的安全性，所述弹簧43压缩弹簧43，螺距d 1.8-6.5mm，长度l为260-500mm，节距t3.6-10.3 mm；所述节距t和螺距d满足t·d大于等于36小于等于85mm2。当t·d小于36时，弹簧43弹性提供的蓄能不足，压缩之后不易反弹，缓冲效果差；当t·d大于85时，弹簧43太硬，起不到压缩作用，训练幅度范围小，达不到相应的训练效果；为了进一步提高缓冲效果，并且达到合适的训练运动幅度，防止幅度过大误伤训练者，所述弹簧43节距t、长度l、螺距d之间满足以下关系：d＝λ·(l/t)；其中，λ为弹簧43的调节系数，取值范围为0.66-3.28。
通过上述技术方案得到的装置是一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，通过设置牵引辅助结合监控系统，便于医生及时了解患者恢复情况，医生直接控制病人的康复情况和改进训练计划，提升康复训练效率；经过信号特征提取和分类得出最优的腰部肌电信号特征，经过单片机处理之后得到腰部训练强度和肌肉疲劳度数据，肌电信号处理之后，去除不稳定肌电信号，减小肌肉疲劳度的测量误差，提高训练恢复效率；对肌电信号进行特征提取，得到康复训练时肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据特征，去除杂质信号和强度较弱的肌电信号，提高数据的准确性；通过BP神经网络系统对数据进行分类，并且通过对隐含层节点数目的限定，提高数据特征的收敛，从而提高康复训练效率；依靠线绳运动的同时，束腰带前、后、左、右四个方向设有四个缓冲机构，通过缓冲机构连固定块，两者相互结合，共同作用，对束腰带进行固定，防止在出现大幅度动作，引起腰椎不适或者损伤，影响康复效率；通过对弹簧节距、长度、螺距之间的限定，进一步提高缓冲效果，并且达到合适的训练运动幅度，防止幅度过大误伤训练者。
本发明中未详细阐述的其它技术方案均为本领域的现有技术，在此不再赘述。
以上所述仅为本发明的优选实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化；凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法；其特征在于，包括以下步骤：
S1：通过远程控制系统的云端服务器从医生的移动端下载训练任务，在显示模块显示；
S2：控制单元根据拉力传感器获取线绳的拉力强度，根据位移传感器获取线绳在训练过程中的长度；
S3：通过肌电信号传感器获取肌电信号，对获取的肌电信号进行数据处理，对其进行特征提取和分类，通过STM单片机计算与分析，通过控制电机转速控制线绳的运行长度，电机带动滑杆转动，滑杆上设置的束线轮醉随着滑杆转动而转动，束线轮带动线绳经过第一转轮和第二转轮之后间接带动束腰带进行移动；
S4：束腰带通过四个方向设的四组绕绳机构共同实现前、后、左、右方向以及弯腰的运动；
S5：根据训练情况将训练结果通过云服务器反馈至医生的移动端，医生根据病人的康复情况设定新的训练计划。
2.根据权利要求1所述一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，其特征在于，步骤S3中，肌电信号数据处理的方法包括：A,通过云端服务器从医生移动端获取肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据，单片机自动设定训练特征的数据阈值，并通过LED显示器显示；B，束腰带上的肌电信号传感器采集肌电信号，并且通过信号特征提取和分类之后，获得肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据。
3.根据权利要求2所述一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，其特征在于，肌电信号数据处理的方法还包括步骤C，将得到的肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据与设定的阈值进行对比，若大于设定阈值，则说明满足训练强度，进行语音提醒，同时将康复训练结果数据通过wifi模块传输至云端服务器，并且发送至医生移动端；若小于设定的阈值，则返回步骤B中，重新采集肌电信号数据，进行数据处理，并且与前一步的康复训练数据相加，直到达到训练数据设定阈值。
4.根据权利要求3所述一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，其特征在于，步骤S3中，特征提取方法包括以下步骤：a,通过肌电信号传感器获取原始数据，在原始的数据处理时候首先进行数据分段，然后再对每一段数据进行特征体提取，选取时域、频域和时频域数据特征；b,根据肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化的特点将数据特征信号分层，对每一层采用聚类算法找出每一层的聚类中心，得出特征较为明显的数据集合，在对每一小类进行分类器训练，就可以提取比较好的分类和训练结果。
5.根据权利要求4所述一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，其特征在于，特征提取方法还包括步骤c,对于新的数据集首先通过聚类计算出其每一簇数据的中心，然后再与步骤b中建立的数据库的每一层聚类中心求取欧氏距离，再把新的数据集的每个聚类中心的距离相加；距离和最小的归为一类，对新数据实现分层；d, 步骤c中的数据到了某一层后用步骤b的方法判断其属于更小的集合一直到最底层，得到康复训练时肌肉疲劳度和训练时肌肉动作变化数据特征，去除杂质信号和强度较弱的肌电信号，提高数据的准确性。
6.根据权利要求1所述一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，其特征在于，步骤S3中，肌电信号特征分类通过BP神经网络系统对数据进行分类，根据时域、频域和时频域数据得出输入特征向量。
7.根据权利要求6所述一种基于生物曲面的人体腰椎恢复的方法，其特征在于，将肌电信号特征样本作为输入神经网络进行训练，经过隐含层的处理，不断针对样本X记性数据巩固和修正各项权值和阈值，最终得到满足期望值的映射条件，并且反向计算出实际输出层的结果与期望结果的误差，反向传递，一直到训练结果收敛，再将已经收敛的特征数据输入到STM单片机中进行数据处理，与训练医生移动端app进行数据交互，便于医生随时查看训练结果和训练强度。
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