CN117297625A - 一种基于脑波控制的康复训练系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于脑波控制的康复训练系统及方法。涉及脑波控制技术领域，包括：脑波信号采集模块，用于采集患者头部的脑波信号；信号处理模块，用于对脑波信号进行处理、分类与识别；反馈训练模块，用于根据分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，并得到反馈训练结果；控制模块，用于根据反馈训练结果以及分类与识别结果，将脑波信号转化为运动控制指令，控制康复训练设备的运动。本发明基于脑电图的原理，通过监测患者的脑电活动，患者可以通过训练调整自己的脑电活动来模拟反馈，专注于某个动作，从而触发相应的控制指令，提高肌肉控制和协调能力，帮助患者恢复肌肉功能和日常生活能力，同时减轻医疗人员的负担。
Description
技术领域
本发明涉及脑波控制技术领域，更具体的说是涉及一种基于脑波控制的康复训练系统及方法。
背景技术
中风又称“脑卒中”、“脑血管意外”，是一种急性脑血管疾病，是由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞导致血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的一组疾病，在我国呈“高发病率、高致残率、高复发率、高经济负担”四大特点。脑卒中是造成成年病残患者的主要原因，患者不同程度的功能障碍不仅使其生存质量下降，而且加重了家庭和社会经济负担，脑卒中早期康复治疗可激发大脑神经重塑功能，促进损伤功能重组，有效恢复脑卒中病人的患肢运动功能，设计和研制一个上肢外骨骼来辅助中风患者的偏瘫康复是一项具有潜在巨大优势的研究。
传统的康复器械通常包括简单的拉力带、绷带和小型的康复器械，如手腕力量球，主要是通过增加运动量和肌肉强度来恢复功能。常规外骨骼机器人普遍采用液压驱动，占用空间大，而且成本高昂。
因此，如何提供一种基于脑波控制的康复训练系统及方法，利用脑电波控制，患者逐步学习并通过调整自己的脑电活动来控制外部设备，将深度学习技术与康复训练设备结合，实现自主控制下外骨骼的运动，从而达到康复训练的目的是本领域技术人员亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于脑波控制的康复训练系统及方法，基于脑电图的原理，通过监测患者的脑电活动，患者可以通过训练调整自己的脑电活动来模拟反馈，专注于某个动作，从而触发相应的控制指令，帮助患者进行运动康复训练，提高肌肉控制和协调能力，帮助患者恢复肌肉功能和日常生活能力。同时，通过反馈训练，患者可以得到及时的反馈，调整和改进自己的运动技巧，实现康复训练的目标。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于脑波控制的康复训练系统，包括：脑波识别训练设备和康复训练设备；所述脑波识别训练设备与所述康复训练设备通信连接；
所述脑波识别训练设备包括：依次连接的脑波信号采集模块、信号处理模块、反馈训练模块以及控制模块；
所述脑波信号采集模块，用于采集患者头部的脑波信号；
所述信号处理模块，用于对所述脑波信号进行处理、分类与识别；
所述反馈训练模块，用于根据分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，并得到反馈训练结果；
控制模块，用于根据反馈训练结果以及分类与识别结果，将脑波信号转化为运动控制指令，控制康复训练设备的运动。
优选的，所述康复训练系统还包括：进展监测设备以及存储模块；
所述进展监测设备用于定期评估患者的康复进展，并根据需要调整康复训练计划；
所述存储模块用于存储患者的个人信息以及康复训练信息。
优选的，所述信号处理模块包括：信号预处理模块、特征提取模块以及信号分类与识别模块；
所述信号预处理模块，用于对采集到的脑波信号进行预处理；包括滤波、去除噪声等，提高信号质量和准确性；
所述特征提取模块，用于从预处理后的脑波信号中提取出运动特征；
信号分类与识别模块，用于将提取到的运动特征输入到训练好的分类器模型中，对脑波信号进行分类和识别，输出分类和识别结果。使特定的脑波信号对应特定的运动控制指令。
优选的，从预处理后的脑波信号中提取出运动特征，包括：
采用信号分析方法对预处理后的脑波信号进行时域、频谱和时频域功率谱分析，提取并标记运动特征信号。
通过时域分析可以用来观察脑波信号的时间变化特征，通过频谱分析提取脑波信号中与运动相关的低频成分；通过时频域功率谱分析可以观察信号在不同时间和频率上的能量分布，从而提取出与运动特征相关的时频特征；这些提取出的运动特征信号可以用来进行后续的运动识别。
优选的，将提取到的运动特征输入到训练好的分类器模型中，对脑波信号进行分类和识别，输出分类和识别结果，包括：
将处理后的脑波信号分为训练组和测试组；
对训练组数据进行格式转换、特征点提取、特征向量计算、降维和类别直方图计算后，得到训练组的分类器模型最优参数；
对测试组数据进行格式转换、特征点提取、特征向量计算、降维和类别直方图计算后，利用所述分类器模型最优参数进行稀疏表达，得到训练好的分类器模型；
将测试组数据输入到训练好的分类器模型中进行分类，完成对脑波信号的分类和识别。
优选的，所述反馈训练模块包括接收单元、模拟反馈单元以及反馈调节单元；
所述接收单元用于接收信号处理模块输出的分类与识别结果；
所述模拟反馈单元用于根据所述分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，实时模拟患者脑波信号对应的运动；所述反馈信号为视觉和/或听觉的反馈信号；
所述反馈调节单元用于对反馈信号进行调节和优化。
反馈信号可以帮助患者前期自行调整锻炼脑波信号，改善运动功能；患者可以通过接受反馈训练，尝试调整自己的脑波信号，提高康复训练的效果。通过对反馈信号进行调节和优化，能够提高患者的参与度和积极性，从而促进康复效果的提高。
优选的，所述康复训练设备包括：
控制指令接收单元，用于接收运动控制指令；
控制指令解析单元，用于将所述运动控制指令进行解析，将其转化为训练组件能够执行的控制命令；
训练组件，用于执行控制命令，控制患者的运动；
传感器监测单元：用于实时监测患者的运动状态和生理参数，并实时上传；
控制单元，用于接收传感器监测单元传输的数据，并根据患者的运动状态和生理参数设置参数阈值，当患者的运动状态和生理参数大于或等于参数阈值时，触发控制单元的警报器发出警报；当患者的运动状态和生理参数小于参数阈值时，不会触发警报器。所述参数阈值可以根据患者的身体情况具体设置。
优选的，所述康复训练设备还包括：显示单元，用于接收传感器监测单元传输的数据，并实时显示患者的运动状态和生理参数。便于及时根据患者情况进行调整。
优选的，所述分类器模型包括决策树、多元逻辑回归、随机森林、SVM和深度学习中的至少一个。
优选的，一种基于脑波控制的康复训练方法，包括：
采集患者头部的脑波信号；
对所述脑波信号进行处理、分类与识别；
根据分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，并得到反馈训练结果；
根据反馈训练结果以及分类与识别结果，将脑波信号转化为运动控制指令，控制康复训练设备的运动。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于脑波控制的康复训练系统及方法，包括：脑波识别训练设备和康复训练设备；所述脑波识别训练设备与所述康复训练设备通信连接；所述脑波识别训练设备包括：依次连接的脑波信号采集模块、信号处理模块、反馈训练模块以及控制模块；所述脑波信号采集模块，用于采集患者头部的脑波信号；所述信号处理模块，用于对所述脑波信号进行处理、分类与识别；所述反馈训练模块，用于根据分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，并得到反馈训练结果；控制模块，用于根据反馈训练结果以及分类与识别结果，将脑波信号转化为运动控制指令，控制康复训练设备的运动。
本发明具有以下有益效果：本发明基于脑电图的原理，通过监测患者的脑电活动，患者可以通过训练调整自己的脑电活动来模拟反馈，专注于某个动作，从而触发相应的控制指令，提高肌肉控制和协调能力，恢复肌肉功能和日常生活能力，同时减轻医疗人员的负担。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于脑波控制的康复训练系统结构示意图。
图2为本发明实施例提供的一种基于脑波控制的康复训练方法流程示意图。
具体实施方式
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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例公开了一种基于脑波控制的康复训练系统及方法，基于脑电图的原理，通过监测患者的脑电活动，患者可以通过训练调整自己的脑电活动来模拟反馈，专注于某个动作，从而触发相应的控制指令，提高肌肉控制和协调能力，恢复肌肉功能和日常生活能力，同时减轻医疗人员的负担。
在本发明的一个具体实施例中，一种基于脑波控制的康复训练系统，如图1所示，包括：脑波识别训练设备和康复训练设备；所述脑波识别训练设备与所述康复训练设备通信连接；
所述脑波识别训练设备包括：依次连接的脑波信号采集模块、信号处理模块、反馈训练模块以及控制模块；
所述脑波信号采集模块，用于采集患者头部的脑波信号；使用专业的脑电图设备，将患者头部的脑电活动转化为电信号，并通过电极将脑波信号传输到电脑或其他设备上；
所述信号处理模块，用于对所述脑波信号进行处理、分类与识别；
所述反馈训练模块，用于根据分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，并得到反馈训练结果；
控制模块，用于根据反馈训练结果以及分类与识别结果，将脑波信号转化为运动控制指令，控制康复训练设备的运动。
具体的，所述康复训练系统还包括：进展监测设备以及存储模块；
所述进展监测设备用于定期评估患者的康复进展，并根据需要调整康复训练计划；
所述存储模块用于存储患者的个人信息以及康复训练信息。
具体的，所述信号处理模块包括：信号预处理模块、特征提取模块以及信号分类与识别模块；
所述信号预处理模块，用于对采集到的脑波信号进行预处理；包括滤波、去除噪声等，提高信号质量和准确性；
所述特征提取模块，用于从预处理后的脑波信号中提取出运动特征；
信号分类与识别模块，用于将提取到的运动特征输入到训练好的分类器模型中，对脑波信号进行分类和识别，输出分类和识别结果。使特定的脑波信号对应特定的运动控制指令。
具体的，从预处理后的脑波信号中提取出运动特征，包括：
采用信号分析方法对预处理后的脑波信号进行时域、频谱和时频域功率谱分析，提取并标记运动特征信号。
通过时域分析可以用来观察脑波信号的时间变化特征，通过频谱分析提取脑波信号中与运动相关的低频成分；通过时频域功率谱分析可以观察信号在不同时间和频率上的能量分布，从而提取出与运动特征相关的时频特征；这些提取出的运动特征信号可以用来进行后续的运动识别。
具体的，将提取到的运动特征输入到训练好的分类器模型中，对脑波信号进行分类和识别，输出分类和识别结果，包括：
将处理后的脑波信号分为训练组和测试组；
对训练组数据进行格式转换、特征点提取、特征向量计算、降维和类别直方图计算后，得到训练组的分类器模型最优参数；
对测试组数据进行格式转换、特征点提取、特征向量计算、降维和类别直方图计算后，利用所述分类器模型最优参数进行稀疏表达，得到训练好的分类器模型；
将测试组数据输入到训练好的分类器模型中进行分类，完成对脑波信号的分类和识别。
通过将提取到的运动特征信号输入到训练好的分类器模型中，可以实现对脑波信号的自动分类和识别。
具体的，所述反馈训练模块包括接收单元、模拟反馈单元以及反馈调节单元；
所述接收单元用于接收信号处理模块输出的分类与识别结果；
所述模拟反馈单元用于根据所述分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，实时模拟患者脑波信号对应的运动；所述反馈信号为视觉和/或听觉的反馈信号；可以通过显示屏上的动画或声音来模拟患者脑波信号对应的运动；例如，使用计算机图形学技术进行3D人形建模，将反馈信号转化为3D人形模型的动作，并将生成的3D人形模型的动作通过显示屏展示给患者。患者可以通过调整自己的脑电活动来控制3D人形模型的动作，实现康复训练的目的。对于听觉反馈，可以使用声音、音乐或语音等方式来呈现。例如，患者可以通过调整脑电活动来控制声音的音量、频率或节奏，从而获得及时的听觉反馈。这种反馈系统可以帮助患者更好地感知和调整自己的脑电活动，以实现特定的运动指令。具体实现方式可以根据患者的个体差异和康复需求进行个性化调整，选择视觉和/或听觉的反馈信号，以提供最有效的康复训练。
在本发明的一个具体实施例中，当患者通过运动想象作出双手上举的脑电活动时，脑电采集模块采集此时的脑波信号，脑波信号经过信号处理、信号分类与识别之后，将脑波信号转换为反馈信号，控制3D人形模型作出对应的动作或通过声音进行听觉反馈。
所述反馈调节单元用于对反馈信号进行调节和优化。可以根据患者的需求和反馈效果，调整反馈信号的强度、频率、形式等，以提供更好的训练效果。
具体的，对反馈信号进行调节和优化，包括但不限于以下几种：强度调节：根据患者的反应和适应程度，调节反馈信号的强度。开始时可以使用较强的反馈信号，以帮助患者更容易感知到脑波信号对应的运动。随着训练的进行，可以逐渐减小反馈信号的强度，使患者更加依赖自身的脑电活动来控制运动。
频率调节：根据患者的脑波特征和训练目标，调节反馈信号的频率。例如，一些患者的脑波活动在特定频率范围内较为明显，可以将反馈信号的频率设置在这个范围内，以提高训练的效果。
形式调节：根据患者的喜好和训练目标，调节反馈信号的形式。例如，可以使用不同的动画效果、声音效果或震动效果来模拟脑波信号对应的运动。根据患者的反馈和训练效果，选择最适合患者的反馈信号形式。
实时调节：根据患者的实时反馈和训练进展，动态调节反馈信号的参数。例如，根据患者的注意力水平或放松程度，调整反馈信号的强度或频率。这种实时调节可以帮助患者更好地理解和调整自己的脑电活动，从而提高康复训练的效果。
通过对反馈信号的调节和优化，可以提供更个性化和适应性的训练体验，帮助患者更好地掌握脑电活动的控制能力。这样，患者可以通过调整自己的脑电活动来控制3D人形模型的动作，实现康复训练的目的。
反馈信号可以帮助患者前期自行调整锻炼脑波信号，改善运动功能；患者可以通过接受反馈训练，尝试调整自己的脑波信号，提高康复训练的效果。通过对反馈信号进行调节和优化，能够提高患者的参与度和积极性，从而促进康复效果的提高。
具体的，所述康复训练设备包括：
控制指令接收单元，用于接收运动控制指令；
控制指令解析单元，用于将所述运动控制指令进行解析，将其转化为训练组件能够执行的控制命令；
训练组件，用于执行控制命令，控制患者的运动；
传感器监测单元：用于实时监测患者的运动状态和生理参数，并实时上传；
控制单元，用于接收传感器监测单元传输的数据，并根据患者的运动状态和生理参数设置参数阈值，当患者的运动状态和生理参数大于或等于参数阈值时，触发控制单元的警报器发出警报；当患者的运动状态和生理参数小于参数阈值时，不会触发警报器。所述参数阈值可以根据患者的身体情况具体设置。
具体的，所述康复训练设备还包括：显示单元，用于接收传感器监测单元传输的数据，并实时显示患者的运动状态和生理参数。便于及时根据患者情况进行调整。
具体的，所述训练组件可以为满足人体工程学的上肢外骨骼机械结构、下肢外骨骼机械结构或者其他外骨骼机械结构，帮助患者进行康复训练。
在本发明的一个具体实施例中，上肢外骨骼机械结构可以辅助患者进行上肢运动，帮助恢复肌肉力量和运动功能；上肢外骨骼机械结构包括一个可调节的机械臂，患者可以将受影响的手臂放置在机械臂上，通过控制指令进行运动训练。机器人可以提供不同方向和角度的运动，以适应不同的训练需求。同时，通过传感器实时监测患者运动过程中的运动状态和生理参数信息，并实时上传存储；记录和评估患者的运动数据，为患者提供个性化和定量化的康复训练计划。
具体的，传感器监测单元包括：位置传感器：用于测量机械臂的位置和角度。使控制单元能够准确地控制机械结构的运动，并提供实时的位置反馈。
力传感器：用于测量机械结构与患者之间的力量。使控制单元能够调整提供的助力，以适应患者的力量水平，并提供合适的运动阻力。
表面肌电传感器：用于测量患者肌肉的电活动。使控制单元能够获取患者的肌肉活动情况，以提供个性化的助力和运动控制。
触觉传感器：用于测量机械结构与患者之间的接触力和接触面积。使控制单元能够提供适当的触觉反馈，以增强患者的运动感知和运动控制。
传感器监测单元可以实时获取患者的运动状态和生理参数，通过与控制单元进行实时通信，实现个性化的康复训练。帮助患者进行准确的运动训练，提高康复效果和患者的康复进展。
具体的，所述运动控制指令包括但不限于1、肩关节屈曲：向前、向上抬起上肢并且指向天花板，保持肘关节伸直；
2、肩关节外展：患者上肢在水平面上向外移动，与躯干成直角；
3、肘关节伸展：患者仰卧，将肘关节屈曲位缓解地拉至伸展位；
4、前臂旋后：使前臂做内向外的旋转动作；
5、膝关节伸展：患者仰卧，下肢向上活动，伸展髋关节。
具体的，所述分类器模型包括决策树、多元逻辑回归、随机森林、SVM和深度学习中的至少一个。
在本发明的一个具体实施例中，如图2所示，一种基于脑波控制的康复训练方法，如图2所示，包括：
采集患者头部的脑波信号；
对所述脑波信号进行处理、分类与识别；
根据分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，并得到反馈训练结果；
根据反馈训练结果以及分类与识别结果，将脑波信号转化为运动控制指令，控制康复训练设备的运动。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种基于脑波控制的康复训练系统，其特征在于，包括：脑波识别训练设备和康复训练设备；所述脑波识别训练设备与所述康复训练设备通信连接；
所述脑波识别训练设备包括：依次连接的脑波信号采集模块、信号处理模块、反馈训练模块以及控制模块；
所述脑波信号采集模块，用于采集患者头部的脑波信号；
所述信号处理模块，用于对所述脑波信号进行处理、分类与识别；
所述反馈训练模块，用于根据分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，并得到反馈训练结果；
控制模块，用于根据反馈训练结果以及分类与识别结果，将脑波信号转化为运动控制指令，控制康复训练设备的运动。
2.根据权利要求1所述的一种基于脑波控制的康复训练系统，其特征在于，所述康复训练系统还包括：进展监测设备以及存储模块；
所述进展监测设备用于定期评估患者的康复进展，并根据需要调整康复训练计划；
所述存储模块用于存储患者的个人信息以及康复训练信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于脑波控制的康复训练系统，其特征在于，所述信号处理模块包括：信号预处理模块、特征提取模块以及信号分类与识别模块；
所述信号预处理模块，用于对采集到的脑波信号进行预处理；
所述特征提取模块，用于从预处理后的脑波信号中提取出运动特征；
信号分类与识别模块，用于将提取到的运动特征输入到训练好的分类器模型中，对脑波信号进行分类和识别，输出分类和识别结果。
4.根据权利要求3所述的一种基于脑波控制的康复训练系统，其特征在于，从预处理后的脑波信号中提取出运动特征，包括：
采用信号分析方法对预处理后的脑波信号进行时域、频谱和时频域功率谱分析，提取并标记运动特征信号。
5.根据权利要求4所述的一种基于脑波控制的康复训练系统，其特征在于，将提取到的运动特征输入到训练好的分类器模型中，对脑波信号进行分类和识别，输出分类和识别结果，包括：
将处理后的脑波信号分为训练组和测试组；
对训练组数据进行格式转换、特征点提取、特征向量计算、降维和类别直方图计算后，得到训练组的分类器模型最优参数；
对测试组数据进行格式转换、特征点提取、特征向量计算、降维和类别直方图计算后，利用所述分类器模型最优参数进行稀疏表达，得到训练好的分类器模型；
将测试组数据输入到训练好的分类器模型中进行分类，完成对脑波信号的分类和识别。
6.根据权利要求1所述的一种基于脑波控制的康复训练系统，其特征在于，所述反馈训练模块包括接收单元、模拟反馈单元以及反馈调节单元；
所述接收单元用于接收信号处理模块输出的分类与识别结果；
所述模拟反馈单元用于根据所述分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，实时模拟患者脑波信号对应的运动；所述反馈信号为视觉和/或听觉的反馈信号；
所述反馈调节单元用于对反馈信号进行调节和优化。
7.根据权利要求1所述的一种基于脑波控制的康复训练系统，其特征在于，所述康复训练设备包括：
控制指令接收单元，用于接收运动控制指令；
控制指令解析单元，用于将所述运动控制指令进行解析，将其转化为训练组件能够执行的控制命令；
训练组件，用于执行控制命令，控制患者的运动；
传感器监测单元：用于实时监测患者的运动状态和生理参数，并实时上传；
控制单元，用于接收传感器监测单元传输的数据，并根据患者的运动状态和生理参数设置参数阈值，当患者的运动状态和生理参数大于或等于参数阈值时，触发控制单元的警报器发出警报；当患者的运动状态和生理参数小于参数阈值时，不会触发警报器。
8.根据权利要求7所述的一种基于脑波控制的康复训练系统，其特征在于，所述康复训练设备还包括：显示单元，用于接收传感器监测单元传输的数据，并实时显示患者的运动状态和生理参数。
9.根据权利要求1所述的一种基于脑波控制的康复训练系统，其特征在于，所述分类器模型包括决策树、多元逻辑回归、随机森林、SVM和深度学习中的至少一个。
10.一种基于脑波控制的康复训练方法，其特征在于，包括：
采集患者头部的脑波信号；
对所述脑波信号进行处理、分类与识别；
根据分类与识别结果，将脑波信号转化为反馈信号，并得到反馈训练结果；
根据反馈训练结果以及分类与识别结果，将脑波信号转化为运动控制指令，控制康复训练设备的运动。
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| CN202311262004.2A CN117297625A (zh) | 2023-09-27 | 2023-09-27 | 一种基于脑波控制的康复训练系统及方法 |
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2023
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