CN114173663A - 神经康复系统及神经康复方法 - Google Patents

Abstract

神经康复系统和神经康复方法属于医学领域，具体为神经病学，可用作中风后患者各个阶段运动康复期间、以及患有其他中枢神经系统疾病和障碍的患者康复期间的神经康复系统与方法。要求保护的发明的目的，是中风和其他导致四肢运动缺陷的中枢神经系统疾病后患者的运动(运动)康复。本发明的技术效果，是通过使用神经康复系统和方法以及本发明的方法，来提高康复的有效性，包括在中风和其他中枢神经系统疾病和障碍的早期和晚期康复期间，通过在患者移动肢体的意图与其实施之间形成神经生物反馈连接，来刺激瘫痪肢体活动能力的恢复。

Description

神经康复系统及神经康复方法

技术领域

本发明属于医学领域，具体属于神经内科，可作为一种神经康复系统和方法，用于中风后患者各个阶段的运动康复，以及其他中枢神经系统疾病患者的康复。

背景技术

功能性生物控制装置RU2071723在现有技术中是已知的。该设备包括生理参数传感器、将这些参数转换为反馈信号的单元和用于指示这些信号的单元，不同的是，用于指示反馈信号的单元，以视觉图像生成器的形式制作，这些图像呈现游戏般的情形。

这种设备的缺点，是它对中风后神经系统症状患者的康复无效。

有一种已知的“使用虚拟现实对处于中枢或外周神经系统疾病的各个阶段的患者进行康复的方法”，即RU2655200。它使用具有控制和与虚拟对象的感官交互的虚拟环境。考虑到分别安装在头部和患肢上的记录脑电图和肌电图传感器获得的信息，以及患者的运动能力，虚拟运动的控制音量以这样一种方式进行调整，当演示虚拟现实任务时，一种完成运动的感觉会出现。通过使用肢体感受器的视觉、耳道以及触觉和本体感受刺激，与虚拟物体进行感官交互，以确保患者与虚拟化身的关联，具有触觉和触觉，具有与虚拟物体的本体感受接触和执行运动的感觉。该方法允许通过使用虚拟现实，在中枢或外周神经系统受损以及肌肉骨骼系统病变的患者中，恢复肢体运动和行走功能，并会考虑到从记录脑电图和肌电图传感器接收到的信息。

这种方法的缺点，是对中风早期康复患者的康复效果不够，因为它对视觉诱发电位信号不起作用。

此外，还有一种已知的“中风后和创伤后患者的康复方法”，即RU2622206。该方法会向患者呈现肢体运动的动觉想象任务，并分析由想象运动产生的患者大脑活动模式。数据会被传输到计算机，以提取与预期运动相关的信号。基于视觉反馈，患者会以视觉标签的形式，在屏幕上看到正在执行的任务的识别结果。通过改变标签，来判断任务执行的正确性。通过对瘫痪肢体运动的动觉想象，来识别所执行任务的结果，另外，还会通过佩戴在患者瘫痪肢体上的外骨骼的触觉和本体感觉反馈来加以呈现。正确识别正在执行的任务后，外骨骼会沿假想运动的方向移动肢体，如果结果不正确，则沿相反方向移动。该方法允许提高治疗的有效性，这是由于触觉本体敏感性在运动功能恢复中的额外参与而实现的。

这种方法的缺点，是对中风早期康复患者的康复效果不足，因为它对视觉诱发电位信号不起作用。

此外，还有一种已知的EP0911015，即“使用虚拟现实设备的骨科康复设备”。该设备包含：一个外骨骼，用于支撑用户的身体，在关节处连接并配备小型致动器(“微缸”)，由压缩空气、液压或电动驱动，旨在根据人的步态移动外骨骼的关节部分；一个遥控单元，用于以停止、启动命令来控制程序控制单元，或控制人的步态速度；遥控单元，用于通过命令停止、启动或控制人的步态速度来控制程序控制单元；一部电子虚拟现实装置，用于通过虚拟现实耳机向用户传输与患者步态交互的虚拟现实和刺激图片；一段悬挂在距离地面高于人的高度的轨道，用以支撑和引导在轨道上滑动的轴承；一个由所述轴承或滑块支撑的金属框架，并设有两个悬架或杆以支撑患者的外骨骼。

由于没有记录和考虑患者进行运动的意图这一事实，这种装置的缺点，是对中风后神经症状患者的康复效率较低。

有一个已知的用于上肢康复的训练系统CN109568083(发布日期.04/05/2019)。本发明公开了一种上肢康复机器人训练多模式交互系统。该系统包含脑电图(EEG)采集和处理模块、机器人模块、患肢肌肉数据采集和处理复杂模块、训练康复评估模块和虚拟现实模块，其中，脑电图信号采集和处理模块反映患者的移动意图；机器人模块帮助受影响的肢体进行康复锻炼；用于收集和处理患肢数据的综合模块可接收患肢的复杂数据指标；训练康复评估模块可用于对患肢肌肉指标的复杂数据进行处理和分析，以获得量化参数，用于评估患者手臂康复训练后的改善情况，虚拟现实模块用于显示虚拟康复教学环境，并通过虚拟场景显示和对话，来与患者进行交互。

这种系统的缺点，是不能对视觉诱发电位信号起作用，因为它只对运动意图信号起作用，这会导致康复效果的降低，特别是在中风的早期康复和肢体高度瘫痪的情况下。该康复训练系统使用大脑活动的EEG信号，但无法使用功能性近红外光谱信号。该系统不能使用磁共振成像和大脑电活动产生的磁场来记录大脑活动的信号。此外，它不记录肌肉活动和电刺激。该系统不能激活镜像神经元，也无法根据大脑活动的记录信号显示分配任务完成程度的即时反馈。另外，上肢康复训练系统仅针对上肢的康复进行训练，不能用于下肢的康复。

此外，还有一种已知的上肢康复方法CN106621287(发布日期05/10/2017)。本发明公开了一种基于脑机接口和虚拟现实技术的上肢康复方法。给患者戴上脑电图帽和VR耳机。计算机、脑电图放大器和智能手机连接到一个系统中。在训练过程中，VR耳机和智能手机创造了一个第一人称的上肢训练场景。患者在虚拟场景中实时控制上肢的运动，计算机中的BCI模块根据患者当前的训练效率自动调整分类器；完成一次训练后，计算机中的BCI模块会根据患者当前的训练效果自动调整分类器。

这种方法的缺点，是它不允许使用视觉诱发电位的信号，只能使用运动想象信号，这会导致康复效果的降低，特别是在早期中风和肢体高度瘫痪的情况下。此外，该方法旨在处理大脑活动的电信号，不使用来自功能性近红外光谱的信号；该方法不能使用磁共振成像和大脑电活动产生的磁场来记录大脑活动信号。该系统没有激活镜像神经元的可能性，也不能根据大脑活动的记录信号以即时反馈的方式显示指定任务的完成程度。肌电刺激和肌电图尚未实施。此外，该方法仅针对上肢的康复训练，不能用于下肢的康复。

有一种已知的用于恢复手指活动度的锻炼器RU147759(发布日期：20.11.2014)。本实用新型涉及医学，用于上肢瘫痪患者的康复治疗，旨在提供根据患者的精神指令活动手的每个手指的能力。该结果是通过以下事实实现的：用于恢复手指活动性的锻炼器包含手的外骨骼、用于移动外骨骼手指的致动器以及控制单元；同时，它配备了用于移动每个手指的单独执行器，配备了吸引患者注意力的装置，手指执行器的控制单元的输入连接到戴在上面的脑电图帽，而控制单元包含串联连接的用于记录脑电图的单元、用于脑电图的分析单元和用于形成对手指致动器的命令的单元。

这种锻炼器的缺点，是使用发光二极管作为视觉显示设备来吸引患者的注意力，导致患者在训练过程中的沉浸感不足，从而降低了锻炼效果系统的。这种锻炼器的缺点，还在于它仅用于上肢部分即手的训练和康复，不适用于整个手臂和手臂和下肢的训练和康复。此外，没有激活镜像神经元的可能性，也无法根据大脑活动的记录信号以即时反馈模式，来显示指定任务的完成程度。这种锻炼器不能使用核磁共振成像和由大脑电活动引起的磁场，来记录大脑活动的信号。

条款披露

计算机是能够执行给定的、定义明确的、可变的操作序列的设备或系统，以及任何设备或互连或相邻设备组，其中一个或多个按照程序运行，自动执行数据处理。在以下描述的框架内，计算机可以用以下形式表示、并位于个人计算机(这是最优选的选项)、移动设备(电话、智能手机等)中。该系统还可以对其进行远程定位(例如，在服务器上、本地网络设备上或在云中)，或者将其定位在内置于一个或多个系统元件中的一台或多台微型计算机上。

基于对记录的大脑活动信号的解释的命令，是基于计算机处理的大脑活动信号接收以传输到机器人设备的命令。例如，它可以是发送到肢体外骨骼的命令，以撞击受训对象——例如，移动肢体或执行某个动作。它也可以是使用机器人设备对受训对象的其他物理影响。该命令也可以是传输到视觉显示设备，以向康复患者展示任务完成的过程或程度的命令。

受训对象通常是肢体(手臂、腿)，也可以是肢体的一部分，例如脚、膝盖、脚踝、肩膀、前臂或手、手指和身体其他受麻痹或麻痹影响的部位，因此需要运动(运动)康复。还有一个未受训对象-它是一个健康的肢体或其部分，相对于人体的纵轴，即与正在康复的肢体对称。

数据库是系统运行所必需的信息的系统化集合，包括一组由执行心理任务引起的大脑活动的参考信号(特定模式)，包括在任务期间对在执行过程中收到的命令和刺激做出反应的信号。根据分类器训练的结果，数据库中充满了参考信号(模式)。

分类器是一种软件及其算法，经过训练后，可以识别由执行任务引起的大脑活动模式。

神经可塑性是大脑中的一个过程，它可恢复神经连接，以取代因疾病而丢失或损坏的神经连接。

大脑活动记录是记录因神经元的电化学活动而在大脑中产生的信号的过程。在人类思考或体验各种情绪和感受的过程中，神经元通过称为轴突的特殊过程(神经纤维)相互作用。这种相互作用具有电化学性质。当大量神经元(数十万)同时相互作用时，由于电化学活动，产生的电场具有足够的能量，可以从头部外部进行记录。

发明内容

要求获得保护的发明的目的，是在中风和其他导致四肢运动缺陷的中枢神经系统疾病后患者的运动(运动)康复。

本发明的技术结果，是通过使用本发明的神经康复系统和方法的系统和实践，来提高康复的有效性，通过使用本发明的神经康复系统和方法的系统和实践，包括早期和慢性中风和其他中枢神经系统疾病(紊乱)，它通过在患者移动肢体的意图与其执行之间形成神经生物反馈连接，来刺激瘫痪肢体活动能力的恢复。

本发明的神经康复系统包括：

视觉显示设备、用于记录大脑活动的设备、用于撞击受训对象的机器人设备、计算机、数据库，以及用于识别和提取记录的大脑活动信号并使用数据库解释记录和提取的信号的软件。装有软件的计算机，能够将基于对大脑活动的记录信号的解释形成的命令，传输到机器人设备和/或在发送-接收的基础上至视觉显示设备。

该方法可以将虚拟现实设备用作视觉显示设备的神经康复系统。

该方法可以实现神经康复系统，其中使用外骨骼作为机器人设备，例如肢体的外骨骼。

该方法可以实现神经康复系统，其特征在于，使用脑电图仪(EEG)作为记录大脑活动信号的设备。

该方法可以实现神经康复系统，其特征在于，使用功能性近红外光谱设备作为记录大脑活动信号的设备。

该方法可以实现神经康复系统，其特征在于，使用磁共振成像设备作为记录大脑活动信号的设备。

该方法可以实现神经康复系统，其特征在于，将记录由大脑电活动产生的磁场的设备用作记录大脑活动信号的设备。

该方法可以实现一个神经康复系统，其特征在于，将至少两个不同的记录设备一起使用，来记录大脑活动。

该方法可以实施神经康复系统，该系统另外包含一个电刺激装置，以刺激负责移动受训对象的肌肉和神经。

该方法可以实现一个神经康复系统，该系统另外包含一个肌电图仪，用于记录使受训对象运动的肌肉的电活动，以及记录未受训对象的相应肌肉的活动，即健康对侧肢体(未受训对象)肌肉的活动。

该技术成果是通过使用神经康复系统的神经康复方法实现的，包括：

该系统通过视觉显示设备的视觉呈现任务，以执行受训对象的运动，

该系统通过大脑活动记录设备记录大脑活动信号，

该系统使用与数据库相关的软件，将记录的大脑活动信号传输到计算机，

该系统用软件提取计算机解释所需的大脑活动信号，

该系统通过与数据库比较来解释所选信号，

该系统将基于对大脑活动记录信号的解释形成的命令传输到机器人设备，以撞击受训对象，

根据大脑活动的记录信号和收到的命令，机器人设备对受训练对象的影响，

将信号传输至视觉显示设备，

在视觉显示器上对正在执行的任务进行视觉呈现。

该系统可以通过使用神经康复系统的神经康复方法，来实现要求保护的结果，其中，在提取和识别大脑活动的记录信号的阶段提取视觉诱发电位信号。

该系统可以通过使用神经康复系统的神经康复方法，来实现要求保护的结果，其中，在大脑活动的记录信号的提取和识别阶段提取运动想象的信号。

该系统可以通过使用神经康复系统的神经康复方法来实现所要求的结果，其中在提取和识别记录信号的阶段，视觉诱发电位和运动想象的大脑活动信号都被提取。

该系统可以通过使用神经康复系统的神经康复方法，来实现所要求的结果，其中，记录与健康对象相关的大脑活动信号，以使用机器人设备来影响受训对象。

该系统可以通过使用神经康复系统的神经康复方法，来实现所述的结果，其中，除了大脑活动信号之外，还记录肌肉活动信号。

该系统可以通过使用神经康复系统的神经康复方法，来实现所述的结果，其中，机器人设备根据健康对象的肌肉活动，对受训对象施加冲击。

通过使用神经康复系统的神经康复方法，可以实现所述的结果，其中，信号从机器人设备传输到视觉显示设备。

该系统可以通过使用神经康复系统的神经康复方法，来实现所述的结果，其中，根据识别出的大脑活动信号，机器人设备对受训对象的影响还伴随着肌肉和神经的电刺激，这些肌肉和神经使受训对象处于给定的运动中。

该系统有可能通过使用神经康复系统的神经康复方法，来实现所述的结果，其中用于形成数据库的软件分类器的选择和/或调整，是自动执行的。

该系统可以通过使用神经康复系统的神经康复方法，来实现所述的结果，其中，在任务过程中获得的大脑活动的解释数据，包括在机器人设备对物体的物理冲击期间获得的数据，被记录到数据库中。

该系统可以通过使用神经康复系统的神经康复方法，来实现所述的结果，其中，根据大脑活动的记录信号，以即时反馈模式，在视觉显示设备上显示分配任务的完成程度。

可以通过使用神经康复系统的神经康复方法来实现所要求保护的结果，其中以刺激镜像神经元激活的方式在视觉显示设备上实现正在执行的任务的视觉呈现。

该系统可以通过神经康复方法，来实现所述的结果，其中任务分配、信号记录和任务执行分为几个阶段，在任务的每个阶段，生物电活动可以通过各种设备记录，并且可以对受训对象的不同部分进行动作，而每个阶段都独立地显示在显示设备上。

附图说明

图1显示了神经康复系统主要组件相互作用的框图。

图2显示了一组神经康复系统的元素。

图3显示了神经康复系统的总体视图(上肢康复的实施示例)。

图4显示了神经康复系统的一般不完整视图(下肢康复的实施示例)。

图5显示了实施神经康复方法(在基本版本中)时的动作序列框图。

图6显示了神经康复方法实施中动作序列的框图，其中在大脑活动记录信号的提取和识别阶段，提取了视觉诱发电位和运动想象信号。

图7显示了实施神经康复方法时的动作序列框图，其中，除了大脑活动信号外，还记录了肌肉活动信号。

图8显示了实施神经康复方法时一系列动作的框图，其中，根据识别出的大脑活动信号，机器人设备对受训对象的影响还伴随着肌肉和神经的电刺激，使受训对象进行给定的运动。

图9显示了实施神经康复方法时的动作序列框图，其中，正在执行的任务在视觉显示设备上的视觉呈现，是以刺激镜像神经元激活的方式实现的。

图10显示了实施神经康复方法时的动作序列框图，它结合了实施神经康复方法的所有选项。

位置1-视觉显示装置；

位置2-用于记录大脑活动的设备；

位置3-计算机；

位置4-机器人设备；

位置5-电刺激器；

位置6-肌电图仪；

位置7-运动追踪器；

位置8-控制器单元；

位置9-紧急运动停止按钮；

位置10-视觉显示设备对任务的视觉呈现；

位置11-通过记录大脑活动的设备记录大脑活动信号；

位置12-将大脑活动信号传输到带有软件和数据库的计算机；

位置13-通过计算机提取和识别大脑活动的记录信号，并通过与数据库的比较进行解释；

位置14-基于对大脑活动记录信号的解释，将命令传输到机器人设备以撞击受过训练的对象；

位置15-机器人设备根据识别出的大脑活动信号对训练对象的影响；

位置16-将数字信号传输到视觉显示设备；

位置17-提取视觉诱发电位的信号；

位置18-运动想象信号的提取；

位置19-通过肌电图记录将训练对象置于运动中的肌肉活动；

位置20-通过肌电图记录未受训对象的肌肉活动，对应于在给定运动中设置的受训对象的肌肉；

位置21-肌肉的电刺激，使受训对象处于给定的运动中；

位置22-刺激镜像神经元的激活；

位置23-整个神经康复系统。

具体实施方式

在本发明的实施方式的以下详细描述中，阐述了许多实施细节，以提供对本发明的透彻理解。然而，对于本领域技术人员而言，在有或没有这些实施细节的情况下如何使用本发明将是显而易见的。在其他情况下，没有详细描述众所周知的方法、程序和组件，以免混淆本发明的细节。

此外，从上述公开内容可以清楚地看出，本发明不限于上述实施方式。在保留本发明的本质和形式的同时，许多可能的修改、变化、改变和替换对于本领域技术人员来说是显而易见的。

神经康复系统23(如图1所示为系统元件交互框图)包括视觉显示设备1，其通常为虚拟现实设备，其可以以虚拟现实耳机的形式表示(图2)以及虚拟现实头盔。虚拟现实头盔可以配备播放和收听音频信号的设备，让患者更多地参与到一个想象的过程中。视觉显示设备1在神经康复系统中的使用，可以向患者视觉地呈现任务及其完成情况。因此，患者参与了一个想象过程，该过程使大脑“相信”做出运动的意图与受训对象(即瘫痪肢体)的真实运动之间存在联系，这有助于增加运动康复的有效性，包括中风和其他中枢神经系统疾病和紊乱。此外，包括在实施例中的虚拟现实设备形式的视觉显示设备1，使得可以在视觉上显示任务执行的动画示例-例如，以虚拟体模的形式，“执行”特定运动，而实际上受过训练的物体(例如手臂)处于静止状态。观察移动的幻影有助于进行运动想象的心理任务。还可以“从第三人称视角”显示任务的进度，即在肢体运动期间向患者呈现“从旁边”的视角。观察第三人的任务会刺激镜像神经元的激活，从而促进神经连接的恢复。因此，这些显示任务及其完成过程的模式提高了运动康复的效率。

神经康复系统23(图1)还包括一个记录大脑活动的装置2，该装置将大脑活动的信号记录并传输到计算机3，形成脑机接口，其任务是记录、处理、提取并解释大脑活动，以确定患者移动受过训练(或未经训练)物体的意图。脑电图仪(图2)或类似装置可用作记录大脑活动的装置2，它从头皮表面记录大脑的电和生物电活动。近红外光谱(NIRS)设备也可用于通过与神经活动相关的血流动力学反应来测量大脑活动；此外，还可以使用磁共振成像(MRI)设备来记录核磁共振信号，以及读取和记录大脑电活动产生的磁场的设备。在实践中用作记录大脑活动2的设备的最优选选项，是脑电图仪和近红外光谱仪。此外，所列设备可以多种组合使用；用于记录大脑活动的设备组合的最优选变体2，是脑电图仪和近红外光谱设备的组合使用。脑电图仪和近红外光谱仪的结合使用，可以提高检测和记录大脑活动信号的准确性，更好地识别患者的意图。因此，对提高康复效果有积极的作用。这些技术的组合可以在单个紧凑型设备中实现。

神经康复系统23(图1)还包括机器人设备4，其用于与受训对象即瘫痪、麻痹、康复肢体进行物理交互，包括根据大脑和/或肌肉活动的识别信号移动受训对象。包括外骨骼的机器人设备4的实施方式的不同变体也是可能的；它们用于上肢(图3)、下肢(图4)以及肢体的各个部分的训练和康复。特别是肢体的外骨骼(图4)可以用作机器人设备。在这种情况下，机器人设备4可以被配置为将数字信号直接传输到视觉显示设备1，也可以通过计算机3传输。由于对神经生理信号进行分析而产生的生物反馈以及对患者身体的相应复杂认知、本体感觉和动觉影响会刺激神经可塑性，从而对康复的有效性产生积极影响。

神经康复系统23(图1)还包括计算机3，其包含用于识别和提取记录信号并使用可以位于计算机3和单独的设备上，以及服务器或云存储上的数据库来解释它的软件。在神经康复系统23(图1)中，计算机3将基于对大脑和/或肌肉活动的记录信号的解释而形成的命令，按照收发原理传输到机器人设备4和/或视觉显示设备1。计算机3(图1)与记录大脑活动的设备2相结合，形成了脑机接口。大脑活动信号从大脑活动记录设备2发送到计算机3，在那里，使用安装在其上的软件，信号中的模式被认识和识别，允许通过执行肢体运动来确定患者打算执行的活动，即确定选定的目标或运动。同时，带有软件的计算机3使用软件分类器来解释大脑活动的信号，这些分类器将输入信号与数据库中大脑活动的参考模式进行比较。使用软件分类器对大脑活动信号的解释，可以使用各种数学技术来实现，包括人工神经网络技术，通过识别大脑活动的特征(模式)，例如与外部刺激或认知活动相关的特征(模式)，然后搜索用于识别、提取、解释大脑活动信号中的类似模式。同时，分类器被自适应地重新配置，也就是说，它们被自动和手动“培训”，以适应特定任务和特定患者。分类器的自动和手动选择都是可能的，这使得提高其工作的准确性并减少分类器的训练时间成为可能。程序分类器所在的计算机3可以提取和识别运动想象模式和视觉诱发电位模式(一种在大脑皮层中潜意识产生的电波，作为对“重要”视觉刺激的反应：例如，亮度变化-视觉显示设备1上的物体“闪烁”，患者已将注意力集中在该物体上)。由于视觉诱发电位模式的“潜意识”外观和特征，可以在大脑活动信号中高精度地检测到它，这种范式需要患者较少的脑力劳动，因此可以应用于通常发生在早期中风患者的认知能力下降。在这种情况下，既可以对运动想象信号和视觉诱发电位信号进行提取、识别和进一步处理，也可以对这两种信号进行组合提取、识别和进一步处理。因此，使用带有软件的计算机3用于识别和提取记录信号、并使用可位于计算机上的数据库解释提取的记录信号，有助于提高康复的有效性。

需要说明的是，安装软件的计算机3可以是个人计算机；这是最可取的选择。计算机3也可以位于移动设备中，例如智能电话。此外，该系统可以远程定位计算机3，例如，在服务器上、在本地网络中的设备上或在云中。该系统也可以将计算机3设置在一个微型计算机或多个微型计算机上，这些微型计算机内置在一个或多个根据权利要求1的系统元件中，例如，设置在视觉显示设备1或机器人设备4等之中。

该系统可以实施神经康复系统23(图1)，其另外包含电刺激器5以刺激肌肉和神经，这些肌肉和神经使受训对象处于给定的运动中。电刺激器5使得在神经康复系统中实施电刺激成为可能，该系统包括由机器人设备4通过皮肤对某些肌肉和神经纤维产生特定电效应同时移动受训物体，以增强生物反馈并刺激肌肉自身的活动，并形成对应于实施所需动作的神经元活动模式。此外，当使用电刺激时，运动中枢的工作在运动活动调节的所有垂直水平上都正常化，并实现了患者神经动力学的最大重组。因此，在神经康复系统中额外使用电刺激器5提高了其效率。

可以实施神经康复系统23(图1)，其另外包含用于记录使受训对象运动的肌肉活动的肌电图6。肌电图仪6的传感器放置在某些肌肉上方的皮肤上，旨在记录肌肉活动的生物电势，从而允许记录肌肉活动，即记录和测量肌肉中的电和物理张力。通过这种方式，可以记录和记录患者的肌肉张力。如果驱动受训物体的肌肉的活动足够强，则运动开始的附加条件可以是患者肌肉的某种努力的表现，由肌电图仪6测量，其中传感器放置在肌肉上，设置运动中的受训物体，而患者除了运动的想象外，还应该尝试做这个运动。当机器人设备4根据识别出的大脑活动信号进行受训对象的运动时，在未受训对象的肌肉活动水平足够高的条件下发生变体时，对应于在给定运动中设置受训对象的肌肉，由肌电图记录，即当健康肢体的肌肉张力使患肢运动时。激活机器人设备所需的自身肌肉努力水平的逐渐增加，有助于恢复肢体自身的运动活动。因此，在神经康复系统中使用肌电图6提高了康复的有效性。

为了理解图1中所示的神经康复系统23的工作和功能，下面是其工作的实施及其元件功能的示例。给出该示例，是为了向本领域技术人员提供机会，来理解系统元件的交互原理，以及系统23作为整体的操作和功能的原理，并且，应当将其理解为是说明性的而非旨在限制本发明的范围：

使用视觉显示设备，将与瘫痪(受训的)肢体执行运动相关的任务分配给患者。在执行任务的过程中，患者必须想象肢体向选定目标、选定位置或选定方向的运动。同时，大脑活动记录装置2记录大脑活动的信号。例如，它可以是患者的脑电图(EEG)，软件分类器据此识别大脑中的电活动模式，从而确定选定的目标或运动。此后，根据检测到的患者的意图，向机器人设备4(例如，外骨骼)发出命令，以作用于肢体(例如，移动它)。

如果使康复肢体运动的患者自身肌肉活动足够强，则开始运动的附加条件，可以是患者肌肉执行某种自我努力。在这种情况下，另外使用肌电图仪6，传感器放置在使肢体运动的肌肉上，并且患者除了想象运动外，还应该尝试执行这样的运动。当健康肢体肌肉的张力使受影响的肢体运动时，也有一个选项。

以上描述涉及并主要基于图1，图1示出了神经康复系统的元件的相互作用的方框图。为了系统的清晰实施，还提供了图2-4的描述。在这种情况下，上述实施例在所有方面都应被视为说明性的，而不是限制本发明的范围。

图2显示了一组神经康复系统元素的变体，其中包括：

以虚拟现实头戴式耳机的形式呈现的视觉显示设备1，提供用于由受训对象执行运动之任务的视觉呈现10，并且有助于患者对正在执行的任务进行更清晰和更有想象力的呈现，并且，相应地放大大脑活动以完成任务，从而提高大脑活动信号形成的效率；

一种记录大脑活动的装置2，以脑电图仪的形式呈现，能够使用直接放置在患者头部的传感器从头皮表面记录大脑的生物电活动；

计算机3，以膝上型计算机的形式呈现，其中包含用于识别和提取记录信号并使用数据库解释提取的记录信号的软件。计算机3根据收发原理，将基于对大脑活动的记录信号的解释形成的命令，传输到机器人设备4和视觉显示设备1；

机器人装置4，以上肢外骨骼的变体之一的形式呈现，用于与受训对象(即瘫痪、麻痹、康复的肢体)进行物理交互，包括根据识别出的大脑和/或肌肉活动的信号，移动受训对象；

运动跟踪器7，其可以在机器人设备4的操作和运行期间使用，并可以确定受训对象在空间中的位置，然后将其传输到视觉显示设备1，以便更准确和逼真地实现正在执行之任务的可视化；

控制器单元8，其控制机器人设备4的驱动器的操作，不是系统的强制性元件，并且仅作为实施示例给出。例如，现在正在生产这种版本的外骨骼或其他机器人设备，它们的操作不需要专用的控制器单元，或者具有内置的控制器单元；

急停按钮9，用于在紧急情况下紧急停止机器人设备4，并且可以是外部的和内置的。因此，急停按钮9有助于增加神经康复系统23的操作安全性。可以使用其他工具来确保系统操作的安全性。

图3描绘了活动中的神经康复系统的透视图(例如上肢康复)，其中包括了：

一部视觉显示装置1；

一部记录大脑活动的装置2；

电脑3；

机器人设备4；

电刺激器5(图3示出了电刺激器5的电极)，用于刺激肌肉和神经，这些肌肉和神经使受训对象设定为给定运动。电刺激器5使得在神经康复系统中实施电刺激成为可能，其包括由机器人设备4同时运动受训对象和对相应肌肉和神经的电作用，以增强生物反馈、刺激自身肌肉活动和形成对应于目标运动的实施的神经元活动模式。此外，当使用电刺激时，运动中枢的工作在运动活动的所有垂直调节水平上都实现了正常化，并实现了患者神经动力学的最大重组；

肌电图6(图3显示了肌电图6的电极)它提供了使物体运动的肌肉活动的记录。带有传感器的肌电图仪6旨在记录肌肉活动的生物电势，并间接测量其中的体力消耗。因此，可以确定患者自身肌肉努力的水平。因此，机器人装置4根据识别出的大脑活动信号，使受训对象运动的条件之一，可以是患者自身肌肉的张力达到一定水平，由肌电图6测量；

控制器单元8；

急停按钮9；

图4描绘了整个系统神经康复的局部视图(下肢康复的实施示例)，包括有：

一部视觉显示装置1；

一部用于记录大脑活动的装置2；

机器人装置4，以下肢外骨骼的变体之一的形式呈现；

电刺激器5(图4显示了电刺激器5的电极)。在本例中，电刺激器电极5位于膝关节区域的腿(股四头肌)伸肌上，并刺激其工作；

肌电图6(图4显示了肌电图6的电极)。在这种情况下，肌电图传感器6位于患者股四头肌(股四头肌)部位内，其用于在膝关节处伸展腿部。

通过使用上述元素，所述发明“基于脑机接口的神经康复系统”，通过在患者进行运动的意图与其实施之间形成神经生物学反馈，来刺激瘫痪肢体活动能力的恢复，从而提高中风和其他中枢神经系统疾病和障碍后康复的有效性。神经康复系统23(图1)可以记录、识别和提取大脑和肌肉活动的信号，识别患者用训练有素的瘫痪物体或其健康模拟物进行运动的意图，然后帮助实施该运动。由此产生的生物反馈刺激了神经可塑性-大脑中的一个过程，它形成旁路神经通路，以取代因疾病而丢失或受损的神经通路。此外，通过使用视觉显示设备提高了康复效果。因此，该系统解决了中风后神经症状患者的神经康复问题。

使用神经康复系统(在基本版本中)的神经康复方法的特点，是至少有以下顺序动作，即(见图5)

10-视觉显示设备对任务的视觉呈现；

11-通过记录大脑活动的设备记录大脑活动信号；

12-使用与数据库相关的软件，将大脑活动信号传输到计算机；

13-提取计算机解释所需的大脑活动信号，并通过将它们与数据库进行比较来进行解释；

14-将基于对大脑活动记录信号的解释形成的命令，传输到机器人设备，以影响受训对象；

-根据识别出的大脑活动信号，机器人设备对受训对象的影响；

-将数字控制信号传输到可视显示设备。

使用神经康复系统的神经康复根据以下方法进行：

给予患者与执行瘫痪肢体相关的视觉和/或听觉形式的任务。任务的视觉呈现，可以在虚拟现实环境中使用可配备播放音频信号的装置的虚拟现实设备进行。这使得患者在额外的声音刺激的帮助下，可以更多地参与想象的过程。同时，可以实现音频反馈，来显示任务执行的质量-例如，使用不同音量和音调的信号；或者在高质量执行指定任务的情况下，可能会播放旋律声音。任务10在虚拟现实环境中的视觉呈现，增加了执行任务时大脑活动的表现，从而对康复效果产生积极影响；

此外，在执行任务的过程中，患者想象完成给定的移动受训对象的任务，即想象肢体向选定目标、选定位置或选定方向的运动，从而进行给定的大脑活动，大脑活动记录装置2记录大脑活动信号并将其传输至计算机3；

使用脑电图仪作为记录大脑活动的设备2，可记录大脑活动的信号并随后传输到计算机3；

可使用近红外光谱设备(NIRS-近红外光谱)测量与神经活动相关的血液动力学反应，作为记录大脑活动的设备3，来记录和传输大脑活动的信号3；

可将关于大脑活动的信息，以关于由磁共振成像(MRI)设备记录的脑细胞中感应核磁共振水平的信息的形式，记录和传输到计算机3；

通过记录由大脑的电活动、脑磁图(MEG)设备等产生的磁场水平，可以记录大脑活动的信息然后将其传输到计算机3。

在所提出的方法中，最优选的选择，是使用脑电图仪作为用于记录大脑活动2的设备，来记录并随后将大脑的电和生物电活动的信号12传输到计算机3。另一个理想的选择，是通过使用近红外光谱装置，将大脑活动的信号记录并随后传输12到计算机3。

此外，有多种用于记录生物电信号的选项组合可供选择；最理想的组合，是使用脑电图仪作为记录大脑活动的装置2将大脑的电和生物电活动信号的记录和随后的传输12至计算机3的组合使用，连同NIRS信号的记录和随后的传输12到计算机3。这些选项的组合，可以提高大脑活动信号记录的准确性，从而可以更好地解释和提高康复的有效性；

下一步，是记录和识别大脑活动的记录信号及其解释13，由计算机3通过将它们与数据库进行比较来识别大脑活动的模式，从而可以确定选择的目标或运动。大脑活动的记录信号，从大脑活动记录装置2发送到计算机3。使用安装在计算机3上的软件(也可以位于服务器、第三方设备或云存储中，计算由远程位于服务器、第三方设备或云存储的多个设备进行分布式计算)，信号被识别和解释。这些信号揭示了大脑活动模式，使软件能够确定选定的目标或运动。同时，带有软件的计算机4使用软件分类器和包含大脑活动参考信号的数据库，来解释大脑活动信号。借助软件分类器对大脑活动信号的解释，可以在人工神经网络技术的基础上实现，该技术使用各种数学方法，来识别与外部刺激或认知活动相关的大脑活动的特定特征(模式)，然后，在被解释的信号中搜索此类模式。同时，将大脑活动的解释结果记录在数据库中，进行扩展。此外，分类器可以自适应地重新配置，也就是说，它们是经过“训练”的，可根据特定任务和患者进行调整。该系统可以自动和手动选择最佳分类器及其参数，从而提高其工作的准确性和速度，并减少训练时间。计算机3(其装有可定位用于识别和提取记录信号以及使用数据库对提取的记录信号进行解释的软件)，使其能够提取和识别视觉诱发电位17的信号和运动想象力18(图6)的信号。运动意象信号18通常是运动皮层和皮层其他部分肢体表征区域大脑活动的各种节律的同步/去同步(即增加/抑制)。视觉诱发电位信号17(图6)是一种电波，它在大脑皮层中无意识地产生，作为对“显着刺激”的反应-例如，对一个患者集中注意力的物体的视觉高亮(或亮度变化-“背光”)的反应。由于发生的“无意识”性质和视觉诱发电位模式的特征，使其能够在大脑活动信号中被高度准确地识别，因此使用范式来提取视觉诱发电位17需要患者较少的脑力劳动，可用于早期中风可能发生的认知水平降低的患者。在这种情况下，可以分别提取、识别和进一步使用运动想象信号18和视觉诱发电位信号17进行工作。它们的组合提取、识别和进一步处理这些信号也是可能的。另外，为了便于患者运动想象力和分类器的训练，可以在机器人装置4移动受训对象时进行动觉训练，并指导患者想象运动过程中的相应肢体肌肉活动。因此，由计算机3通过将其与数据库进行比较，来提取和识别大脑活动和解释13的(记录的)信号，有助于提高康复的有效性。

在计算机3通过与数据库的比较对大脑活动和解释13的记录信号进行提取和识别之后，命令14被传送到机器人设备，以影响受训对象15，例如，执行预期的运动。在这种情况下，外骨骼可以用作机器人设备4，这可实现最佳的解剖参数化。因此，基于对大脑活动的记录信号的解释而形成的命令14到机器人设备的传输，以及机器人设备对受训对象15的后续动作，利用意图和运动之间形成的神经生物反馈，刺激了大脑中新的神经连接(而不是那些失去的连接)的形成。因此，在系统中使用机器人设备提高了康复的有效性。

在机器人装置的动作过程中，患者在视觉显示装置1上观察任务执行过程；信号16传送到视觉显示装置1，然后在任务执行过程的视觉显示装置1上进行视觉呈现10，包括根据从机器人设备接收到的信号。因此，患者参与了一个想象过程，使大脑“相信”进行运动的意图与受训对象(即瘫痪肢体)的身体运动之间存在联系的现实，这提高了康复的有效性。此外，视觉显示设备1，包括以虚拟现实设备的形式实现的，提供“来自第三人”的任务执行的视觉显示，即从侧面“向患者展示他们自己的视图，或者显示一个“执行”给定运动的虚拟幻影，而真正的受训对象，例如手臂，则处于静止状态。观察移动的幻影(或观察“来自第三人”的任务的执行)，可促进心理任务的执行，并刺激镜像神经元22(图9)的激活，促进神经连接的恢复，这也增加了康复的效率。

该系统可以实施神经康复方法，其中影响受训对象的命令15从计算机3发送到机器人设备4，并且在机器人设备4影响对象之后-发送到视觉显示设备1。在这种情况下，命令既可以直接从机器人设备4传输到视觉显示设备1，也可以通过计算机3传输。例如，当在机器人设备4中使用确定受训对象在空间中之位置的运动跟踪器7时，这样的实施例是必要的。关于受训对象的空间位置的信息被传输到视觉显示设备1，以便对正在执行的任务进行更准确和逼真的可视化。同时，可以将机器人装置4的数字信号，通过计算机3传送到视觉显示装置1，进行初步处理、变换并转换成视觉显示装置1所感知的所需格式。

可以实施神经康复方法，其中机器人设备4对受训对象的影响，是基于与健康对象相关的识别的大脑活动信号产生的。此选项特别适用于中风早期运动能力严重受损的情况，此时患者难以进行与受训对象(受影响的肢体)相关的受控大脑活动。也就是说，如果患者用受影响的大脑半球执行运动想象任务有困难，当他们有机会定期为健康人执行任务时，建议使用双肢(例如手臂)进行锻炼，然后尝试用瘫痪的肢体“类比”重现它，这增加了康复的效果。

该系统可以实施神经康复方法(图7)，其中机器人设备4根据识别的大脑活动15的信号对受训对象的影响，发生在设置大脑活动的肌肉活动的条件下。在给定运动中训练的对象，由肌电图记录，即在计算机选择和识别(记录)大脑活动信号、并通过将其与数据库进行比较来解释13后，肌电图另外记录肌肉的活动，将受训对象19设置为给定的运动，并且，假设患者自己的肌肉收缩到由肌电图仪6测量的特定水平，机器人设备根据识别出的大脑活动信号15移动受训对象。此外，可以实施这样的方法，其中，在肌肉充分活动的条件下，机器人设备4根据识别的大脑活动信号发生受训对象(即瘫痪肢体)的运动15。由肌电图记录的相应的未受训对象，即健康肢体，对应于给定运动中的受训对象设置，即当健康肢体的肌肉张力使受影响的肢体运动时。后来，患者“通过类比”试图诱导受影响肢体的肌肉活动。因此，如果患者自己的肌肉收缩到由肌电图仪6测量的特定水平，则肌电图仪对肌肉19活动的记录和机器人设备4对受训对象的运动15的记录，提高了康复效率。

该系统可以实施神经康复方法(图8)，其中机器人设备4根据识别出的大脑活动信号进行的受训对象的运动15，伴随着肌肉和神经的附加电刺激21，在给定的运动中设置受训对象。使用电刺激器5执行电刺激21。作为对执行心理和/或肌肉任务的响应，运动系统的一个复杂刺激发生了，其中包括，当机器人设备4移动15个受训对象时，对相应肌肉和神经的同步功能性电刺激，以增强生物反馈并刺激其自身的肌肉活动，并形成与目标运动表现相对应的神经元活动模式。.此外，当使用电刺激时，运动中枢的工作，在运动活动的所有垂直调节水平上都实现了正常化，并且，实现了患者神经动力学的最大重构。因此，电刺激21的使用，有助于提高康复效果。

该系统可以实现神经康复方法，其中根据大脑活动的记录信号，在视觉显示设备1上，以即时反馈的方式，显示分配任务的完成程度，即在执行任务时，使用在视觉显示设备1中，患者将获得关于他们可以如何成功地执行任务的信息。这些信息可以以变化的刻度或指示器的形式提供，如果任务执行正确，则显示最大值。如果任务执行不正确或不够接近设定值，则秤或指示器上显示的值会减小。此外，当具有用于收听音频信号的内置设备的虚拟现实头盔用作视觉显示设备1时，可以使用音频信号对分配的任务的完成程度进行即时反馈。这样的实施，使患者得以确定和理解他们如何正确和有效地执行任务，从而刺激他们表现出预期的大脑活动，并提高康复的效率。此外，患者看到正确执行任务的能力，有助于患者体内神经递质的产生，从而有助于恢复大脑中的神经连接。

该系统可以实现神经康复方法，其中任务、信号的记录和执行任务的命令分为几个阶段，而任务的每个阶段，可以由不同的设备记录，由受训对象的不同部分执行，并且每个阶段独立地显示在视觉显示设备1上。因此，本发明可以模拟复杂的多阶段运动的实现，类似于患者在现实生活中进行的运动，从而进行肢体的复杂康复。在这种情况下，在同一练习中会立即恢复或多或少完整的功能。例如，根据肩部大块肌肉的肌电图分析，可以恢复整个手臂的活动度，根据脑电图的分析，可以恢复手部的活动度。一个例子是“伸手拿杯子”任务。患者必须首先绷紧肩部肌肉，让机器人设备将整个手臂向虚拟玻璃的方向移动，然后想象前臂肌肉的收缩，让机器人设备物理地闭合他们的手部，帮助他们“拿”杯子。

I此外，用于实施神经康复方法的所有上述选项，都可以组合：一起(图10)或各种组合。它们也可以彼此分开使用。

因此，所述发明“神经康复系统”和所述发明“神经康复方法”的使用，通过以下方式提高了中风后运动康复的有效性，包括早期和晚期康复，以及中枢神经系统的其他疾病和障碍，通过在患者进行运动的意图与其实施之间的神经生物学反馈之间形成各种组合，来刺激瘫痪肢体的活动性恢复。神经康复系统可以记录、识别和提取大脑活动的信号，揭示患者用受训对象进行运动的意图，以帮助他们进行这种运动，并通过使用显示设备，或虚拟现实设备，让他们沉浸于类似日常生活的虚拟环境。因此，由此产生的生物反馈刺激了神经可塑性-一种形成旁路神经通路的过程，以取代因疾病而丢失或受损的神经通路。使用电刺激和肌电图可进一步提高康复效果。

在本申请材料中，对所要求保护的技术方案的实现方式进行了优选公开。这不应被用来限制其他的特定实施例，只要这些实施例不超出所要求保护的法律范围，并且对于相关技术领域的专家是显而易见的。

Claims (24)

1.神经康复系统包括：

一部视觉显示设备，

一部记录大脑活动的装置，

一部用于撞击受训对象的机器人装置，

一部具有数据库和软件的计算机，用于识别和提取大脑活动的信号记录、并使用数据库解释提取的信号记录，

由此，装有软件的计算机，被配置为能够将基于对大脑活动的信号记录的解释而形成的命令传输到机器人设备和/或在传输-接收的基础上传输到视觉显示设备。

2.根据权利要求1所述的神经康复系统，其特征在于，使用虚拟现实设备作为视觉显示设备。

3.根据权利要求1所述的神经康复系统，其特征在于，使用一具外骨骼作为所述的机器人装置。

4.根据权利要求1所述的神经康复系统，其特征在于，使用脑电图仪作为大脑活动记录装置。

5.根据权利要求1所述的神经康复系统，其特征在于，所述大脑活动记录装置采用近程红外光谱装置。

6.根据权利要求1所述的神经康复系统，其特征在于，采用磁共振成像装置作为大脑活动记录装置。

7.根据权利要求1所述的神经康复系统，其特征在于，作为记录大脑活动的装置，使用记录脑电活动产生的磁场的装置。

8.根据权利要求1所述的神经康复系统，其特征在于，至少两个不同的记录设备一起用作记录大脑活动信号的设备。

9.根据权利要求1所述的神经康复系统，还包括一部电刺激器。

10.根据权利要求1所述的神经康复系统，还包括一部肌电图仪。

11.一种神经康复方法，包括：

通过任务的视觉显示设备进行的视觉呈现，以执行受训对象的一次运动，

通过记录大脑活动的设备，记录大脑活动信号，

使用与数据库相关的软件，将记录的大脑活动信号传输到计算机，

通过装有软件的计算机，提取解释大脑活动所需的信号，

通过与数据库比较来解释所选信号，

将基于大脑活动信号记录的解释形成的命令，传输到机器人设备和/或视觉显示设备，

机器人设备对受训对象的影响，

信号传输到视觉显示设备，

在视觉显示设备上，对正在执行的任务进行视觉呈现。

12.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，在所述大脑活动信号记录的提取识别阶段，提取视觉诱发电位信号。

13.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，在提取识别大脑活动信号记录的阶段，提取运动想象信号。

14.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，在对大脑活动信号记录的提取和识别阶段，提取视觉诱发电位和运动想象信号。

15.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，与健康对象相关的大脑活动信号被记录，以通过机器人设备影响受训对象。

16.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，除了大脑活动信号之外，还记录肌肉活动信号。

17.根据权利要求16所述的神经康复方法，其特征在于，机器人装置对受训对象的影响，是根据健康对象的肌肉活动进行的。

18.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，通过所述机器人装置，从所述计算机向所述视觉显示装置发送指令。

19.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，机器人装置根据所识别的大脑活动信号，对受训对象的冲击还伴随着对负责移动受训对象的肌肉和神经的电刺激。

20.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，用于形成数据库的软件分类器的选择和/或调整是自动进行的。

21.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，在所述任务执行期间获得的关于大脑活动的解释的数据，包括在所述机器人设备对所述对象的物理冲击期间获得的数据，被记录在所述数据库中。

22.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，视觉显示设备正在展示根据所显示的大脑活动的信号记录对指定任务的完成程度的即时视觉反馈。

23.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，通过刺激镜像神经元激活的方式，在所述视觉显示装置上进行所述正在执行的任务的视觉呈现。

24.根据权利要求11所述的神经康复方法，其特征在于，任务的呈现、信号的记录和任务的执行分为几个阶段，而在任务的每个阶段，生物电活动可以被不同的设备记录，并且可以对受训对象的不同部位进行动作，每个阶段独立显示在显示装置上。

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