[发明专利]基于肌电的针灸行针手法训练方法

说明书

本发明公开了一种基于肌电的针灸行针手法训练方法，以解决当前针灸的行针手法训练时不能确保每次动作规范的问题，并可实现便携式训练，训练者可以随时进行规范训练。包括以下步骤：(1)获取数据；(2)数据处理；(3)建立神经网络模型；(4)进行模型修正，增加对于针灸行针手法中不同手法识别的准确率。本训练方法的提出不仅训练方便，设备易于携带，而且大幅度提升训练的有效性，节约时间，得到良好的训练效果。

技术领域

本发明涉及深度学习与肌电医疗训练相结合的领域，具体的说涉及一种基于肌电的针灸行针手法训练，针对中医学习针灸的行针手法给出训练者的手法的正确性。

背景技术

深度学习深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。本发明使用的是深度学习中修正的MLP多层感知机版的DenseNet模型。

基于肌电的手势识别现在国外有myo设备，myo设备通过8块电极的数据进行手势识别，但是只能识别一些特定的手势，并不能识别针灸的行针手法。本发明使用肌电传感器作为数据采集器，通过深度学习模型，训练和识别针灸的行针手法。

当今的针灸行针手法的训练，一般均为老师现场指导和视频教学后自主练习为主。但是师资紧张，不能保证老师对每名学生的每次动作都做到观察监督。学生并不能知道自己每次动作是否正确。针对该现况，我们研制本产品，用于自主判断，训练者每次行针的手法的正确性，提高训练的效果。现有行针手法如表1所示。

表1行针手法列表

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于肌电的针灸行针手法训练方法，以解决当前针灸的行针手法训练时不能确保每次动作规范的问题，并可实现便携式训练，训练者可以随时进行规范训练。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

基于肌电的针灸行针手法训练方法，包括以下步骤：

(1)获取数据

a.将四个肌电传感器设备戴在手臂，每个传感器可获得一个维度的数据，四个传感器获得四维肌电数据，通过四维肌电数据衡量肌肉群的肌电变化；

b.训练者做握拳动作，通过蓝牙将四维肌电数据传输给电脑；

c.对所有针灸行针手法依次做规范动作和错误动作，通过蓝牙将四维肌电数据传输给电脑；

(2)数据处理

a.每种动作保留至少5000条数据，并设置标志位；

b.依次调整四维肌电数据的维度位置，调整4次以上，以消除佩戴肌电传感器设备时不同角度的影响。

(3)建立神经网络模型

a.选取RELU线性整流函数作为激活函数；

b.选取32维4层的神经网络；

c.将四维数据作为输入，输入第一层；

d.将第一层的结果作为输入对第一层神经网络做激活；

e.将第一层的激活结果作为输入，输入第二层；

f.将第一、二层的结果整合作为输入对第二层神经网络做激活；

g.将第二层的激活结果作为输入，输入第三层；

h.将第一、二、三层的结果整合作为输入对第三层神经网络做激活；

i.将第三层的激活结果作为输入，输入第四层；