CN113100898A - 脊椎生长检测的智能生长棒及控制方法 - Google Patents

脊椎生长检测的智能生长棒及控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种脊椎生长检测的智能生长棒及控制方法，当患者生长后，生长棒受到力的作用，在应力集中区域存在最大应变，由四片应变片组成的电桥将应变的变化反应到成电压的变化并将测量值传送到单片机中；当输入单片机的电压值到达阈值后，单片机发出指令驱动直线电机运动，实现生长棒的伸长或缩短；直到应力值小于阈值后，直线电机停止运动。

Description

脊椎生长检测的智能生长棒及控制方法
技术领域
本发明总体上涉及一种辅助治疗脊椎畸形的生长棒，并且更具体地涉及一种可以固定到病人的脊椎并自动伸缩以与病人的脊椎一起生长的生长棒。
背景技术
现在医学对病人的脊椎治疗后没有办法对病人的姿势进行监测，有时病人不良的姿势会导致病人康复过程缓慢甚至出现其他症状。
本发明涉及脊椎生长检测的智能生长棒装置，即适合于安装到病人的长骨或脊椎上并且具有使其总长度伸缩的能力的装置。
现有技术已经开发了用于在儿童的脊椎中植入以校正诸如脊椎侧弯的脊椎的异常弯曲的生长棒装置。在这种类型的装置中，杆组件逐渐加长以减少异常弯曲，同时允许儿童的身体适应于脊椎位置的改变。一个典型的生长棒装置包括一对轴向对准的杆，每个杆终止于构造成附接到脊椎的固定元件。一个或两个杆的加长需要外科手术以提高杆的有效长度，通常大约每六个月一次。这种方法需要多次手术，通常需要数年的时间，其结果是矫正了由脊椎侧弯发作引起的脊椎弯曲。
虽然生长的杆装置已经显示出其在矫正严重的脊椎畸形中的价值，但是需要多次外科手术仍然存在很大问题。迫切需要一种不需要手术即可调节装置长度的生长棒装置。
发明内容
为了克服现有的技术的不足，本发明提供了一种智能动态生长棒，可以在不进行再次手术的情况下，准确判断病人的生长状态，智能调节生长棒长度。
智能生长棒包括壳体、支架棒、电机、丝杆、支撑棒、第一应变片、第二应变片、第三应变片、第四应变片和控制模块；支架棒存在应力集中区域，第一应变片和第二应变片安装在应力集中区域的同一侧，第三应变片和第四应变片安装在应力集中区域的另一侧；电机安装在生长棒装置的中部，支架棒与电机通过螺栓连接，控制模块贴装在电机上，电机可在丝杆上移动；丝杆与支撑棒通过螺栓连接在一起。
电机与丝杆从该装置的相对端被共轴对准，电机与丝杆的端部分别终止于支架棒、支撑棒，支架棒、支撑棒通过适当的紧固件与骨连接，可以采用其他的骨连接紧固件将细长的支架棒、支撑棒连接到脊椎。
支架棒具有两端较宽中部较窄的近似哑铃形状，应力集中区域位于中部较窄的区域，第一应变片、第二应变片、第三应变片、第四应变片的安装位置呈现向内凹陷的形状，两侧凹陷的形状关于智能生长棒的竖直中心轴对称。
控制模块包含自主学习功能，自主学习功能包含三个层次，首先通过对多个病人的历史病历数据自主学习，预设伸缩控制与应变片数据之间的对应关系；其次，通信设备实时接受当前的气温、湿度、天气数据，控制模块根据以上数据实时调整生长棒的长度；再次，病人可以手动反馈脊椎感受，控制模块对病人的反馈数据自主学习，重新调整伸缩控制的控制策略。
生长棒装置被植入病人体内后可以被遥控，从而减少了对外科手术来调节长度的需要。在一个实施例中，该设备包括壳体，该壳体包含电子设备和支撑驱动件，该驱动件可操作以使沿着该设备的轴线突出的相关联的延伸件伸出或缩回。每个延伸件终止于固定元件，该固定元件被配置为固定到解剖结构的一部分，例如椎骨的椎弓根或长骨。每个驱动组件都包括一个微型电动机。在一个实施例中，驱动转子可旋转地设置在壳体定子内。
优选的，电子设备包括微处理器，电源和接收器/发送器。优选的，电源是感应电源，其依赖于来自外部的感应能量传递。电源可以包括可充电电池，或者仅在外部感应电源供电时才向电子设备提供电能的电源转换器。
在另一方面，植入病人体内的多个生长棒装置的电子设备可以通过公共数据总线进行通信。每个微处理器具有唯一的地址或标识符，从而仅与该特定设备有关的控制信号被发送到该设备或由该设备确认。电子设备还可以包含各种状态传感器，例如可用于确定驱动件的运动的旋转和位移传感器，可用于传输载荷数据的应变计和温度传感器。
在本发明的另一方面，提供了一种编程单元。编程单元为植入的生长棒设备提供外部接口，特别是将传感器数据传输到设备并接收设备发送的数据。编程单元与驻留在单元上或计算机中的软件进行交互，该软件允许生成病人体内每个生长棒设备的传感器数据。在编程单元上，可以通过键盘直接输入运动数据。替代地或附加地，可以提供计算数据或协议的软件。该软件用于与护士/医生交互以生成运动数据或协议。
智能动态生长棒，包括应力集中支架棒，支架棒与电机连接，能在电机丝杆轨道上移动，支架棒的应力集中部分设计有4组应变片，电机轨道与另一支架棒连接。
当生长棒系统安装后，应变片能检测到支架棒应力集中部分的应力变化，并将由应力引起的电压变化大小传输到单片机芯片中，通过判断该电压值的大小控制电机进行移动，控制生长棒伸长；
当病人脊椎生长后，生长棒受到力的作用，在应力集中区域存在最大应变，由四片应变片将应变的变化反应到成电压的变化并将测量值传送到单片机中；当输入单片机的电压值到达阈值后，单片机发出指令驱动电机运动，实现生长棒的伸长或缩短；直到应力值小于阈值后，电机停止运动。
附图说明
图1为智能生长棒整体结构示意图；
图2为支撑棒1的左视图；
图3为支撑棒1的右视图；
图4为应变片接线示意图；
图5为丝杆3的分层示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步阐述。
为使本发明的目的、技术优点更清晰，一下结合附图，对本发明进行详细说明。
如图1所示，脊椎生长检测的智能生长棒主要包括壳体、支架棒1，电机2，丝杆3，支撑棒4，第一应变片5，第二应变片6，第三应变片7，第四应变片8和控制模块9，支架棒1存在应力集中区域10。
如图2-3所示，应变片5和应变片6安装在应力集中区域10的同一侧，应变片7和应变片8安装在应力集中区域10的另一侧。
如图4所示，当生长棒受到拉力时，应变片5电阻增加ΔR，应变片6电阻减小μΔR，应变片7电阻增加ΔR，应变片8电阻减小为μΔR，输出电压信号为：
Figure BDA0003029595600000041
当生长棒受到压力时，应变片5电阻减小ΔR，应变片6电阻增加μΔR，应变片7电阻减小ΔR，应变片8电阻增加μΔR，输出电压信号为：
Figure BDA0003029595600000042
其中Ve表示激励电压，Vout1与Vout2分别为拉压情况下的输出电压信号，R为应变片未发生形变时的阻值，由于布局的不同，导致应变片5与应变片6形变量的不同导致电阻变化的阻值不同，阻值变化分别为ΔR和μΔR，μ即为阻值变化的比例。
当Vout1超出预设阈值范围时控制丝杆3伸长，当Vout2超出预设阈值范围时控制丝杆3缩短。
电机2安装在生长棒装置的中部，支架棒1与电机通过螺栓11连接，控制模块9贴装在电机2上，电机2可在丝杆3上移动；丝杆3与支撑棒4通过螺栓12连接在一起。电机2与丝杆3从该装置的相对端被共轴对准，电机2与丝杆3的端部分别终止于支架棒1、支撑棒4，支架棒1、支撑棒4可以是具有槽的板，支架棒1、支撑棒4通过适当的紧固件与骨连接，可以采用其他的骨连接紧固件将细长的支架棒1、支撑棒4连接到脊椎。生长棒组件跨过若干椎骨，螺纹可以提供必要的作用力，以将器械椎骨保持正常的脊椎载荷。
优选地选择螺纹的角度以最小化驱动件产生的扭矩，特别是因为该扭矩是由病人的自身结构来反作用。延伸件不限于钛、钛合金、不锈钢、钴铬或其任何组合或其他合适的医疗材料形成，所述材料能够承受脊椎载荷而没有过多的弯曲或扭曲。延伸件可具有与脊椎植入物近似的直径。
当生长棒最初植入病人体内时，延伸元件处于它们的完全缩回的位置，这种缩回或伸缩特征使设备的长度明显更小。当植入设备时，较小的长度减少了手术风险并减少了对病人的创伤。
生长棒装置包含必要的电源和控制生长棒装置的通信设备，本发明的生长棒装置可以是完全独立的，不需要物理外部连接，电源是由几个小电池组成的电池组。替代地，电池组可以包括一个或多个可充电电池，其可以在保持原位在病人体内的同时被无线充电。电源可以是仅在以无线方式(不是物理方式)耦合至外部设备时才通电的无线电源。无线电源可以被结合到病人床上，使得仅当病人躺在床上时才给电源充电或供电，可以为处理器保持较小的电池。
通信设备可以被配置为发送和接收射频信号。可以是一对编码器提供测量组件中的每个驱动元件的旋转的角度和速度。驱动元件可以通过通信设备接受外部控制指令允许生长棒的手动调节。
为了确保生长棒装置不会意外缩短或伸长，生长棒装置可以包括安装在电机2与丝杆3上的电磁锁定装置，只有电磁锁定装置处于解锁状态时，才允许电机2与丝杆3旋转，处理器可以配置为在运动结束时自动锁定电磁锁定装置，并在运动开始时自动解锁电磁锁定装置。
壳体和驱动件由医学材料形成，该医学材料足够坚固以抵抗延伸件的负载。壳体和驱动件可以由聚合物形成，例如聚合树脂。
优选的，如图5所示，丝杆3包括分层结构，从外到内依次是防护层13、密封层、相变层14、密封层、中心层15；防护层可以是钛、钛合金、不锈钢、钴铬或其任何组合，丝杆螺纹位于防护层13的外表面；密封层通常是薄膜材料；相变层包括相变材料，在固态、液态/玻璃态之间切换，优选的，在20℃以下为固态，在30℃以上为液态/玻璃态，手术阶段保持固态，为病人脊椎提供足够的刚度支撑，手术结束后慢慢变成液态/玻璃态，为病人提供更好的舒适度。
优选的，控制模块9包含自主学习功能，自主学习功能包含三个层次，首先通过对多个病人的历史病历数据自主学习，预设伸缩控制与应变片数据之间的对应关系；其次，通信设备实时接受当前的气温、湿度、天气数据(是否有雨、雪、风等)，控制模块9根据以上数据实时调整生长棒的长度；再次，病人可以手动反馈脊椎感受，控制模块9对病人的反馈数据自主学习，重新调整伸缩控制的控制策略。
自主学习功能包含以下步骤：
一.系统建模
本申请将生长棒控制策略视为智能体，它能通过和环境进行交互，根据环境状态的变化进行生长棒的伸缩控制。设智能体控制生长棒的动作集合为A＝{c,o,d}，其中c,o,d分别表示伸长、不变、以及缩短3个动作。当智能体选择执行动作c或d一次，生长棒将伸长或缩短一个单位；当智能体选择执行动作o，生长棒将保持原有长度不变。设环境状态的集合为S＝{T,D,L,y,x,f}，其中T,D,L分别表示气温、相对湿度，以及当前生长棒的长度值，y,x,f分别表示是否有雨，雪，风等天气数据，为布尔值。
将t时刻的环境状态信息xt∈S输入神经网络模型，神经网络模型输出3个动作的预测价值
Figure BDA0003029595600000061
其中Q(c,st)表示智能体在状态st下选择动作c时预测能够获得的期望回报，以此类推。当智能体选择其中的一个动作at执行后，环境状态信息变为st+1，并反馈给智能体一个即时奖励rt。t时刻的环境奖励rt表示如下：
Figure BDA0003029595600000062
其中Lt表示t时刻待调整生长棒的实际长度，Gt表示在环境状态st下生长棒的最佳长度。
本申请采用的生长棒伸缩控制策略算法包括两个相同结构的前馈神经网络模型，称为预测模型和目标模型。目标模型是预测模型的定期拷贝副本，通过使用随机梯度下降法迭代地优化预测模型，使之能够有效通过环境数据实时调整生长棒长度，并可以根据病人手动反馈信息，实现对病人反馈数据的自主学习。
二.模型训练
步骤1：模型建立及初始化。本专利采用一个5层的前馈神经网络作为预测模型，每层神经元的数量分别为：6(输入层)，32,128,128,64,3(输出层)。每层仿射层后进行ReLU非线性映射，输出层采用Softmax激活函数。初始化预测模型的权值参数，并拷贝其副本作为目标模型。
步骤2：随机采样。历史病例数据中含有天气Ti、湿度Di，以及是否有雨yi、雪xi、风fi等数据及其对应的生长棒最佳长度Gi。开始一回合的随机采样：随机采样历史病例数据中的一组环境状态信息{Ti,Di,yi,xi,fi}及Gi，获取当前生长棒的实际长度Li，构成初始状态
Figure BDA0003029595600000063
将s0输入预测模型，得到模型预测的3个动作的Q值。以90％的概率选择3个Q值中最大值
Figure BDA0003029595600000064
对应的动作，以10％的概率随机选择一个动作作为对生长棒在t＝0时刻执行的动作a0。执行动作a0，生长棒长度变为
Figure BDA0003029595600000071
对比
Figure BDA0003029595600000072
和
Figure BDA0003029595600000073
获得t＝0时刻的即时奖励r0，环境状态变为
Figure BDA0003029595600000074
将获得的数据{s0,a0,r0,s1}保存到预设容量大小的经验池中用于模型训练。再将s1输入预测模型，按相同的策略执行动作a1，获得r1和s2，并将相应的数据保存到经验池中。迭代上述动作直至rt＝0时结束一个回合的采样。判断经验池是否已满，若是，进入步骤3；否则，重复本步骤。
步骤3：训练历史数据，直至模型收敛。根据预设的批量参数值，从步骤2的经验池中保存的数据集合{st,at,rt,st+1}里随机采样一个批量，将st输入预测模型，输出模型预测的3个Q值，获得at对应的值Qa。将st+1输入目标模型，获得最大值
Figure BDA0003029595600000075
计算状态st的期望回报为：
Figure BDA0003029595600000076
使用均方误差计算模型训练的损失为：
Figure BDA0003029595600000077
利用随机梯度下降法迭代训练模型，使模型损失Loss最小化。只对预测模型进行训练而不训练目标模型，当训练次数达到预设阈值时，拷贝预测模型的权值参数用于更新目标模型。把经验池中所有数据都训练一次后，判断是否达到模型训练次数，若是，则保存模型并结束；否则转入步骤3。
三、模型预测：
在应用过程中，通信设备实时接受当前的气温T、湿度D、是否有雨y、雪x、风f等天气数据，与当前生长棒的长度L组成初始环境状态s0＝{T0,D0,L0,y0,x0,f0}。将s0输入训练好的预测模型，输出伸长，不变，以及缩短3个动作的Q值
Figure BDA0003029595600000078
选择其中的最大值
Figure BDA0003029595600000079
对应的动作a0控制生长棒做相应的调整。再次获取实时环境状态s1，输入预测模型，获得最大Q值对应的动作a1，并对生长棒执行动作a1。不断重复上述操作，使生长棒根据外界环境状态的变化而做出实时自适应调整。
四、根据病人手动反馈数据自主学习：
病人根据脊椎感受，通过3个按键{伸长(c)，不变(o)，缩短(d)}手动调整生长棒的长度至最佳状态时按下不变(o)键，将此时的环境状态s以及生长棒长度G存储，作为历史病例数据，在已有模型的基础上进入模型训练的步骤2进行采样和训练，由此实现对病人的反馈数据进行自主学习，重新调整伸缩控制的控制策略的目的。
本申请虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本申请技术方案的内容，依据本申请的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本申请技术方案的保护范围。

Claims (5)

1.一种脊椎生长检测的智能生长棒，其特征在于：包括壳体、支架棒(1)、电机(2)、丝杆(3)、支撑棒(4)、第一应变片(5)、第二应变片(6)、第三应变片(7)、第四应变片(8)和控制模块(9)；支架棒(1)存在应力集中区域(10)，第一应变片(5)和第二应变片(6)安装在应力集中区域(10)的同一侧，第三应变片(7)和第四应变片(8)安装在应力集中区域(10)的另一侧；电机(2)安装在生长棒装置的中部，支架棒(1)与电机(2)连接；丝杆(3)与支撑棒(4)连接在一起。
2.根据权利要求1所述的一种脊椎生长检测的智能生长棒，其特征在于：电机(2)与丝杆(3)从该装置的相对端被共轴对准，电机(2)与丝杆(3)的端部分别终止于支架棒(1)、支撑棒(4)，支架棒(1)、支撑棒(4)通过适当的紧固件与骨连接，可以采用其他的骨连接紧固件将细长的支架棒(1)、支撑棒(4)连接到脊椎。
3.根据权利要求1-2所述的一种脊椎生长检测的智能生长棒，其特征在于：支架棒(1)具有两端较宽中部较窄的近似哑铃形状，应力集中区域(10)位于中部较窄的区域，第一应变片(5)、第二应变片(6)、第三应变片(7)、第四应变片(8)的安装位置呈现向内凹陷的形状，两侧凹陷的形状关于智能生长棒的竖直中心轴对称。
4.根据权利要求1所述的脊椎生长检测的智能生长棒的控制方法，其特征在于：控制模块(9)根据应变片的输出电压信号，控制生长棒伸缩。
5.根据权利要求4所述的脊椎生长检测的智能生长棒的控制方法，其特征在于：控制模块(9)包含自主学习功能，自主学习功能包含三个层次，首先通过对多个病人的历史病历数据自主学习，预设伸缩控制与应变片数据之间的对应关系；其次，通信设备实时接受当前的气温、湿度、天气数据，控制模块(9)根据以上数据实时调整生长棒的长度；再次，病人可以手动反馈脊椎感受，控制模块(9)对病人的反馈数据自主学习，重新调整伸缩控制的控制策略。
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