CN113058157A - 多信号融合的反馈式功能性电刺激系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，包括：信息采集模块，用于在患者进行肢体的运动训练过程中，实时采集患者中枢神经信息与外周运动信息；显示操作模块，用于选择康复训练方式、储存康复数据信息及显示评估结果；信息处理融合模块，用于将所述信息采集模块所获取的中枢神经信息与外周运动信息进行处理与多模态同步融合分析；多信号融合FES控制模块，用于按照显示操作模块中所选择的运动模式，同时融合从信息处理融合模块传输的中枢神经信息与外周运动评估信息，建立时效控制模型，按照控制模型根据变化值输出电刺激控制命令；多通道FES输出模块，用于按照电刺激控制命令控制各个通道的刺激参数，输出电刺激电流。

Description

多信号融合的反馈式功能性电刺激系统

技术领域

本发明涉及康复辅具领域，具体地涉及一种多信号融合的反馈式功能性电刺激系统。

背景技术

功能性电刺激(functional electrical stimulation,FES)技术是采用低频电流脉冲刺激靶神经，引起相应的肌肉收缩，能够促进患者损伤肢体运动功能和脑功能的恢复，改善患者身体功能的一种康复技术。临床研究表明，功能性电刺激能显著改善运动功能障碍患者的伸够、抓握和步行能力，预防早期肌肉萎缩，增加本体感觉刺激，促进中枢功能重组，提高大脑可塑性。目前，功能性电刺激已由最初的单通道刺激发展到多通道刺激，可实现对多个肌肉交替刺激，产生更协调、更符合机体功能运动的活动，更好的改善患者的肢体运动功能。

在近红外测量过程中，神经功能活动会引起光散射的变化，产生光信号。光信号测量技术能够克服常用连续波光谱原理测量的近红外脑氧信号3-5秒的延时，提高近红外的时间分辨率至毫秒级别，通过检测光信号的变化来直接反应神经细胞的功能活动，使实时监测脑神经活动并反馈调控功能电刺激参数成为可能。

专利号为CN109453462A的“一种功能性电刺激装置和系统”，基于脑电信号和姿态信号，当在脑电信号中具有运动想象信息时，从姿态信号中提取特征值，对刺激关节肌群输出对应的电刺激，将患者的运动意图传达至待刺激关节对应的肌群，模仿正常人体神经传达运动意图方式，来对患肢进行自主控制的康复训练。专利号为CN110420383A的“一种基于多模态融合反馈的可调功能性电刺激控制方法”，基于肌电、超声和FSR压力信号，电刺激输出将传感信息反馈到人体，多模态传感信息作为电刺激输出的反馈，形成闭环信号采集-电刺激过程。专利号为CN110404168A的“一种自适应电刺激训练系统”，通过监测运动学信号和动力学信号在步态中的变化，电刺激控制模块自适应的调节多通道电刺激器的输出时相和强度，提高患者的步态行走能力，可用于下肢康复训练。当今康复训练系统的发展侧重于功能的集成化，重点是将训练参数的智能化调整与训练效果的实时评估结合在一起。但上述提及的功能电刺激系统缺乏在运动与电刺激结合训练过程中对患者进行实时的多模态功能评估。从中枢-外周多模态信息融合角度出发，实时评估康复训练效果，指导康复训练方案的智能化调整，可促进运动训练与外周神经刺激协同优化和实时反馈，实现个性化干预，构建协同增强的一体化平台，使得FES作为辅助治疗策略发挥最大行为增益，优化临床康复路径。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提出的一种多信号融合的反馈式FES系统，通过结合肢体运动辅助器械实现对卒中患者进行运动与外周神经肌肉电刺激的同步训练，实时优化刺激参数，评估康复训练效果，有利于患侧肢体的功能恢复。

本发明的多信号融合的反馈式功能性电刺激系统包括：

信息采集模块，用于在患者进行肢体的运动训练过程中，实时采集患者中枢神经信息与外周运动信息；

显示操作模块，用于选择康复训练方式、储存康复数据信息及显示评估结果；

信息处理融合模块，用于将所述信息采集模块所获取的中枢神经信息与外周运动信息进行处理与多模态同步融合分析；

多信号融合FES控制模块，用于按照显示操作模块中所选择的运动模式，同时融合从所述信息处理融合模块传输的中枢神经信息与外周运动评估信息，建立中枢神经信息与外周运动信息与FES控制器之间的时效控制模型，按照所述控制模型根据中枢神经信息和外周运动信息的变化值输出电刺激控制命令以控制FES各个通道的电刺激输出参数；以及

多通道FES输出模块，用于按照所述多信号融合FES控制模块发送的电刺激控制命令控制各个通道的刺激参数，输出相对应的频率、脉冲宽度和幅值的电刺激电流，以辅助肢体进行运动康复训练。

根据一个实施例，所述信息采集模块包括包括近红外采集单元和运动信息采集单元，其中所述近红外采集单元用于在患者进行康复训练过程中，实时采集患者对应位置的近红外光神经信号，并且其中所述运动信息采集单元包括压力传感器、绝对值编码器和电机轴转速采集器，用于采集康复训练过程中获取实时调节电刺激参数所需的力信号、位置信号和角速度信号。

根据一个实施例，所述压力传感器用于采集肢体康复训练过程中的推力和/或拉力；所述绝对值编码器用于采集电机轴绝对转动位置，从而确定康复训练过程中任意时刻的肢体位置。

根据一个实施例，所述信息处理融合模块包括近红外信号处理单元、力处理单元、位置处理单元及动作处理单元，以对所述功能近红外采集的近红外光神经信号、所述运动信息采集单元采集的力信号、位置信号及角速度信号进行处理，得出当前运动过程中的大脑功能活动的变化、肢体运动过程中力变化、运动速度及肢体位置变化信息，对运动功能状态进行实时评估与反馈，并将计算结果实时传输至所述多信号融合FES控制模块以及所述显示操作模块。

根据一个实施例，所述力处理单元用于对康复训练过程中肢体左右两侧力进行对比，并且根据力差大小确定在患侧施加电刺激强度，其中所述动作处理单元用于分析康复训练过程中运动转速变化情况，其中近红外信号处理单元用于分析康复训练过程中左右脑区连接性平衡变化情况，以此作为反馈参数实时调整电刺激强度。

根据一个实施例，所述控制器对所述信息采集模块采集来的信息进行处理，在施加电刺激的肢体主动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析电机轴角速度值变化比值(b)，b＝(n₁-n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁[1+a(1+b)]，其中I₁为当前电流强度；利用所述近红外处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：当以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI_左时，左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

根据另一个实施例，所述控制器对所述信息采集模块采集来的信息进行处理，在施加电刺激的肢体被动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析电机轴角速度值变化比值(b)，b＝(n₁-n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁(1+a)，其中I₁为当前电流强度；利用所述近红外处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：当以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI_左时，左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

在一个有利的实施例中，所述多通道FES输出模块按照所述多信号融合FES控制模块发送的输出时相参数驱动多通道FES输出模块的多通道FES电刺激器的开关以控制各通道电刺激电脉冲的开始和结束时间，各通道FES输出刺激强度分别依据患者静息状态下最大的承受电刺激强度设置一个标定输出强度参数值，所述标定输出强度参数值对应的输出为最大电刺激电流幅值。

本发明的另一方面还涉及一种多信号融合的反馈式功能性电刺激方法，其特征在于，

利用信息采集模块采集患者中枢神经信息与外周运动信息；

利用信息处理融合模块将所述信息采集模块所获取的中枢神经信息与外周运动信息进行处理并进行多模态同步融合分析；

利用多信号融合FES控制模块建立中枢神经信息与外周运动信息与FES控制器之间的时效控制模型，按照所述控制模型根据中枢神经信息和外周运动信息的变化值输出电刺激控制命令以控制FES各个通道的电刺激输出参数；以及

多通道FES输出模块，用于按照所述多信号融合FES控制模块发送的电刺激控制命令控制各个通道的刺激参数，输出相对应的频率、脉冲宽度和幅值的电刺激电流，以辅助肢体进行运动康复训练。

根据一个有利实施例，在施加电刺激的肢体主动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析信息采集模块中的运动信息采集单元所包括的电机轴的角速度值变化比值(b)，b＝(n₁–n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁[1+a(1+b)]，其中I₁为当前电流强度；利用所述信息处理融合模块的近红外信号处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：当以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI左时，左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

根据另一个有利实施例，在施加电刺激的肢体被动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析信息采集模块中的运动信息采集单元所包括的电机轴的角速度值变化比值(b)，b＝(n₁–n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁(1+a)，其中I₁为当前电流强度；利用所述信息处理融合模块的近红外信号处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：当以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI左时，左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

本发明的技术方案还如下所示。

一种多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，其特征在于，包括：

信息采集模块，包括近红外采集单元和运动信息采集单元；

近红外采集单元，用于在患者进行康复训练过程中，实时采集患者对应位置的近红外光神经信号；

运动信息采集单元，用于在患者进行康复训练过程中，获取实时调节电刺激参数所需的力信号、位置信号和速度信号；

信息处理融合模块，包括近红外信号处理单元、力处理单元、位置处理单元及动作处理单元；

多信号融合FES控制模块，用于根据信息处理融合模块输出的运动信息参数，实时调整电刺激参数，产生电刺激信号；

多通道FES输出模块，用于执行FES控制模块输出的电刺激信号，传输至刺激肌肉，帮助患者进行运动康复训练；

显示操作模块，包括选择操作单元，数据储存单元，及评估显示单元。用于选择康复训练方式、储存康复数据信息及显示评估结果。

根据一个有利实施例，所述运动信息采集单元包括柔性薄膜压力传感器、绝对值编码器和电机轴转速采集器(电机自带)，用于采集康复训练过程中的力信号、位置信号和速度信号；

所述信息处理融合模块包括近红外信息处理单元、力处理单元、位置处理单元和动作处理单元，用于对所述光神经信号、力信号、位置信号和速度信号进行处理，得出当前运动过程中的力变化、运动速度和肢体位置；

所述近红外信息处理单元对所采集的近红外光神经信号进行处理分析，光神经信号经过带通滤波和独立成分分析去除心率及其谐波干扰，并计算每两个通道信号间的皮尔逊相关系数，表征运动过程中脑皮层区域协同程度；计算健侧脑和患侧脑的连接偏侧性指数LI，表征运动过程中健、患侧脑的主导程度。

所述多信号融合FES控制模块，根据所述力变化、运动速度和肢体位置输出电刺激控制命令，调整FES控制器的输出参数，控制FES各个通道的刺激参数；

所述多通道FES输出模块，用于按照所述多信号融合FES控制模块发送的电刺激输出参数控制命令控制各个通道的刺激参数。刺激电极贴于皮肤表面，根据多通道FES输出模块控制命令实时调整刺激参数，辅助肢体进行运动康复训练。

根据另一个有利实施例，所述柔性薄膜压力传感器，安装于康复训练手柄，用于采集上肢康复训练过程中的推力和拉力；

所述绝对值编码器，安装于上肢康复训练电机上方，通过同步带与电机保持同转速，用于采集电机轴绝对转动位置，从而确定康复训练过程中任意时刻的肢体位置；

所述力处理单元，用于对康复训练过程中肢体左右两侧力进行对比，对比两侧力差，根据力差大小确定在患侧施加电刺激强度；

所述动作处理单元，用于分析康复训练过程中运动转速变化情况，以此作为反馈参数实时调整电刺激强度。

根据另一个有利实施例，所述控制器对采集来的信息进行处理，在施加电刺激的肢体主动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析电机轴角速度值变化比值(b)，b＝(n₁-n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁[1+a(1+b)]，其中I₁为当前电流强度；利用所述近红外处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：若以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI_左，则左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

根据再一个有利实施例，所述控制器对采集来的信息进行处理，在施加电刺激的肢体被动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析电机轴角速度值变化比值(b)，b＝(n₁-n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁(1+a)，其中I₁为当前电流强度；利用所述近红外处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：若以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI_左，则左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

有利地，所述绝对值编码器，提供肢体运动位置来确定电刺激施加肌肉位置；所述电刺激肌肉位置由上肢完成伸够动作涉及的肌肉动作刺激相位确定。

有利地，所述肌肉动作相位，具体是，以近身体点为0°，向上向前为正方向，角度为该肌肉完成康复训练动作合适的刺激时相：

肱二头肌(230-320°)；

肱三头肌(80-135°)；

前三角肌(80-140°)；

后三角肌(255-315°)；

尺侧腕伸肌和桡侧腕伸肌(80-150°)；

尺侧腕屈肌和桡侧腕屈肌(250-320°)；

冈上肌(0-135°，180-315°)；

肩胛骨固定(0-360°)。

还有利的是，所述近红外采集单元，利用多通道功能近红外采集仪，用于获取患者在康复训练过程中实时的近红外光神经信号，采集区域包括前额叶，感觉运动区，辅助运动区，初级运动区，实时监测患者训练过程中大脑神经信号。

有利地，所述的评估显示单元用于接收近红外信号处理单元输出的近红外光神经信号分析结果，用于显示康复治疗过程中所采集的多模态融合信号分析所得的患者功能状态的表现结果，评估治疗效果，指导后期康复策略。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明实施例的一种多信号融合的反馈式FES系统构成示意图；

图2为本发明实施例的信息采集模块示意图；

图3为本发明实施例的信息处理融合模块示意图；

图4为本发明实施例的多信号融合反馈模块自适应调整FES参数的流程图；

图5为本发明实施例的正方向示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案更加清楚明白，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、完整的描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种多信号融合的反馈式FES系统，如图1所示，该系统依托于现有的上肢康复训练仪器，并且包括：显示操作模块、信息采集模块、信息处理融合模块、多信号融合FES控制模块和多通道FES输出模块。

显示操作模块用于选择康复训练方式、储存康复数据信息及显示评估结果。该显示操作模块包括：选择操作单元，用于康复训练方式的选择，主要包括被动、主动及助动三种；数据储存单元，用于实时储存康复训练过程中的相关运动功能表现信息(参数信息)及各个通道电刺激的实时参数；以及评估显示单元，用于显示康复治疗过程中所采集的多模态融合信号分析所得的患者功能状态的表现结果，评估治疗效果，指导后期康复策略。

图2示出了信息采集模块，该信息采集模块用于在患者依托于外界肢体运动辅助器械进行上肢或下肢运动训练过程中，实时采集患者中枢神经信息与外周运动信息。该信息采集模块包括：近红外采集单元，该近红外采集单元利用多通道功能近红外采集仪，用于获取患者在康复训练过程中实时的脑氧近红外光神经信号；以及运动信息采集单元，用于从不同角度出发获取患者在康复训练过程中实时的运动信息。大脑功能信号的采集区域包括前额叶、感觉运动区、辅助运动区、初级运动区。运动信息采集单元包含柔性薄膜压力传感器、绝对值编码器和电机轴转速采集器(电机自带)，能采集康复训练过程中的触觉力信号、肢体位置信号和运动速度信号，对患者训练过程外周运动功能状态实时监测。

如图3所示示出了信息处理融合模块，用于将所述信息采集模块中近红外采集单元与运动信息采集单元所获取的中枢与外周信息进行处理与多模态融合分析。多模态同步融合分析指的是不同来源的信息同步分析，如以下所述，本文指的是近红外信息、力信息、位置信息、速度信息。

该信息处理融合模块包括近红外信号处理单元、力处理单元、位置处理单元及动作处理单元。能对所述功能近红外采集的近红外光神经信号、柔性薄膜压力传感器采集的力信号、所述绝对值编码器采集的位置信号及所述电机轴转速采集器(电机自带)采集的角速度信号进行处理，得出当前运动过程中的大脑功能活动的变化、肌肉功能状态变化、肢体运动过程中力变化、运动速度及肢体位置变化信息。分别从中枢、外周与中枢-外周协同的角度出发，对运动功能状态进行实时评估与反馈，并将计算结果实时传输至FES控制模块和显示操作模块中的评估显示单元。

具体地，力处理单元对所述柔性薄膜压力传感器采集的力信号进行处理，位置处理单元对绝对值编码器采集的位置信号进行处理，动作处理单元对电机轴转速采集器(电机自带)采集的角速度信号进行处理，从而得到肢体运动过程中力变化、运动速度及肢体位置变化信息，并将计算结果实时传输至FES控制模块。

近红外信号处理单元用于对所采集的脑氧近红外光神经信号进行处理分析，光神经信号经过带通滤波和独立成分分析去除心率及其谐波干扰，并计算每两个通道信号间的皮尔逊相关系数，表征运动过程中脑皮层区域协同程度；计算健侧脑和患侧脑的连接偏侧性指数，表征运动过程中健、患侧脑的主导程度。

具体来说，近红外信号处理单元如下对所采集的脑氧近红外光神经信号进行处理分析：

将每个通道的光神经信号经过0.5-20Hz的带通滤波器，去除基线漂移和高频噪声；

采用FastICA独立成分分析算法处理滤波后的光神经信号，得到各独立成分，对各独立成分进行傅里叶变换运算，识别傅里叶频谱中心率(0.6-2Hz)或心率谐波(0.6-2Hz的整数倍)波峰较高的独立成分，并将该独立成分对应的变换矩阵数值赋值为0，按照赋值后的变换矩阵重构光神经信号；

计算重构后各通道光神经信号间的皮尔逊相关系数和显著性水平，若两光神经信号显著正相关，则定义存在功能连接；

进一步，计算连接偏侧性指数LI；具体的，LI定义为：

其中，CI为一侧脑区存在功能连接的通道数量，TI为一侧脑区总通道数量，CC为对侧脑区存在功能连接的通道数量，TC为对侧脑区总通道数量。LI值范围介于1到-1之间，其中-1代表仅存在对侧连接，1代表仅存在同侧连接，接近0的值表示对称连接。

通过以上算法，将信息处理融合模块中近红外信号处理单元所分析的皮尔逊相关系数和连接偏侧性指数实时传输至显示操作模块的评估显示单元。

显示操作模块的评估显示单元用于接收信息处理融合模块中力处理单元、位置处理单元及动作处理单元及近红外信号处理单元的计算结果，并在显示器上实时呈现，以及用于训练结束后的总结报告分析。

多信号融合FES控制模块用于融合信息处理融合模块传输的中枢与外周运动评估信息，建立与FES控制器之间的时效模型，当患者的运动状态改变时，获取所述信息处理融合模块传输的中枢神经、肌肉功能状态的变化、运动过程中的力变化、运动速度和肢体位置变化情况，按照所述控制模型根据所述变化值输出电刺激控制命令，调整FES控制器的输出参数，控制FES各个通道的刺激参数。

进一步地，多信号融合FES控制模块具体用于按照显示操作模块中选择操作单元所选择的运动模式，同时根据所述的信息处理融合模块中力处理单元、位置处理单元及动作处理单元传输的运动过程中所述的大脑功能变化、肌肉状态变化、力变化、运动速度和肢体位置变化信息综合反馈，形成输出电刺激执行命令。具体地，在被动运动时，患者主要由机器带动肢体运动，此时电刺激参数主要基于刺激感觉阈值提供刺激强度(在这一过程中，主要是将视觉，本体感觉和躯体感觉反馈信息与运动输出结合起来)，因为体感输入是运动学习所必须的，体感刺激可增强运动训练效果，体感刺激与运动训练结合可获得较长时间的行为增益。感觉阈值的确定与优化可通过近红外信号处理单元所反馈的信息自适应调整。在主动运动时，判断健侧与患侧运动参数的差异，依靠控制算法，提供运动阈值以上的刺激强度辅助。在助动运动时，根据信息处理融合模块中实时分析结果，判断患者肢体运动状态，自适应调整FES输出刺激参数。

多通道FES输出模块用于按照所述多信号融合FES控制模块发送的电刺激输出参数控制命令控制各个通道的刺激参数。刺激电极贴于皮肤表面，根据多通道FES输出模块控制命令实时调整刺激参数，辅助肢体进行运动康复训练。

进一步地，多通道FES输出模块具体用于根据所述电刺激控制模块发送的输出刺激参数，输出相对应的频率，脉冲宽度和幅值的电刺激电流，经过电极片传输至肌肉，从而刺激肌肉产生不同程度的收缩；按照电刺激控制模块发送的输出时相参数驱动所述多通道FES电刺激器的开关以控制各通道电刺激电脉冲的开始和结束时间。各通道FES输出刺激强度分别依据患者静息状态下最大的承受电刺激强度设置一个标定输出强度参数值，所述标定输出强度参数值对应的输出为最大电刺激电流幅值。FES参数自适应调节过程中，其强度不会超过所述的标定输出强度参数值。

图4为本发明实施例中一种多信号融合反馈FES参数自适应调整的康复训练流程图。

首先，依托于现有的上肢康复训练仪器，根据运动涉及肌肉位置，对应布置多通道FES器。患者佩戴近红外采集头帽及相应头皮位置布置近红外探头，构成采集通道；启动近红外软硬件系统，检查数据质量，设置采样频率参数；同时佩戴压力传感器，启动传感器软硬件系统；静息状态下分别对每块肌肉进行初步电刺激，确定每块肌肉对应的感觉阈值、运动阈值及最大承受刺激强度值，以此作为基础参数。

在完成这些基础预备工作之后，用户根据患者初评的功能状态水平进行训练模式的选择(主动、被动、助动)；根据提示开始进行肢体运动训练联合外周FES康复治疗，FES通道刺激强度根据训练模式的选择，对应静息刺激阈值，主动/助动运动模式，初始刺激强度为静息最小运动阈值；被动运动模式时，初始刺激强度为静息最小感觉阈值；一方面，该系统可将融合触觉力、运动速度及肢体位置三种信号对患者训练过程功能状态实时监测，基于力信号、速度信号、位置信号相融合的反馈策略，对输出电刺激进行实时调整形成闭环控制，实现康复训练过程中根据患者训练状态自适应调整电刺激参数。

具体地，患者依托于外界肢体运动辅助器械进行上肢运动训练。开始训练后，由于信息采集模块包括近红外采集单元及运动信息采集单元，其中运动信息采集单元又包含柔性薄膜压力传感器、绝对值编码器和电机轴转速采集器(电机自带)，因此，柔性薄膜压力传感器采集两侧上肢施力情况，绝对值编码器采集肢体运动位置信息，电机轴转速采集器(电机自带)采集康复训练过程中的角速度。

具体地，信息处理融合模块接收来自信息采集模块的运动信息，包含近红外信息处理单元、力处理单元、位置处理单元和动作处理单元，能对所述近红外信息采集模块采集的光神经信号、柔性薄膜压力传感器采集的力信号、所述绝对值编码器采集的位置信号和所述电机轴转速采集器(电机自带)采集的角速度信号进行处理，得出当前运动过程中的左右侧脑连接平衡性变化、力变化、运动速度和肢体位置；施加电刺激的肢体主动训练过程中，在患侧施加电刺激，电流强度初始值为静息最低运动阈值，并设置目标训练转速为n；柔性薄膜压力传感器、绝对值编码器和电机轴转速采集器(电机自带)始终采集训练信息，实时对电刺激进行调整。首先对肢体左右两侧力进行对比，对比两侧力差是否有差距，肢体左右两侧力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值a：

a＝(F₁-F₂)/F₁；

分析电机轴角速度值变化比值b，

b＝(n₁–n)/n；

其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速。

电刺激电流(I)调整为：

I＝I₁[1+a(1+b)]；

其中I₁为当前电流强度，电刺激施加肌肉位置由绝对值编码器提供的肢体运动位置确定；利用所述近红外处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：若以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI左，则左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

绝对值编码器可以提供肢体运动位置信息，根据肢体位置确定对相应肌肉施加电刺激。控制器根据刺激相位图，产生刺激命令，将刺激命令输出到刺激器，刺激器产生脉冲电流，传输至刺激电极，施加到患者相应肌肉。

施加电刺激的肢体被动训练过程中，在患侧施加电刺激，电流强度初始值为静息最低感觉阈值；柔性薄膜压力传感器、绝对值编码器和电机轴转速采集器(电机自带)始终采集训练信息，实时对电刺激进行调整。控制器对采集来的信息进行处理，肢体左右两侧力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值a：

a＝(F₁-F₂)/F₁；

其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速。

电刺激电流强度I调整为：

I＝I₁(1+a)；

其中I₁为当前电流强度，电刺激施加肌肉位置由绝对值编码器提供的肢体运动位置确定；利用所述近红外处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：若以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI左，则左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

具体的，多通道FES输出模块根据控制器输出的执行命令生产电刺激信号；所述刺激电极贴于皮肤表面，根据刺激器输出的电刺激信号刺激肢体进行运动康复训练。本发明基于力信号、位置信号和速度信号相融合的反馈式功能性电刺激系统，在康复训练过程中能根据患者训练状态，融合多种信号，实时反馈对输出电刺激进行调整。

另一方面，该系统提供一种中枢、外周多模态信息融合的动态康复效果评估手段，从中枢与外周参数出发，融合多模态信号实现实时评估康复训练效果，指导康复训练方案。

具体的，信息采集模块中的近红外采集单元，利用多通道功能近红外采集仪，用于获取患者在康复训练过程中实时的脑氧近红外光神经信号，其中大脑功能信号的采集区域包括前额叶，感觉运动区，辅助运动区，初级运动区，实时监测患者训练过程中大脑神经信号；

具体的，近红外信号处理单元用于通过时频分析对所采集的脑氧近红外光神经信号和肌氧信号进行处理分析，光神经信号经过带通滤波和独立成分分析去除心率及其谐波干扰，并计算每两个通道信号间的皮尔逊相关系数，表征运动过程中脑皮层区域协同程度；计算健侧脑和患侧脑的连接偏侧性指数，表征运动过程中健、患侧脑的主导程度。

具体的，多通道FES输出模块对应的每个通道的FES参数随着反馈实时调整，其中电流强度不超过对应通道可承受的最大强度值。

刺激相位：

上肢完成伸够动作涉及的肌肉动作相位(以近身体点为0°，向上向前为正方向，角度为此肌肉合适刺激的时相，如图5所示)，

1)肱二头肌(230-320°)：屈肩、屈肘及使前臂旋后。当肱二头肌收缩时，使肘关节屈曲；当肱二头肌舒张时，使肘关节伸展或前臂下垂。

2)肱三头肌(80-135°)：功能为伸前臂，并助内收上臂。

3)前三角肌(80-140°)：主要是使肩关节外展，肌纤维收缩可使肩关节前屈并略旋内。

4)后三角肌(255-315°)：肌纤维收缩可使肩关节后伸并略旋外。

5)尺侧腕伸肌和桡侧腕伸肌(80-150°)：协同作用下可伸腕，受桡神经支配。

6)尺侧腕屈肌和桡侧腕屈肌(250-320°)：协同作用屈腕和腕内收。

7)冈上肌(0-135°，180-315°)：与三角肌协同使上肢外展。

肩胛骨固定(0-360°)：使肩胛骨固定以完成训练动作。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换，而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，其特征在于，包括：

信息采集模块，用于在患者进行肢体的运动训练过程中，实时采集患者中枢神经信息与外周运动信息；

显示操作模块，用于选择康复训练方式、储存康复数据信息及显示评估结果；

信息处理融合模块，用于将所述信息采集模块所获取的中枢神经信息与外周运动信息进行处理并进行多模态同步融合分析；

多信号融合FES控制模块，用于按照显示操作模块中所选择的运动模式，同时融合从所述信息处理融合模块传输的中枢神经信息与外周运动信息，建立中枢神经信息与外周运动信息与FES控制器之间的时效控制模型，按照所述控制模型根据中枢神经信息和外周运动信息的变化值输出电刺激控制命令以控制FES各个通道的电刺激输出参数；以及

多通道FES输出模块，用于按照所述多信号融合FES控制模块发送的电刺激控制命令控制各个通道的刺激参数，输出相对应的频率、脉冲宽度和幅值的电刺激电流，以辅助肢体进行运动康复训练。

2.根据权利要求1所述的多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，其特征在于，所述信息采集模块包括包括近红外采集单元和运动信息采集单元，其中所述近红外采集单元用于在患者进行康复训练过程中，实时采集患者对应位置的近红外光神经信号，并且其中所述运动信息采集单元包括压力传感器、绝对值编码器和电机轴转速采集器，用于采集康复训练过程中获取实时调节电刺激参数所需的力信号、位置信号和角速度信号。

3.根据权利要求2所述的多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，其特征在于，所述压力传感器用于采集肢体康复训练过程中肢体的推力和/或拉力；所述绝对值编码器用于采集电机轴绝对转动位置，从而确定康复训练过程中任意时刻的肢体位置。

4.根据权利要求2所述的多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，其特征在于，所述信息处理融合模块包括近红外信号处理单元、力处理单元、位置处理单元及动作处理单元，以对所述功能近红外采集的近红外光神经信号、所述运动信息采集单元采集的力信号、位置信号及角速度信号进行处理，得出当前运动过程中的大脑功能活动的变化、肢体运动过程中力变化、运动速度及肢体位置变化信息，对运动功能状态进行实时评估与反馈，并将计算结果实时传输至所述多信号融合FES控制模块以及所述显示操作模块。

5.根据权利要求4所述的多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，其特征在于，所述力处理单元用于对康复训练过程中肢体左右两侧力进行对比，并且根据力差大小确定在患侧施加电刺激强度，其中所述动作处理单元用于分析康复训练过程中运动转速变化情况，其中近红外信号处理单元用于分析康复训练过程中左右脑区连接性平衡变化情况，以此作为反馈参数实时调整电刺激强度。

6.根据权利要求4所述的多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，其特征在于，所述控制器对信息处理融合模块传递来的信息进行处理，在施加电刺激的肢体主动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析电机轴角速度值变化比值(b)，b＝(n₁-n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁[1+a(1+b)]，其中I₁为当前电流强度；利用所述近红外信号处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：当以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI_左时，左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

7.根据权利要求4所述的多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，其特征在于，所述控制器对所述信息采集模块采集来的信息进行处理，在施加电刺激的肢体被动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析电机轴角速度值变化比值(b)，b＝(n₁-n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁(1+a)，其中I₁为当前电流强度；利用所述近红外处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：当以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI_左时，左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

8.根据权利要求1所述的多信号融合的反馈式功能性电刺激系统，其特征在于，所述多通道FES输出模块按照所述多信号融合FES控制模块发送的输出时相参数驱动多通道FES输出模块的多通道FES电刺激器的开关以控制各通道电刺激电脉冲的开始和结束时间，各通道FES输出刺激强度分别依据患者静息状态下最大的承受电刺激强度设置一个标定输出强度参数值，所述标定输出强度参数值对应的输出为最大电刺激电流幅值。

9.一种多信号融合的反馈式功能性电刺激方法，其特征在于，

利用信息采集模块采集患者中枢神经信息与外周运动信息；

利用信息处理融合模块将所述信息采集模块所获取的中枢神经信息与外周运动信息进行处理并进行多模态同步融合分析；

利用多信号融合FES控制模块建立中枢神经信息与外周运动信息与FES控制器之间的时效控制模型，按照所述控制模型根据中枢神经信息和外周运动信息的变化值输出电刺激控制命令以控制FES各个通道的电刺激输出参数；以及

多通道FES输出模块，用于按照所述多信号融合FES控制模块发送的电刺激控制命令控制各个通道的刺激参数，输出相对应的频率、脉冲宽度和幅值的电刺激电流，以辅助肢体进行运动康复训练。

10.根据权利要求9所述的多信号融合的反馈式功能性电刺激方法，其特征在于，在施加电刺激的肢体主动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析信息采集模块中的运动信息采集单元所包括的电机轴的角速度值变化比值(b)，b＝(n₁–n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁[1+a(1+b)]，其中I₁为当前电流强度；利用所述信息处理融合模块的近红外信号处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：当以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI左时，左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

11.根据权利要求9所述的多信号融合的反馈式功能性电刺激方法，其特征在于，在施加电刺激的肢体被动训练过程中，对肢体左右两侧推拉力进行对比，计算健侧力(F₁)和患侧力(F₂)的差距比值(a)，a＝(F₁-F₂)/F₁；分析信息采集模块中的运动信息采集单元所包括的电机轴的角速度值变化比值(b)，b＝(n₁–n)/n，其中n₁为当前转速，n为设置的目标转速；电刺激电流(I)调整为I＝I₁(1+a)，其中I₁为当前电流强度；利用所述信息处理融合模块的近红外信号处理单元分析出的连接侧偏性指数LI来调整左、右肢体施加的电流强度：当以左侧脑半球为基准计算连接侧偏性指数LI左时，左侧肢体的电流强度继续调整为I_左＝I(1+0.5LI_左)，右侧肢体的电流强度继续调整为I_右＝I(1-0.5LI_左)。

Images