CN116966056A - 一种脑卒中患者上肢康复评估系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种脑卒中患者上肢康复评估系统，至少包括采集模块，其用于采集脑卒中患者的上肢信息；处理模块，其用于处理采集模块采集的上肢信息；训练模块，其用于辅助脑卒中患者进行上肢运动；显示模块，其用于展示脑卒中患者上肢运动状态；显示模块将虚拟上肢与目标状态的差距展示给脑卒中患者以使得脑卒中患者驱动真实上肢进行运动；处理模块基于虚拟上肢与目标状态之间的差距变化判断真实上肢的运动能力，并根据运动能力控制训练模块进行辅助运动，其中，处理模块基于采集模块采集的双侧上肢之间的肌电信号差异调整训练模块施加至双侧上肢的驱动力矩。处理模块对双侧上肢的运动能力以及协调性进行评估，并给出针对性的康复性辅助。

Description

一种脑卒中患者上肢康复评估系统
技术领域
本发明涉及脑卒中康复技术领域，尤其涉及一种脑卒中患者上肢康复评估系统。
背景技术
脑卒中患者中存在有左右肢体一部分瘫痪的偏瘫患者，帮助这些患者进行康复训练的系统日渐普及。现有的上肢瘫痪康复训练至少包括利用上肢康复机器人、外骨骼等方式进行的辅助运动康复训练，康复机器人可以为瘫痪上肢提供高强度、重复、任务特异性、互动式治疗，同时提供客观运动功能恢复的评价方法，测量运动学及运动力学改变，然而上肢康复机器人不能提高上肢肌力。运动功能评估是医生为脑卒中偏瘫患者制定康复训练计划的依据，其还可以作为各种治疗方案疗效的评估手段，在运动康复、神经科学领域至关重要。传统的运动康复评估主要是基于量表，由专业治疗师进行。量表式评估方法发展较早，经临床验证其可行性，但是其存在三个缺点：评估结果受治疗师的主观影响较大，不同治疗师凭经验评估，依据的标准不同，不同治疗师针对同一病人可能给出不同的评估结果；量表式评估方法根据患者相应动作的不同表现给出相应的评分，评分梯度小，评估结果不能反映病人的真实情况，此外，患者的某些细微运动治疗师可能难以用视觉捕捉，造成评估结果不全面；现有的量表式评估方法由治疗师指导患者执行一系列动作，一名病人至少需要配一名治疗师，评估效率低；同时一套评估流程耗时耗力。
现有技术中如公开号为CN110755085B的专利文献所提出的一种基于关节活动度与运动协调性的运动功能评估方法和设备，所述方法包括：采集目标对象的肢体运动信号；提取所述肢体运动信号中的关节活动度数据和运动协调性数据，并对肢体的运动功能进行评估，其中所述关节活动度数据包括主动动作数据和被动动作数据。现有的康复训练评估系统，其训练标准通常是正常人的肢体反映数值。但对于脑卒中患者来说，其肢体训练响应情况无法在短时间内达到正常标准。尤其是大多数脑卒中患者存在左右侧偏瘫情况，这导致其左右侧肢体的训练响应情况存在较明显的差异。若直接采用通用标准对其进行训练和评估，为患者的左右侧肢体提供相同程度的训练强度，这会使得反应较差的那侧肢体承受超额的训练压力，不仅无法达到康复目的，还有可能造成更大的损伤。同时，这样的无差异性训练减缓患者的康复进程，导致对患者正常生活有阻碍因素。
此外，一方面由于对本领域技术人员的理解存在差异；另一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技术的所有特征，而且申请人保留在背景技术中增加相关现有技术之权利。
发明内容
针对现有技术所提出的技术方案之不足，本申请提出了一种脑卒中患者上肢康复评估系统，至少包括：采集模块，其用于采集脑卒中患者的上肢信息；处理模块，其用于处理所述采集模块采集的上肢信息；训练模块，其用于辅助脑卒中患者进行上肢运动；显示模块，其用于展示脑卒中患者上肢运动状态；显示模块将虚拟上肢与目标状态的差距展示给脑卒中患者以使得脑卒中患者驱动真实上肢进行运动；所述处理模块基于虚拟上肢与目标状态之间的差距变化判断真实上肢的运动能力，并根据运动能力控制所述训练模块进行辅助运动，其中，所述处理模块基于采集模块采集的双侧上肢之间的肌电信号差异调整所述训练模块施加至双侧上肢的驱动力矩。处理模块对双侧上肢的运动能力以及协调性进行评估，并给出针对性的康复性辅助。
在上述方案中，虚拟上肢是指显示模块中构建的上肢模型，真实上肢是指实际环境中患者的上肢，目标状态是指在显示模块中会随机生成期望患者能够运动上肢至目标位置和目标姿态的上肢图案，虚拟上肢与目标状态的差距是指虚拟上肢当前位置和目标位置之间的差距以及虚拟上肢当前姿态与目标姿态之间的差距。
本申请着眼于患者左右侧的肢体运动差异，对其两侧提供了不同的、针对性的训练参数，在提高了训练效果和训练效率的同时，也避免了由于施加了不适宜的训练强度而对左右侧肢体肌肉在康复过程中出现不协调的情况，解决了肢体两侧动作不协调导致对患者正常生活有阻碍因素的问题，对于脑卒中患者的生活质量具有一定积极影响。
优选地，所述处理模块控制所述训练模块的驱动力矩以逐步、缓慢的方式进行增强，且所述训练模块在真实上肢具有运动趋势时停止增强，并以当前驱动力矩加上当前驱动力矩预设比例的富余值对真实上肢进行辅助驱动。在该种方式下，真实上肢的实际运动的驱动力依旧以脑卒中患者自主驱动为主，训练模块驱动为辅的方式进行驱动，增加的富余值能够避免肌肉过度使用，保护脑卒中患者的肌肉健康。
优选地，所述处理模块基于采集模块分别采集的双侧上肢的第一肌电信号与第二肌电信号之间的差异值以调整预设比例的方式对富余值的大小进行调整，进而对施加至其中一侧上肢的驱动力矩的总值进行调整。第一肌电信号和第二肌电信号是指采集模块的肌电采集部获取的患者其中某一个上肢的运动情况下的肌电信号，具体而言，第一肌电信号是指左上肢运动产生的肌电信号，第二肌电信号是指右上肢产生的肌电信号。驱动力矩的总值等于出现运动趋势时的驱动力矩的以及按照驱动力矩的预设比例(例如十分之一)再增加一个富余值。
假定左上肢的第一肌电信号的强度大于右上肢的第二肌电信号的强度，即表明左上肢的恢复程度比右上肢的恢复程度更佳，由此，在训练模块施加驱动力矩时，施加至右上肢的驱动力矩相较于左上肢的驱动力矩要小，该种方式的设计逻辑在于，对于恢复程度较差的右上肢施加更小的驱动力矩，使得右上肢得到更多的锻炼，并且由于施加了更小的驱动力矩，在右上肢的运动过程中脑卒中患者的注意力会更多地集中于驱动右上肢进行运动，进而使得右上肢的恢复效果逐步与左上肢持平，从而实现在双侧上肢的康复训练过程中使得双侧上肢保持协调的效果。
优选地，所述处理模块至少能够基于所述采集模块获取的真实上肢的肌电信号以及运动信息在所述显示模块的虚拟环境中构建虚拟上肢，其中，所述采集模块至少包括采集肌电信号的肌电采集部以及捕获动作的动作捕捉部。
优选地，所述处理模块将真实上肢映射至虚拟环境的虚拟上肢的步骤包括：
在虚拟环境中建造虚拟上肢的模型；
采集真实上肢的肌电信号和姿态信息；
对肌电信号、运动信息特征以及对真实上肢的姿态信息进行特征提取，并按照特征强弱进行阶梯化分类；
将肌电特征和运动的角度特征进行融合后输入分类器中模式识别；
动态识别真实上肢的动作和运动，并同步调节虚拟上肢的动作和运动。
优选地，所述显示模块以能够被脑卒中患者观测到的方式进行配置，以使得脑卒中患者在观测显示模块中的虚拟上肢与目标状态的画面时不断想象虚拟上肢运动至目标状态的情形。
优选地，所述处理模块能够分析显示模块中虚拟上肢运动至目标状态的时间和运动状态，根据时间和运动状态判断实际环境下的真实上肢的运动能力。
优选地，所述处理模块能够基于逆运动学分析所述训练模块进行辅助运动所需的驱动角度以及驱动力矩，其中，所述处理模块计算得出的驱动力矩为当次辅助运动下的所述训练模块能够提供的最大驱动力矩。
优选地，所述处理模块计算驱动角度以及驱动力矩的步骤包括：
获取虚拟上肢末端的当前位置及目标状态的目标位置，以及基于逆运动学算法由当前位置、目标位置计算得到各个关节的驱动角度；
基于迭代学习动态调节各个关节的手臂支撑力矩，由目标驱动角度及与目标驱动角度对应的实际关节角度、目标关节角速度、实际关节角速度计算得到各个关节所需的手臂支撑力矩；
基于反馈线性化进行逆动力学控制，由各个关节的目标运动参数和实际运动参数计算得到各个关节的输出力矩，以及根据各个关节的输出力矩计算得到各个关节的驱动量；
根据各个关节的驱动量控制待训练关节施加驱动力矩，以进行康复训练。
优选地，所述采集模块的肌电采集部与所述训练模块共同配置在脑卒中患者的双侧上肢处，所述采集模块的动作捕捉部与所述显示模块共同配置。
根据一种优选实施方式，本申请提出了一种脑卒中患者上肢康复评估系统，该脑卒中患者上肢康复评估系统能够应用于个体家庭中的脑卒中患者的上肢康复效果评估。在现有的脑卒中患者的康复效果评估技术方案中，通常需要患者到具体的专业医护人员处进行各种仪器、各种运动分析的检测才能够获知自身的康复情况，而这种方式对于普通家庭是严重的时间负担和经济负担，由此，本申请提出了一种能够便携式家用式的脑卒中患者上肢康复评估系统，能够通过显示模块展示上肢的各项运动，然后患者根据展示的运动想象自身的上肢进行相同的运动，然后通过分析比较上肢运动产生的肌电信号，能够对康复效果进行评估，以及能够对康复过程中上肢之间的协调性进行评估，将该康复评估系统设置在个体家庭中，脑卒中患者能够随时通过该系统进行评估，随时掌握自身的康复状况，并进行针对性的康复训练。
附图说明
图1是本发明的脑卒中患者上肢康复评估系统的简化关系结构示意图；
图2是本发明的脑卒中患者上肢康复评估系统的显示模块的简化结构示意图；
图3是本发明的脑卒中患者上肢康复评估系统的训练模块的简化结构示意图。
附图标记列表
100：采集模块；200：处理模块；300：训练模块；400：显示模块；110：肌电采集部；120：动作捕捉部。
具体实施方式
下面结合附图1-3对本发明进行详细说明。
图1示出了本申请的一种脑卒中患者上肢康复评估系统的简化关系结构示意图，该系统至少包括用于施加辅助运动的训练模块300，用于获取双侧上肢生理信息以及运动状态的采集模块100，用于展示目标状态的显示模块400，以及用于分析处理的处理模块200。采集模块100至少能够采集双侧上肢的运动状态以及运动后的肌电信号，处理模块200基于运动状态将患者上肢虚拟至显示模块400以便脑卒中患者进行观测，并且，显示模块400内部显示有目标状态，脑卒中患者需要在训练模块300的辅助下根据观测的目标状态将实际的双侧上肢运动至目标状态。
利用显示模块400使得双侧上肢的运动状态能够被脑卒中患者观测的技术方案是运动想象疗法以及镜像疗法的延伸，运动想象疗法是指为了提高运动功能而进行的反复运动想象，没有任何运动输出，根据运动记忆在大脑中激活某一活动的特定区域，与实际运动相比，运动想象更多激活额叶前部及顶叶后部，镜像疗法是将一面镜子放置在患者便于观测的方位，非瘫痪侧上肢放在镜子前面，患侧上肢放在镜子后面。非瘫痪侧上肢进行腕及手指的屈曲和伸展运动，患者同时看镜子，观察非瘫痪上肢的镜像，瘫痪侧上肢做非瘫痪侧上肢同样的运动，通过调节皮层-肌肉的兴奋性，镜像疗法可以直接促进运动功能的恢复，镜像疗法属于运动想象疗法的一种，是基于反复的运动功能想象。
而在本申请中，根据图2示出的本发明的脑卒中患者上肢康复评估系统的显示模块400的简化结构示意图，将镜像疗法采用的用于对照的非瘫痪侧的上肢运动设置为目标状态，即显示模块400相当于镜像疗法中的镜面，显示模块400中的目标状态为镜像疗法中的非瘫痪侧的上肢，脑卒中患者通过观察显示模块400中模拟的上肢的运动状态，在大脑中想象实际的双侧上肢应当如何运动才能够使得显示模块400中的模拟的虚拟上肢从当前位置运动至目标状态位置，由此促进脑部皮层与上肢肌肉之间的兴奋度、关联性，从而辅助脑卒中上肢瘫痪患者进行康复训练。
优选地，采集模块100能够通过采集实际环境下的上肢运动状态信息并经过处理模块200处理分析后以虚拟上肢的形式在显示模块400中进行展示，并且显示模块400中的虚拟上肢能够基于采集模块100实时获取的实际上肢运动状态信息同步调节虚拟上肢的状态。
优选地，处理模块200能够准确分析虚拟上肢在显示模块400中的运动轨迹，具体而言，处理模块200能够得出虚拟上肢当前位置运动至目标状态位置需要进行何种轨迹的运动，进而得出训练模块300辅助实际环境下的上肢运动的辅助运动参数，使得上肢能够完成目标状态。
优选地，显示模块400中的目标状态可以是静态的，也可以是动态的，静态的目标状态是指特定的一个姿势，例如展臂、曲臂、握拳等，动态的目标状态是指手臂能够进行的动作，例如：
手指伸展：由掌侧伸掌肌、指伸肌和拇指展伸肌协同作用完成；
手指屈曲：由屈指肌、拇指屈肌和腕屈肌协同作用完成；
握拳：由掌侧屈掌肌、指伸肌和拇指展伸肌等肌肉作用完成；
张开手指：由掌侧伸掌肌、指伸肌和拇指展伸肌等肌肉作用完成；
旋转手掌：由前臂旋转肌、腕屈肌和腕伸肌协同作用完成；
抬起手腕：由腕屈肌、桡侧腕伸肌和尺侧腕伸肌等肌肉作用完成；
对于上述动作和姿势为目标状态的真实上肢的肌电信号分别由配置在相应肌肉部位的肌电传感器获取。
优选地，采集模块100包括肌电采集部110以及动作捕捉部120，其中，肌电采集部110用于采集不同运动状态的肌电信号等信息并发送给处理模块200，处理模块200基于肌电采集部110采集的肌电信号等信息在显示模块400内部构建虚拟上肢的肌肉变化情况；动作捕捉部120用于获取上肢的关节坐标和空间姿态信息并发送给处理模块200，处理模块200基于关节坐标以及空间姿态信息变化调整虚拟上肢在显示模块400的坐标以及姿态。
优选地，肌电采集部110采用表面肌电传感器、肌电电极和/或肌电臂环，肌电采集部110能够用于采集实际环境中的双侧上肢进行不同运动状态时的肌电信号等信息，并且便携式的肌电臂环还可以采集脑卒中患者上肢的位移信号，具体而言，肌电臂环至少能够分别佩戴在脑卒中患者的小臂和上臂，并且能够分别采集小臂和上臂的肌肉产生的生物电信号、运动产生的运动加速度和位移信号。
优选地，显示模块400实质上提供了一个虚拟环境，其中，虚拟上肢以及目标状态位置均位于显示模块400的虚拟环境内部，显示模块400的虚拟环境采用现有技术进行搭建，例如Unity3D或其他能够进行三维建模的软件技术，该项技术已广泛应用于虚拟建模领域，因此本申请在此不再赘述。
优选地，处理模块200将采集模块100获取的上肢信息映射在显示模块400的虚拟上肢上，具体包括针对上肢中肩、肘和手指关节的映射。
优选地，在本申请中，处理模块200基于采集模块100的肌电采集部110以及动作捕捉部120获取的上肢运动信息及姿态信息在显示模块400的虚拟环境中构建能够同步实际环境下的上肢运动情况的虚拟上肢，具体包括以下步骤：
S110：在虚拟环境中建造虚拟上肢的模型；将实际环境下的真实上肢映射为显示模块400的虚拟环境中的虚拟上肢，将肌电采集部110和动作捕捉部120采集到的真实上肢的运动信息映射至虚拟环境的虚拟上肢中；
S120：采集真实上肢的肌电信号和姿态信息；通过肌电采集部110和动作捕捉部120来采集上肢的肌电信号和姿态信息；
S130：对肌电信号、运动信息特征以及对真实上肢的姿态信息进行特征提取，并按照特征强弱进行阶梯化分类；
S140：将肌电特征和运动的角度特征进行融合后输入分类器中模式识别；
S150：动态识别真实上肢的动作和运动，并同步调节虚拟上肢的动作和运动；建立虚拟环境与数学软件如MATLAB之间的通讯，在线识别真实上肢的动作和运动，并同步调节显示模块400中的虚拟上肢的动作和运动。
优选地，在步骤S110中，虚拟上肢的映射包括将动作捕捉部120捕捉到的真实上肢的手和小臂、上臂的运动信息映射到虚拟环境的虚拟上肢的手和小臂、上臂中，将肌电臂环的预设件赋给虚拟环境中的虚拟上肢中的上臂，同步上臂的运动信息，将手部图像动作捕捉部120捕捉到的手指各关节和腕关节等姿态位置信息赋给虚拟上肢中的手指和小臂，同步手指和小臂的运动信息，校准上臂和小臂在虚拟环境中的初始方向，调整虚拟上肢以同步真实上肢。
优选地，在步骤S120中，采集模块100包括通过肌电采集部110或肌电电极采集的肌电信号，并将采集模块100的动作捕捉部120设置在显示模块400处以通过动作捕捉部120采集手势信息和小臂、上臂的姿态信息，便携式的肌电臂环通过蓝牙接收器与处理模块200实现通信，处理模块200在虚拟环境中设置采集肌电的方式来采集执行不同手势时的小臂肌电信息，建立手势库的多种手势动作，采集方式包括准备手势动作倒计时-执行手势动作-重复动作的过程，将手部图像动作捕捉部120捕捉到的手指和小臂的姿态位置信息通过计算得到手指弯曲角度、肘关节活动度等角度信息，将便携式肌电臂环采集到的上臂运动信息通过计算得到肩关节活动度。
优选地，在步骤S130中，特征提取包括对肌电信号的时域特征进行提取，包括平均绝对值，过零点数和自回归模型的系数，对手势信息特征进行提取如关节活动度，以及对上肢的姿态信息进行提取如位置信息，并设置空间运动轨迹，计算轨迹偏离程度；将正常人的肌电特征和姿态信息作为模板，并按照特征强弱进行阶梯化分类，并将使用者的肌电特征和姿态信息按照对应的阶梯化类别获取对应得分。
优选地，在步骤S140中，模式识别包括将肌电特征和手势的角度特征进行融合，然后输入BP神经网络等分类器进行模式分类，保存虚拟上肢的参数和阈值，并将位置信息等姿态信息作为条件判断运动的方向。
优选地，在步骤S150中，在线识别具体为：在处理模块200中调用MATLAB的函数或建立显示模块400中的虚拟环境与MATLAB之间的通讯，然后将脑卒中患者的动作在处理模块200中进行识别分类，根据分类在虚拟环境中驱策虚拟上肢进行同步运动。
优选地，处理模块200能够分析显示模块400中虚拟上肢运动至目标状态的时间，根据时间和运动状态判断实际环境下的真实上肢的运动能力，在运动能力不足的情况下通过训练模块300给予一定量的辅助与支持，从而帮助脑卒中患者完成从初始状态至目标状态的运动。
实施例2
本实施例是基于实施例1的改进和补充，重复的内容不再赘述。
如图1所示，一种脑卒中患者上肢康复评估系统，其至少包括采集模块100、处理模块200、训练模块300以及显示模块400，其中显示模块400以能够被脑卒中患者观测到的方式进行配置并在显示模块400中展示上肢运动的目标状态以及虚拟上肢，其中虚拟上肢是处理模块200基于采集模块100获取的上肢信息映射至显示模块400的虚拟环境中的，在训练过程中，处理模块200能够根据显示模块400的虚拟环境中的虚拟上肢的运动时间以及运动状态判断实际环境下的真实上肢的运动能力，当处理模块200认为真实上肢的运动能力不足以完成从初始状态至目标状态的运动时，处理模块200将控制信号发送至训练模块300，由训练模块300在实际环境下辅助真实上肢完成运动。
优选地，处理模块200主要根据显示模块400的虚拟环境中虚拟上肢与目标状态的差距以及时间进行判断，例如在一定的预设时间段内显示模块400中的虚拟上肢没有运动至目标状态的预设位置，或者，运动至预设位置后手势不够准确等，具体而言，可以根据虚拟上肢与目标状态之间的差距为虚拟上肢(虚拟上肢与真实上肢同步，本质上是指真实上肢)的运动能力进行评级，更详细地，在进行评级的过程中处理模块200还能够参考采集模块100的肌电采集部110获取的真实上肢的肌电信号，通过对肌电信号分析能够在一定程度上判断真实上肢的运动能力。
优选地，当处理模块200认为真实上肢(虚拟上肢)的运动能力不足时，处理模块200基于逆运动学分析训练模块300需要提供的驱动角度以及驱动力矩。
优选地，对于上肢的运动状态而言，其实质上可以将整个上肢的各类运动拆解为各个关节的旋转运动，具体而言，上肢无论进行何种状态、何种形式的正常运动，其骨骼的长度、形状并不会出现变化，上肢的灵活度主要取决于每个骨骼之间的连接关节的多角度灵活转动，由此，运用到训练模块300的外骨骼形式的各个骨骼中时，也只需要对每个骨骼之间的关节连接处的旋转角度以及旋转方向进行控制即可实现上肢辅助运动。
优选地，处理模块200根据显示模块400中的虚拟环境中的虚拟上肢和目标状态的分布情况计算训练模块300的驱动角度以及驱动力矩的步骤主要包括：
S210：获取虚拟上肢末端的当前位置及康复训练任务对应的目标状态的目标位置，以及基于逆运动学算法由当前位置、目标位置计算得到各个关节的驱动角度；
S220：基于迭代学习在线调节训练模块300各个关节的手臂支撑力矩，由目标驱动角度及与目标驱动角度对应的实际关节角度、目标关节角速度、实际关节角速度计算得到各个关节所需的手臂支撑力矩；
S230：基于反馈线性化进行逆动力学控制，由各个关节的目标运动参数和实际运动参数计算得到各个关节的输出力矩，以及根据各个关节的输出力矩计算得到各个关节的驱动量；
S240：根据各个关节的驱动量控制待训练关节施加驱动力矩，以进行康复训练。
优选地，训练模块300基于处理模块200计算出的驱动角度以及驱动力矩，其中，计算得出的驱动力矩作为该次辅助运动下的训练模块300能够提供的最大驱动力矩，从而辅助脑卒中患者的上肢进行运动。
优选地，训练模块300的驱动力矩被配置为以逐步、缓慢的方式进行增强，且在真实上肢具有运动趋势时停止增强，并以当前驱动力矩加上当前驱动力矩预设比例的富余值对真实上肢进行辅助驱动。对于没有完全瘫痪的患者而言，较好的康复训练方式在于让脑卒中患者自行驱动上肢进行运动，而本申请的技术方案即基于该种方式进行设计，即，训练模块300施加的驱动力矩是从零开始增长的，在真实上肢自身在运动的情况下，训练模块300施加的驱动力矩是不变的，仅当真实上肢在一段时间内仍没有运动出现的情况下，训练模块300的驱动力矩逐步开始增加，并且增加速度较为缓慢，在增加的过程中如果真实上肢出现了运动趋势，则训练模块300的驱动力矩停止增加，并按照出现运动趋势时的驱动力矩的预设比例(例如十分之一)再增加一个富余值，即，在该种方式下，真实上肢的实际运动的驱动力依旧以脑卒中患者自主驱动为主，训练模块300驱动为辅的方式进行驱动，增加的富余值能够避免肌肉过度使用，保护脑卒中患者的肌肉健康。
相较于现有的完全提供驱动力的驱动方案，本申请的训练模块300以辅助脑卒中患者的双侧上肢进行运动为侧重点，并且在运动过程中脑卒中患者注视着显示模块400中的虚拟上肢的运动状态以及目标状态，在脑海中不断想象将虚拟上肢运动至目标状态的运动方式，由此激发脑电信号不断向肌肉连接的神经元发送驱动信号，使得肌肉尽可能的收缩，并在肌肉收缩至当前能够收缩的最大程度的情况下利用训练模块300来辅助上肢进行运动，使得脑部能够记住肌肉运动的反馈信号，加强康复训练中脑部与上肢肌肉之间的控制连接，从而提升康复训练的效率。
实施例3
本实施例是基于实施例1和实施例2的基础上进行改进和补充，重复的内容不再赘述。
在实际情况中，每天日常生活活动大多需要双上肢参与，一侧上肢瘫痪严重影响患者从事需要双上肢参与的功能活动，一侧上肢活动与双上肢活动有不同的神经控制机制，只有通过双上肢同时训练才能获得双上肢共同参与的功能活动，例如，一侧上肢固定物体，一侧上肢操作物体，如拧瓶盖，切菜等。双上肢同时训练可提高瘫痪上肢的功能，特别是对上肢近端功能有更有益的进步，原因可能是躯干和肢体近端肌肉是双侧神经支配，也可能是双侧对称性训练产生更大的躯干肌肉的肌电，从而促使了躯干的稳定，这对于肢体近端的控制很重要。训练时需要注意根据患者的具体情况选择不同的上肢作业。
因此，在实际康复治疗的过程中，需要考虑到双侧上肢的恢复差异性。如果按照双侧驱动力矩相同的方式进行辅助训练的情况下，双侧的上肢的恢复程度可能会出现差异，具体是否出现差异能够通过采集模块100获取的肌电信号进行判断，在出现差异的情况下仍采用相同的驱动力矩对双侧上肢进行辅助康复训练时可能会导致双侧上肢之间的恢复程度的差异值越来越大，从而导致双侧上肢之间出现不协调的情况。
由此，本申请提出了如图1所示的一种脑卒中患者上肢康复评估系统，该系统至少包括采集模块100、处理模块200、训练模块300以及显示模块400，处理模块200能够根据显示模块400中的目标状态与虚拟上肢之间的距离计算训练模块300需要向真实上肢施加的用于辅助运动的驱动角度以及驱动力矩，并且，处理模块200还能够根据采集模块100的肌电采集部110获取的双侧上肢的第一肌电信号以及第二肌电信号之间的差异值调整施加至双侧上肢的驱动力矩。
具体而言，假定采集模块100的肌电采集部110获取的脑卒中患者的左上肢的肌电信号记为第一肌电信号，将肌电采集部110获取的脑卒中患者的右上肢的肌电信号记为第二肌电信号，处理模块200针对第一肌电信号与第二肌电信号进行分析，计算出第一肌电信号与第二肌电信号之间的差异值，并根据该差异值调整训练模块300施加至双侧上肢的驱动力矩。
优选地，处理模块200对于肌电信号的分析主要包括原始表面肌电信号分析和处理后的数据分析，数据分析主要集中在时域和频域分析两个方面，信号分析的目的主要是研究表面肌电信号的时频特征与肌肉结构和肌肉活动状态以及功能状态之间的相关性，探讨表面信号变化的可能原因，进而有效应用肌电信号的变化反映肌肉活动和功能。表面肌电原始信号作为显示肌电活动的发生和静息状况最直接的表现形式，在不考虑振幅的情况下，可分析其肌电信号的起始关系，即肌肉活动时原始肌电信号的密集程度和高度，在一定程度上可反映肌肉收缩的幅度和力量。密集程度和高度越高，说明表面肌电信号越强，则收缩越强；处理后的数据分析是将直接记录下的原始表面肌电信号，利用软件中自带的信号处理系统，对原始信号进行整流、平滑、MVC归一化，进一步计算分析得出。例如，分析软件ErgoLAB提供了表面肌电原始信号分析以及时域分析、频域分析和分段分析等处理后的数据分析方式。
优选地，处理模块200至少能够针对采集模块100获取的肌电信号进行分析以判断肌肉收缩状态，并且根据预先设置的肌肉收缩阈值判断肌肉运动是否正常，具体而言，处理模块200主要对肌肉异常收缩状态进行监测，通过计算实时采集的肌电信号得出的肌肉收缩数值与预先设置的肌肉异常收缩阈值之间的差距大小判断肌肉是否处于异常运动状态，对康复训练过程中出现的肌肉异常收缩模式进行监测。其中，所述肌肉异常收缩模式包括肌肉过度兴奋、肌肉过度抑制、肌肉异常协同、主动肌和拮抗肌异常共收缩，以及肌肉疲劳。
优选地，处理模块200还能够基于采集模块100的多个肌电采集部100获取的同一上肢的不同肌肉的肌电信号大小判断运动过程中不同肌肉与脑电信号的连接响应情况。具体而言，上肢从肩部至指部依次包括三角肌、肱二头肌、肱三头肌、肱肌、旋前圆肌、肱桡肌、桡侧腕长伸肌、桡侧腕短伸肌、桡侧完屈肌、掌长肌、指浅屈肌以及尺侧腕伸肌等，在上肢进行运动时，每个部位的肌肉的伸缩状况并不一致，处理模块200根据动作捕捉部120分析上肢当前进行的动作判断出上肢的肌肉应当处于的肌电信号范围，并针对采集模块肌电采集部110实际采集的不同部位的肌电信号判断康复过程中的每块肌肉的活力，例如，在屈臂动作中，肱二头肌、肱三头肌以及肱肌应当处于相对活跃的状态，如果在此过程中检测到例如肱三头肌的肌电信号过于弱小，则处理模块200认为肱三头肌与脑部的连接性较多，对肱三头肌给出活力较弱的评价，并在后续的康复过程中尽量侧重采取能够训练到肱三头肌的运动姿势，以全面提升康复效果。
优选地，处理模块200基于上述分析方式分析第一肌电信号与第二肌电信号之间的差异值，具体而言，处理模块200基于第一肌电信号与第二肌电信号的相似度评价脑卒中患者的双侧上肢的协调性，其中，第一肌电信号与第二肌电信号是在双侧上肢执行同一动作下同步采集的肌电信号。
优选地，处理模块200能够基于第一肌电信号与第二肌电信号之间的相似值对脑卒中患者的双侧上肢康复协调性进行评估，处理模块200至少能够基于第一肌电信号与第二肌电信号之间的相似值将脑卒中患者的双侧上肢协调程度分为至少一级、二级、三级、四级、五级等五个等级，具体而言，一级：统计意义上，第一肌电信号与第二肌电信号相似值达到91％～100％，说明康复训练过程中患者协调性训练效果良好；二级：统计意义上，第一肌电信号与第二肌电信号相似值达到81％～90％，说明康复训练过程中患者协调性训练效果有待提高；三级：统计意义上，第一肌电信号与第二肌电信号相似值达到61％～80％，说明康复训练过程中患者协调性训练效果不佳；四级：统计意义上，第一肌电信号与第二肌电信号相似值达到41％～60％，说明康复训练过程中患者协调性训练效果不合格；五级，统计意义上，第一肌电信号与第二肌电信号相似值小于或等于40％，说明康复训练过程中患者协调性训练效果极差。
在前述的训练模块300的驱动力矩的计算中，训练模块300的驱动力矩被配置为以逐步、缓慢的方式进行增强，且在真实上肢具有运动趋势时停止增强，并以当前驱动力矩加上当前驱动力矩预设比例的富余值对真实上肢进行辅助驱动，在结合了第一肌电信号与第二肌电信号之间的差异值的情况下，对于双侧上肢施加的驱动力矩的计算需要进一步改进，至少能够基于第一肌电信号与第二肌电信号之间的差异值大小改变用于计算富余值的预设比例。参照前述内容，预设比例是指富余值与当前驱动力矩之间的比值，通常以富余值是当前驱动力矩的几分之几的形式进行表示与计算。
优选地，处理模块200基于第一肌电信号与第二肌电信号之间的差异值以调整预设比例的方式对富余值的大小进行调整，进而对施加至其中一侧上肢的驱动力矩的总值进行调整。
具体而言，假定左上肢的第一肌电信号的强度大于右上肢的第二肌电信号的强度，即表明左上肢的恢复程度比右上肢的恢复程度更佳，由此，在训练模块300施加驱动力矩时，施加至右上肢的驱动力矩相较于左上肢的驱动力矩要小，该种方式的设计逻辑在于，对于恢复程度较差的右上肢施加更小的驱动力矩，使得右上肢得到更多的锻炼，并且由于施加了更小的驱动力矩，在右上肢的运动过程中脑卒中患者的注意力会更多地集中于驱动右上肢进行运动，进而使得右上肢的恢复效果逐步与左上肢持平，从而实现在双侧上肢的康复训练过程中使得双侧上肢保持协调的效果。
优选地，在根据第一肌电信号与第二肌电信号之间的差异值确定预设比例的方式可以为阶梯性对应的方式。例如，在前述的康复训练过程中患者协调性训练分级方式中，一级表示施加至左上肢和右上肢的驱动力矩中用于计算富余值的预设比例保持一致，二级表示施加至左上肢的驱动力矩中用于计算富余值的预设比例采用默认值(0.1，百分之十)，而施加至右上肢的驱动力矩中用于计算富余值的预设比例可以设置为0.08，即百分之八；三级表示施加至左上肢的驱动力矩中用于计算富余值的预设比例采用默认值(0.1，百分之十)，而施加至右上肢的驱动力矩中用于计算富余值的预设比例可以设置为0.06，即百分之六；四级表示施加至左上肢的驱动力矩中用于计算富余值的预设比例采用默认值(0.1，百分之十)，而施加至右上肢的驱动力矩中用于计算富余值的预设比例可以设置为0.04，即百分之四；五级表示施加至左上肢的驱动力矩中用于计算富余值的预设比例采用默认值(0.1，百分之十)，而施加至右上肢的驱动力矩中用于计算富余值的预设比例可以设置为0.02，即百分之二。
实施例4
本实施例是在实施例1-3的基础上进行改进和补充，重复的内容不再赘述。
本申请提出了一种脑卒中患者上肢康复评估系统，该系统至少包括采集模块100、处理模块200、训练模块300以及显示模块400，其中，训练模块300大致为外骨骼形式，显示模块400为规则的显示屏。
优选地，采集模块100主要分为肌电采集部110以及动作捕捉部120，肌电采集部110与动作捕捉部120分开配置，其中，肌电采集部110与训练模块300一同配置在脑卒中患者的双侧上肢处，具体而言，肌电采集部110的电极片、臂环、传感器等被训练模块300以及脑卒中患者的上肢皮肤夹持在中间；采集模块100的动作捕捉部120与显示模块400协同配置，具体而言，动作捕捉部120的摄像设备配置在显示模块400上。
优选地，处理模块200既能够以软件形式集成在显示模块400的显示屏内部，也能够以芯片形式安装在显示模块400的内部，处理模块200至少能够接收来自采集模块100的信息，并根据收集到的真实上肢的动作、姿态信息进行处理后在显示模块400的屏幕内(虚拟环境)构建出虚拟上肢，处理模块200还能够根据收集到的真实上肢的肌电信号判断左右上肢的协调性情况，并结合显示模块400中虚拟上肢与目标状态的差距以及左右上肢的协调性情况向训练模块300输出需要提供的辅助运动参数，辅助运动参数主要包括驱动角度以及驱动力矩。
优选地，图3示出了本发明的脑卒中患者上肢康复评估系统的训练模块300的简化结构示意图，训练模块300至少包括第一外骨骼、第二外骨骼、第三外骨骼以及第四外骨骼，其中第一外骨骼与第二外骨骼之间通过第一外关节进行活动连接，第二外骨骼与第三外骨骼之间通过第二外关节进行活动连接，第三外骨骼与第四外骨骼之间通过第三外关节进行活动连接。具体地，第一外骨骼实质上按照人体肩部的形状进行结构设计，其用于包覆在人体肩部，第二外骨骼按照人体上臂的形状进行结构设计，其用于包覆在人体上臂部，第三外骨骼按照人体小臂的形状进行结构设计，其用于包覆在人体小臂部，第四外骨骼按照人体掌部、指部的形状进行结构设计，其用于包覆在人体的手掌、手指部，其中，第一外骨骼与第二外骨骼之间的第一外关节类似于人体的肩关节，第二外骨骼与第三外骨骼之间的第二外关节类似于人体的肘关节，第三外骨骼与第四外骨骼之间的第三外关节类似于人体的腕关节。在现有技术中，已有相对成熟的技术针对外骨骼、康复机器人等进行设计，训练模块300的具体驱动原理可以参照现有的技术原理，本申请的训练模块300的优势在于其能够根据处理模块200的控制使得其提供的驱动力矩仅用于略微为脑卒中患者的上肢运动提供一个辅助力，并不是主动带动上肢进行运动，并且本申请的训练模块300还能够基于处理模块200分析的双侧上肢的左右上肢之间的协调性，并通过调节左右上肢处的辅助驱动力矩的大小的方式使得康复效果更差的其中一个上肢得到更多的训练，让脑卒中患者的注意力更多地集中在康复效果更差的其中一个上肢，从而逐步减小双侧上肢之间的康复程度差异，使得双侧上肢协调。
基于上述方案，本申请着眼于患者左右侧的肢体运动差异，对其两侧提供了不同的、针对性的训练参数，在提高了训练效果和训练效率的同时，也避免了由于施加了不适宜的训练强度而对左右侧肢体肌肉在康复过程中出现不协调的情况，解决了肢体两侧动作不协调导致对患者正常生活有阻碍因素的问题，对于脑卒中患者的生活质量具有一定积极影响。
需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种脑卒中患者上肢康复评估系统，至少包括：
采集模块(100)，其用于采集脑卒中患者的上肢信息；
处理模块(200)，其用于处理所述采集模块(100)采集的上肢信息；
训练模块(300)，其用于辅助脑卒中患者进行上肢运动；
显示模块(400)，其用于展示脑卒中患者上肢运动状态；
其特征在于，
所述显示模块(400)将虚拟上肢与目标状态的差距展示给脑卒中患者以使得脑卒中患者驱动真实上肢进行运动；
所述处理模块(200)基于虚拟上肢与目标状态之间的差距变化判断真实上肢的运动能力，并根据运动能力控制所述训练模块(300)进行辅助驱动，
其中，所述处理模块(200)基于采集模块(100)采集的双侧上肢之间的肌电信号差异调整所述训练模块(300)施加至双侧上肢的驱动力矩。
2.根据权利要求1所述的脑卒中患者上肢康复评估系统，其特征在于，所述处理模块(200)控制所述训练模块(300)的驱动力矩逐步增强，且所述训练模块(300)在真实上肢具有运动趋势时停止增强，并以当前驱动力矩加上当前驱动力矩预设比例的富余值对真实上肢进行辅助驱动。
3.根据权利要求1或2所述的脑卒中患者上肢康复评估系统，其特征在于，所述处理模块(200)基于采集模块(100)分别采集的双侧上肢的第一肌电信号与第二肌电信号之间的差异值以调整预设比例的方式对富余值的大小进行调整，进而对施加至其中一侧上肢的驱动力矩的总值进行调整。
4.根据权利要求1～3任一项所述的脑卒中患者上肢康复评估系统，其特征在于，所述处理模块(200)至少能够基于所述采集模块(100)获取的真实上肢的肌电信号以及运动信息在所述显示模块(400)的虚拟环境中构建虚拟上肢，其中，所述采集模块(100)至少包括采集肌电信号的肌电采集部(110)以及捕获动作的动作捕捉部(120)。
5.根据权利要求1～4任一项所述的脑卒中患者上肢康复评估系统，其特征在于，所述处理模块(200)将真实上肢映射至虚拟环境的虚拟上肢的步骤包括：
在虚拟环境中建造虚拟上肢的模型；
采集真实上肢的肌电信号和姿态信息；
对肌电信号、运动信息特征以及对真实上肢的姿态信息进行特征提取，并按照特征强弱进行阶梯化分类；
将肌电特征和运动的角度特征进行融合后输入分类器中模式识别；
动态识别真实上肢的动作和运动，并同步调节虚拟上肢的动作和运动。
6.根据权利要求1～5任一项所述的脑卒中患者上肢康复评估系统，其特征在于，所述显示模块(400)以能够被脑卒中患者观测到的方式进行配置，以使得脑卒中患者在观测所述显示模块(400)中的虚拟上肢与目标状态的画面时不断想象虚拟上肢运动至目标状态的情形。
7.根据权利要求1～6任一项所述的脑卒中患者上肢康复评估系统，其特征在于，所述处理模块(200)能够分析显示模块(400)中虚拟上肢运动至目标状态的时间和运动状态，根据时间和运动状态判断实际环境下的真实上肢的运动能力。
8.根据权利要求1～7任一项所述的脑卒中患者上肢康复评估系统，其特征在于，所述处理模块(200)能够基于逆运动学分析所述训练模块(300)进行辅助运动所需的驱动角度以及驱动力矩，其中，所述处理模块(200)计算得出的驱动力矩为当次辅助运动下的所述训练模块(300)能够提供的最大驱动力矩。
9.根据权利要求1～8任一项所述的脑卒中患者上肢康复评估系统，其特征在于，所述处理模块(200)计算驱动角度以及驱动力矩的步骤包括：
获取虚拟上肢末端的当前位置及目标状态的目标位置，以及基于逆运动学算法由当前位置、目标位置计算得到各个关节的驱动角度；
基于迭代学习动态调节各个关节的手臂支撑力矩，由目标驱动角度及与目标驱动角度对应的实际关节角度、目标关节角速度、实际关节角速度计算得到各个关节所需的手臂支撑力矩；
基于反馈线性化进行逆动力学控制，由各个关节的目标运动参数和实际运动参数计算得到各个关节的输出力矩，以及根据各个关节的输出力矩计算得到各个关节的驱动量；
根据各个关节的驱动量控制待训练关节施加驱动力矩，以进行康复训练。
10.一种根据权利要求1～9任一项所述的脑卒中患者上肢康复评估系统，其特征在于，所述脑卒中患者上肢康复评估系统能够应用于个体家庭中的脑卒中患者的上肢康复效果评估。
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117298452A (zh) * 2023-11-28 2023-12-29 首都医科大学附属北京天坛医院 经颅交流电刺激的虚拟现实辅助下的下肢康复系统

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CN117298452B (zh) * 2023-11-28 2024-03-08 首都医科大学附属北京天坛医院 经颅交流电刺激的虚拟现实辅助下的下肢康复系统

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