TWI587843B - Detection of lower extremity spasticity - Google Patents

Description

下肢痙攣之偵測方法

本發明與下肢復健方法有關，特別是指一種下肢痙攣之偵測方法。

對於脊髓損傷、中風、神經受損…等原因造成下半身癱瘓的病患來說，除了日常生活需依賴醫療輔具移動及定位身軀以外，復健工作也必須藉由相關輔助裝置的協助才能進行，但是在進行復健工作的過程中，病患的下半身可能會因為肌肉疲勞或其他因素而發生痙攣現象，此時就必須立即停止復健工作，直到讓病患休息足夠之後才能再繼續開始進行。

就相關的習用技術來說，如美國公開第2014/0343459號專利案是藉由應變規及電位計來偵測當痙攣發生時所產生的瞬間訊號，另外如美國公開第2008/0312549號專利案是先透過幾次正常的運動取得角度、角速度與肌電訊號，接著在復健過程中藉由肌電訊號加上固定閥值與事前所記錄的角度及角速度之間的關係來偵測是否有痙攣現象。然而，前述兩個專利案都需要使用額外的感測器才能夠達到效果，因此會導致設備成本昂貴的問題。

本發明之主要目的在於提供一種下肢痙攣之偵測方法，其直接從馬達擷取扭力訊號進行判斷，無需額外的感測器，因而可有效降低設備成本。

為了達成上述目的，本發明所提供之偵測方法包含有下列幾個步驟。首先讓一病患進入一步態復健機，並將該病患之下肢安置於該步態復健機之一下肢支撐架，接著啟動該步態復健機之一馬達，使該馬達驅動該下肢支撐架對該病患之下肢進行復健，之後根據該馬達在一預定時間內所輸出之轉矩變化取得一統計分布資料，並由該統計分布資料計算出一閥值，最後判斷該馬達在復健過程中所輸出之轉矩是否大於該閥值，若為是，表示病患出現痙攣現象，此時需要立即控制該馬達停止運轉，若為否，表示病患尚未有異常狀況，此時可以讓該馬達持續運轉。

在本發明之實施例中，該統計分布資料區分為一正半週區間與一負半週區間，該正半週區間的閥值定義為TH^up=μ^up±3 σ^up，該負半週區間的閥值定義為TH^down=μ^down±3 σ^down，其中的TH^up為該正半週區間的閥值，μ^up為該正半週區間的平均值，σ^up為該正半週區間的標準差，TH^down為該負半週區間的閥值，μ^down為該負半週區間的平均值，σ^down為該負半週區間的標準差。此外，前述兩個方程式均可再配合該馬達之運轉速度、該病患之步幅大小及該步態復健機之偵測敏感度進行調整，以符合不同病患的需求。

有關本發明所提供之偵測方法的詳細步驟或特點，將於後續的實施方式詳細說明中予以描述。然而，在本發明領域中具有通常知 識者應能瞭解，該等詳細說明以及實施本發明所列舉的特定實施例，僅係用於說明本發明，並非用以限制本發明之專利申請範圍。

10‧‧‧步態復健機

12‧‧‧下肢支撐架

14‧‧‧馬達

第1圖為本發明之流程圖。

第2圖為本發明所使用之下肢訓練機的結構示意圖。

第3圖為馬達之轉矩與時間的座標關係圖。

第4圖類同於第3圖，主要顯示病患發生痙孿的狀態。

第5圖為本發明之實驗數據座標圖，主要顯示修正參數的校正曲面。

第6圖為馬達之轉矩與時間的座標關係圖，主要顯示閥值在加入修正參數後的狀態。

第7圖為馬達之轉矩與時間的座標關係圖，主要顯示閥值在加入敏感度參數之後的狀態。

請先參閱第1圖，本發明之偵測方法包含有下列步驟：

步驟a)：讓一病患進入一步態復健機10，如第2圖所示，並將病患之下肢安置於步態復健機10之一下肢支撐架12。

步驟b)：啟動步態復健機10之一馬達14，使馬達14驅動下肢支撐架12對病患之下肢進行復健。

步驟c)：根據馬達14在一預定時間內所輸出之轉矩變化取得一統計分布資料，並由統計分布資料計算出一閥值。需說明的是，預定時間是使用者至少完成一個行走週期的時間。

如第3圖所示，統計分布資料區分為一正半週區間與一負半週區間，正、負半週區間在Y軸的投影會分別形成一常態分佈，若為正常訊號會落入此一常態分佈內，接著再用信賴區間的概念來判斷某一個量測點的資料是否為正常訊號，假如該量測點的資料為正常訊號，該量測點的資料會落在正、負半週區間的平均值加減3個標準差的範圍內。因此，在步驟c)中是先計算正、負半週區間的平均值與標準差之後，再利用信賴區間的概念定義出正、負半週區間的閥值，如此即可得到下列兩個方程式：TH^up=μ^up±3 σ^up

TH^down=μ^down±3 σ^down其中的TH^up為正半週區間的閥值，μ^up為正半週區間的平均值，σ^up為正半週區間的標準差，TH^down為負半週區間的閥值，μ^down為負半週區間的平均值，σ^down為負半週區間的標準差。

步驟d)：判斷馬達14在復健過程中所輸出之轉矩是否大於閥值，若為是，如第4圖所示之P1，代表病患出現痙攣現象，此時就需要立即控制馬達14停止運轉，若為否，代表病患尚未有異常狀況，此時可以讓馬達14持續運轉。

另一方面，由於每個病患的步幅大小都不一樣，再加上馬達14所設定的運轉速度也可能也會針對病患的需求而有所不同，所以本發明利用曲面擬合的方式針對馬達14之運轉速度及病患的步幅大小計算出一修正參數(如第5圖所示)，使得正半週區間之閥值會修正為TH^up=μ^up±3 σ^up+S_v，負半週區間之閥值會修正為TH^down=μ^down±3 σ^down-S_v， 其中的S_v為修正參數。因此，從第6圖之P2可以看出，假設在第300秒時改變馬達14的運轉速度，閥值便會跟著自動修正，並不需要重新校正。

此外，本發明可以再加入一敏感度參數，使得正半週區間之閥值再進一步修正為TH^up=μ^up±3 σ^up+S_v+S_ω ^up，負半週區間之閥值則是修正為TH^down=μ^down±3 σ^down-S_v+S_ω ^down，其中的S_ω ^up與S_ω ^down均為步態復健機的痙攣偵測敏感度參數，敏感度參數滿足以下方程式：S_ω ^up=(μ^up-μ^data)*ω

S_ω ^down=(μ^data-μ^down)*ω其中的μ^data為統計分布資料之總平均值，ω為權重且介於0~1之間，0代表最敏感，1代表最不敏感，藉由此一敏感度參數，可以讓病患根據本身的狀況自行調整閥值的範圍，如第7圖所示，進而達到改變偵測敏感度的效果。

綜上所陳，本發明之偵測方法是利用馬達14所輸出的轉矩作為訊號來源，無需使用額外的感測器就能夠偵測出病患在復健過程中是否發生痙攣現象，因此可以有效節省設備成本。另外在復健過程中，病患可以隨時調整速度而不用重新校正，而且也可以根據本身需求調整偵測敏感度，如此即能達到增加使用便利性的目的。

Claims (5)

1. 一種下肢痙攣之偵測方法，包含有下列步驟： a)    讓一病患進入一步態復健機，並將該病患之下肢安置於該步態復健機之一下肢支撐架； b)    啟動該步態復健機之一馬達，使該馬達驅動該下肢支撐架對該病患之下肢進行復健； c)    根據該馬達在一預定時間內所輸出之轉矩變化取得一統計分布資料，由該統計分布資料計算出一閥值；以及 d)    判斷該馬達在復健過程中所輸出之轉矩是否大於該閥值，若為是，控制該馬達停止運轉。
2. 如請求項1所述之下肢痙攣之偵測方法，其中該統計分布資料區分為一正半週區間與一負半週區間，該正半週區間的閥值定義為TH ^up=μ ^up±3σ ^up，該負半週區間的閥值定義為TH ^down=μ ^down±3σ ^down，其中的TH ^up為該正半週區間的閥值，μ ^up為該正半週區間的平均值，σ ^up為該正半週區間的標準差，TH ^down為該負半週區間的閥值，μ ^down為該負半週區間的平均值，σ ^down為該負半週區間的標準差。
3. 如請求項2所述之下肢痙攣之偵測方法，其中該正半週區間之閥值定義為TH ^up=μ ^up±3σ ^up＋S _V，該負半週區間之閥值定義為TH ^down=μ ^down±3σ ^down－S _V，其中的S _V為一修正參數，該修正參數藉由該馬達所輸出之轉矩與病患之步幅進行曲面擬合所計算而得。
4. 如請求項3所述之下肢痙攣之偵測方法，其中該正半週區間之閥值定義為TH ^up=μ ^up±3σ ^up＋S _V＋S _ω ^up，該負半週區間之閥值定義為TH ^down=μ ^down±3σ ^down－S _V＋S _ω ^down，其中的S _ω ^up與S _ω ^down均為該步態復健機之痙攣偵測敏感度參數。
5. 如請求項4所述之下肢痙攣之偵測方法，其中敏感度參數滿足以下方程式：                       S _ω ^up=(μ ^up－μ ^data)*ω                       S _ω ^down=(μ ^data－μ ^down)*ω 其中的μ ^data為該統計分布資料之總平均值，ω為權重且介於0~1之間，0代表最敏感，1代表最不敏感。