KR101414975B1 - 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 방법 및 그 재활 평가 장치 - Google Patents

상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 방법 및 그 재활 평가 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 방법 및 그 재활 평가 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 방법은, 사용자로부터 상지 근육에 대한 근전도 신호를 획득하는 단계와, 상기 근전도 신호의 진폭을 이용하여 상기 상지 근육의 활성도를 연산하는 단계와, 상기 근전도 신호의 주파수를 이용하여 상기 상지 근육의 피로도를 연산하는 단계와, 상기 상지 근육의 활성도 및 상기 상지 근육의 피로도를 이용하여 상기 상지 근육의 재활 정도를 판단하는 단계를 포함한다.
이에 따라, 상지 근육의 근전도 신호에 대한 진폭 및 주파수를 분석하여 재활 정도를 판단함으로써 보다 객관적이고 정량적으로 근육의 재활 정도를 판단할 수 있다.

Description

상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 방법 및 그 재활 평가 장치{METHOD AND APPARATUS FOR EVALUATING OF REHABILITATION USING EMG SIGNAL OF UPPER LIMB}
본 발명은 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 방법 및 그 재활 평가 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 상지 근육의 근전도 신호의 진폭 및 주파수를 이용하여 재활 정도를 판단하는 기술이 개시된다.
상지 재활에 대한 평가는 운동기능평가, 인지기능, 시지각 평가 등이 있으며, 이러한 평가는 대부분 병원에서 재활의사, 물리치료사, 작업치료사 등의 관찰에 의한 주관적인 방법을 사용하고 있다. 이러한 평가 방법은 평가자의 주관적인 평가 점수에 의존하기 때문에 동일 장애를 가진 환자라도 관찰자에 따라 혹은 다양한 평가 방법에 따라 평가 결과가 달라지는 문제점이 있다.
예를 들어 뇌졸중 환자의 경우, 편마비 등 상지 기능에 문제가 생김에 따라 일상생활에서 불편함을 호소하므로 재활에 대한 필요성이 중요한 사회적 문제로 대두되고 있다. 뇌졸중 환자 이외에도 사고나 기타 장애를 가지는 환자의 경우에도 상지의 신전/굴곡, 내전/외전, 회전 등에 문제가 발생하기 때문에 정상적인 상지 기능의 회복을 위한 훈련 도구는 다양하게 나와있지만 재활에 대한 객관적인 평가 시스템에 대한 개발은 미비한 현실이다.
따라서 종래에는 근전도를 이용한 재활 평가 방법을 제시하였으나, 이는 단순히 근육 신호 자체만을 가지고 평가에 이용하기 때문에 상지 기능에 문제가 있는 환자에 적합한 구체적인 평가는 어려운 실정이다.
본 발명의 배경이 되는 기술은 대한민국 공개특허공보 제2000-0072178호(2000. 12. 05 공개)에 개시되어 있다.
본 발명의 해결하고자 하는 기술적 과제는, 상지 근육의 근전도 신호에 대한 진폭 및 주파수를 분석하여 재활 정도를 판단하는 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 방법 및 그 재활 평가 장치를 제공하기 위함이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 방법은, 사용자로부터 상지 근육에 대한 근전도 신호를 획득하는 단계와, 상기 근전도 신호의 진폭을 이용하여 상기 상지 근육의 활성도를 연산하는 단계와, 상기 근전도 신호의 주파수를 이용하여 상기 상지 근육의 피로도를 연산하는 단계와, 상기 상지 근육의 활성도 및 상기 상지 근육의 피로도를 이용하여 상기 상지 근육의 재활 정도를 판단하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 상지 근육의 활성도를 연산하는 단계는, 상기 근전도 신호의 진폭에 대한 진폭확률분포함수를 생성할 수 있다.
또한, 상기 상지 근육의 활성도를 연산하는 단계는, 상기 근전도 신호의 진폭에 대한 동시수축도를 생성하여, 상기 상지 근육의 주동근과 길항근이 동시에 수축하는지 여부에 따라 활성도를 연산할 수 있다.
또한, 상기 상지 근육의 피로도를 연산하는 단계는, 상기 근전도 신호의 주파수 중 피로도에 따라 기 설정된 크기의 저주파 성분이 증가하는 지점을 이용하여 피로도를 연산할 수 있다.
또한, 상기 근전도 신호의 진폭에 대한 진폭확률분포함수를 복수의 백분위수로 나누어 활성도를 연산할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 장치는, 사용자로부터 상지 근육에 대한 근전도 신호를 획득하는 근전도 신호 획득부와, 상기 근전도 신호의 진폭을 이용하여 상기 상지 근육의 활성도를 연산하는 활성도 연산부와, 상기 근전도 신호의 주파수를 이용하여 상기 상지 근육의 피로도를 연산하는 피로도 연산부와, 상기 상지 근육의 활성도 및 상기 상지 근육의 피로도를 이용하여 상기 상지 근육의 재활 정도를 판단하는 재활 판단부를 포함한다.
이에 따라, 상지 근육의 근전도 신호에 대한 진폭 및 주파수를 분석하여 재활 정도를 판단함으로써 보다 객관적이고 정량적으로 근육의 재활 정도를 판단할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 장치의 구성도,
도 2는 도 1에 따른 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 장치에 의한 재활 평가 방법의 흐름도,
도 3은 도 2에 따른 재활 평가 방법 중 근전도 신호의 진폭을 이용한 진폭확률분포함수를 설명하기 위한 예시도,
도 4는 도 2에 따른 재활 평가 방법 중 근전도 신호의 진폭을 이용한 동시수축도를 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 사용되는 용어들은 실시예에서의 기능을 고려하여 선택된 용어들로서, 그 용어의 의미는 사용자, 운용자의 의도 또는 판례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 후술하는 실시예들에서 사용된 용어의 의미는, 본 명세서에 구체적으로 정의된 경우에는 그 정의에 따르며, 구체적인 정의가 없는 경우는 당업자들이 일반적으로 인식하는 의미로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 장치의 구성도이고, 도 2는 도 1에 따른 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 장치에 의한 재활 평가 방법의 흐름도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 장치(200)는 근전도 신호 획득부(210), 활성도 연산부(220), 피로도 연산부(230) 및 재활 판단부(240)를 포함한다.
먼저, 근전도 신호 획득부(210)는 사용자로부터 상지 근육에 대한 근전도(Electromyogram 혹은 Eletromyograph, EMG) 신호를 획득한다(S101). 이 경우, 상지 근육은 어깨와 손목 사이의 팔근육을 의미한다. 근전도 신호 획득부(210)는 재활 운동을 진행 중인 사용자의 상지 근육에 부착된 센서로부터 상지 근육의 근전도 신호를 획득하게 된다. 근전도 신호는 사용자의 운동에 따라 가변되는 주파수와 진폭을 가진다.
다음으로, 활성도 연산부(220)는 근전도 신호의 진폭을 이용하여 상지 근육의 활성도를 연산한다(S102). 예를 들어, 활성도 연산부(220)는 근전도 신호의 진폭에 대한 진폭확률분포함수(Amplitude Probability Distribution Function, APDF)를 생성할 수 있다. 이 경우, 근전도 신호의 진폭에 대한 진폭확률분포함수를 복수의 백분위수(percentile)로 나누어 활성도를 연산할 수 있다. 일반적으로 근육은 활성화 정도에 따른 근전도 신호의 진폭이 변하나, 사람에 따라 혹은 근육에 부착되는 센서의 위치에 따라 근전도 신호의 진폭이 변하게 된다. 따라서, 진폭확률분포 함수를 이용하여 보다 객관적인 근육의 활성도를 파악할 수 있다.
이하, 도 3을 통해 활성도 연산부(220)에서 근전도 신호의 진폭을 이용하여 상지 근육의 활성도를 연산하는 것을 설명하도록 한다.
도 3은 도 2에 따른 재활 평가 방법 중 근전도 신호의 진폭을 이용한 진폭확률분포함수를 설명하기 위한 예시도이다.
도 3을 참조하면, x축은 근전도 신호의 자발적 수축(Reference Voluntary Contraction, RVC)의 백분율을 나타내고, y축은 자발적 수축(RVC) 백분율에 대한 진폭 확률(Amplitude probability)을 나타낸다. 예를 들어, 상지 근육에 대한 근전도 신호의 진폭 함수를 백분위수를 이용하는 경우, 10번째 백분위수(10th percentile), 50번째 백분위수(50th percentile), 90번째 백분위수(90th percentile), 99번째 백분위수(99th percentile)의 기준 백분위수를 설정할 수 있다. 이 경우, 10번째 백분위수는 근전도 신호의 진폭 크기를 순서대로 정렬하여 진폭 확률이 10번째 순위에 해당하는 자발적 수축(RVC)의 백분율(%RVC)을 나타낸다.
따라서, 단순히 근전도 신호의 자발적 수축(RVC)의 백분율을 기준으로 근육 활성도를 연산하는 것이 아나라, 진폭 확률에 따른 백분위수를 이용하여 근전도 신호의 진폭이 특정 백분위수에 해당하는 자발적 수축(RVC)의 백분율을 연산함으로써 다양한 강도 수준의 자극에서 근육의 활성화 분포 정도인 활성도를 연산할 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 활성도 연산부(220)는 근전도 신호의 진폭에 대한 동시수축도(Cocontraction Index, CI)를 생성하여, 상지 근육의 주동근과 길항근이 동시에 수축하는지 여부에 따라 활성도를 연산할 수 있다. 즉, 복수의 근육의 수축 여부를 센싱하여 특정 활동에 대하여 동시 수축하는 경우 이를 근육의 활성도에 반영한다. 이는, 재활 훈련에 따른 동시수축도를 비교함으로써 근육의 안정성, 기민성, 정확성 등의 활동 개선 여부를 평가하는 지표로 활용된다.
이하, 도 4를 통해 활성도 연산부(220)에서 근전도 신호의 진폭을 이용한 동시수축도를 설명하도록 한다.
도 4는 도 2에 따른 재활 평가 방법 중 근전도 신호의 진폭을 이용한 동시수축도를 설명하기 위한 예시도이다.
도 4를 참조하면, 제1 근육진폭 신호와 제2 근육진폭 신호의 운동 데이터에 따른 진폭의 변화를 나타낸다. 여기서, 운동 데이터는 재활 훈련에 따른 근육을 자극시키는 데이터이다. 따라서, 특정 운동 데이터 영역에서 운동 자극에 근육이 반응하면 근전도 신호에서 진폭이 상승하는 것을 알 수 있다. 도 4에서, 제1 근육진폭 신호와 제2 근육진폭 신호가 운동 데이터 2000 내지 9000 사이에서 동시 수축함을 알 수 있다. 이 경우, 동시 수축 영역에 대한 넓이를 적분하여 이를 운동 데이터의 개수로 나누면 동시수축도에 대한 값이 결정된다. 상지 동작에 문제가 있는 사람의 경우, 상지 운동시 환측 길항근의 과도한 작용과 주위 근육들의 협응적 반응으로 인해 동시수축도 값이 비정상적으로 크게 나타난다. 따라서, 이러한 근육수축도 정보를 활성도 정보에 포함시켜 근육의 활성도 여부를 판단할 수 있다.
다시 도 1 및 도 2를 참조하면, 다음으로 피로도 연산부(230)는 근전도 신호의 주파수를 이용하여 상지 근육의 피로도를 연산한다(S103). 피로도 연산부(230)는 근전도 신호의 주파수에 대한 파워스펙트럼 분석(Power spectrum analysis)을 통해 피크 파워(peak power), 중간 주파수(median frequency), 중심 주파수(mean frequency), 전체 파워(total power)를 추출할 수 있다. 이 경우, 피로도 연산부(230)는 근전도 신호의 중간 주파수를 이용하여 근육의 피로도를 연산할 수 있으며, 근전도 신호의 주파수 중 피로도에 따라 기 설정된 크기의 저주파 성분이 증가하는 지점을 이용하여 피로도를 연산할 수 있다. 즉, 근육이 피로해질수록 근전도 신호의 주파수가 고주파에서 저주파 성분이 증가하게 되고, 중간 주파수가 낮아지는 특성을 이용할 수 있다.
다음으로, 판단부는 상지 근육의 활성도 및 상기 상지 근육의 피로도를 이용하여 상지 근육의 재활 정도를 판단한다(S104). 즉, 근육의 근전도 신호에 대한 진폭 신호를 이용해 분석한 진폭확률분포함수와 동시수축도를 이용하여 근육의 활성화 정도에 따라 재활이 어느 정도 진행되었는지 판단하고, 근육의 근전도 신호에 대한 주파수 신호를 이용해 근육의 피로도를 분석함으로써 재활 정도를 판단할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.
또한, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따르면, 상지 근육의 근전도 신호에 대한 진폭 및 주파수를 분석하여 재활 정도를 판단함으로써 보다 객관적이고 정량적으로 근육의 재활 정도를 판단할 수 있다.
이상에서 본 발명은 도면을 참조하면서 기술되는 바람직한 실시예를 중심으로 설명되었지만 이에 한정되는 것은 아니다. 따라서 본 발명은 기재된 실시예로부터 도출 가능한 자명한 변형예를 포괄하도록 의도된 특허청구범위의 기재에 의해 해석되어져야 한다.
200 : 재활 평가 장치
210 : 근전도 신호 획득부
220 : 활성도 연산부
230 : 피로도 연산부
240 : 재활 판단부

Claims (10)

  1. 상지 근육의 근전도 신호를 이용한 재활 평가 장치를 이용한 재활 평가 방법에 있어서,
    사용자로부터 상지 근육에 대한 근전도 신호를 획득하는 단계;
    상기 근전도 신호의 진폭을 이용하여 상기 상지 근육의 활성도를 연산하는 단계;
    상기 근전도 신호의 주파수를 이용하여 상기 상지 근육의 피로도를 연산하는 단계; 및
    상기 상지 근육의 활성도 및 상기 상지 근육의 피로도를 이용하여 상기 상지 근육의 재활 정도를 판단하는 단계를 포함하며,
    상기 상지 근육의 활성도를 연산하는 단계는,
    상기 근전도 신호의 진폭에 대한 동시수축도를 생성하여, 상기 상지 근육의 주동근과 길항근이 동시에 수축하는지 여부에 따라 활성도를 연산하고,
    상기 상지 근육의 피로도를 연산하는 단계는,
    상기 근전도 신호의 주파수 중 피로도에 따라 기 설정된 크기의 저주파 성분이 증가하는 지점을 이용하여 피로도를 연산하는 근전도 신호를 이용한 재활 훈련 평가 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 상지 근육의 활성도를 연산하는 단계는,
    상기 근전도 신호의 진폭에 대한 진폭확률분포함수를 생성하는 근전도 신호를 이용한 재활 훈련 평가 방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제2항에 있어서,
    상기 근전도 신호의 진폭에 대한 진폭확률분포함수를 복수의 백분위수로 나누어 활성도를 연산하는 근전도 신호를 이용한 재활 훈련 평가 방법.
  6. 사용자로부터 상지 근육에 대한 근전도 신호를 획득하는 근전도 신호 획득부;
    상기 근전도 신호의 진폭을 이용하여 상기 상지 근육의 활성도를 연산하는 활성도 연산부;
    상기 근전도 신호의 주파수를 이용하여 상기 상지 근육의 피로도를 연산하는 피로도 연산부; 및
    상기 상지 근육의 활성도 및 상기 상지 근육의 피로도를 이용하여 상기 상지 근육의 재활 정도를 판단하는 재활 판단부를 포함하며,
    상기 활성도 연산부는,
    상기 근전도 신호의 진폭에 대한 동시수축도를 생성하여, 상기 상지 근육의 주동근과 길항근이 동시에 수축하는지 여부에 따라 활성도를 연산하고,
    상기 피로도 연산부는,
    상기 근전도 신호의 주파수 중 피로도에 따라 기 설정된 크기의 저주파 성분이 증가하는 지점을 이용하여 피로도를 연산하는 근전도 신호를 이용한 재활 훈련 평가 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 활성도 연산부는,
    상기 근전도 신호의 진폭에 대한 진폭확률분포함수를 생성하는 근전도 신호를 이용한 재활 훈련 평가 장치.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 제7항에 있어서,
    상기 근전도 신호의 진폭에 대한 진폭확률분포함수를 복수의 백분위수로 나누어 활성도를 연산하는 근전도 신호를 이용한 재활 훈련 평가 장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101975241B1 (ko) 2017-12-27 2019-05-07 가톨릭관동대학교산학협력단 근전도 기반의 상지 재활 보조기기

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160002208A (ko) 2014-06-30 2016-01-07 주식회사 네오펙트 스마트 완드를 이용한 푸글마이어 평가시스템
KR101814293B1 (ko) 2016-11-07 2018-01-02 재단법인대구경북과학기술원 운동 기능 평가 시스템
KR102246686B1 (ko) * 2019-02-26 2021-04-30 한국과학기술원 근육 시너지 측정 시스템 및 이를 이용한 근육 시너지 분석 방법
KR102411885B1 (ko) * 2019-08-01 2022-06-21 박상훈 트레이닝 완성도를 평가하기 위한 장치 및 방법
CN112043268B (zh) * 2020-09-03 2024-01-26 天津理工大学 一种基于康复运动主动性参与判定的上肢康复评价方法
KR102668988B1 (ko) 2022-12-30 2024-05-24 박상훈 운동 재학습을 위한 신체 상태 분석 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060005096A (ko) * 2004-07-12 2006-01-17 주식회사 씨아이디 근육 피로 측정 방법 및 장치
KR100624424B1 (ko) * 2004-06-10 2006-09-19 삼성전자주식회사 전기자극을 이용한 건강 훈련/모니터링 장치 및 방법
KR101032673B1 (ko) * 2010-04-19 2011-05-06 윤종규 근육의 생체전기 신호 분석을 통한 3차원적 자세 재활 시스템
KR20120094857A (ko) * 2011-02-17 2012-08-27 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 피복타입 무구속 생체신호 측정 및 이를 이용한 재활훈련 정도 판단방법

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100624424B1 (ko) * 2004-06-10 2006-09-19 삼성전자주식회사 전기자극을 이용한 건강 훈련/모니터링 장치 및 방법
KR20060005096A (ko) * 2004-07-12 2006-01-17 주식회사 씨아이디 근육 피로 측정 방법 및 장치
KR101032673B1 (ko) * 2010-04-19 2011-05-06 윤종규 근육의 생체전기 신호 분석을 통한 3차원적 자세 재활 시스템
KR20120094857A (ko) * 2011-02-17 2012-08-27 주식회사 라이프사이언스테크놀로지 피복타입 무구속 생체신호 측정 및 이를 이용한 재활훈련 정도 판단방법

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101975241B1 (ko) 2017-12-27 2019-05-07 가톨릭관동대학교산학협력단 근전도 기반의 상지 재활 보조기기

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