[发明专利]一种基于疲劳感知的机器人辅助康复人机协作训练方法在审
申请号: | 201910121713.6 | 申请日: | 2019-02-19 |
公开(公告)号: | CN109645962A | 公开(公告)日: | 2019-04-19 |
发明(设计)人: | 陈金阳;徐国政;高翔;陈盛;谭彩铭 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | A61B5/00 | 分类号: | A61B5/00;A61B5/0488 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
地址: | 210046 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 疲劳状态 康复训练 感知 机器人辅助 智能切换 疲劳 肌电 采集 康复 被动训练 二次损伤 肌电信号 特征选择 主动训练 检测 患侧 协作 中风 | ||
本发明公开了一种基于疲劳感知的机器人辅助康复人机协作训练方法,包括如下步骤:采集人们在正常和疲劳状态下的患侧肌电数据;对采集后的肌电数据进行特征选择;根据人们在正常和疲劳状态下不同的肌电信号对人是否处于疲劳状态做出准确判断;通过判断出的结果对康复训练模式进行智能切换。本发明能够对中风患者在进行康复训练时进行疲劳感知,在患者进行主动康复训练同时检测患者疲劳状态,在检测到患者处于疲劳状态后智能切换主动训练为被动训练,从而避免患者因过度训练而带来的二次损伤。
技术领域
本发明涉及医疗康复训练方法,尤其涉及一种基于疲劳感知的机器人辅助康复人机协作训练方法。
背景技术
近年来,伴随着社会经济的快速发展和医疗保障体系的不断完善,人口老龄化的趋势变得越加明显。人口老龄化是人民生活水平提高和科学技术进步的必然结果,在一定程度上反映了社会的进步。但在其程度不断加深的同时,老年人口的健康问题也渐渐引起了社会各界的广泛关注。偏瘫是老年人中遇到的一个普遍问题。偏瘫是指同一侧上下肢、面肌和舌肌下部的运动障碍,是急性脑血管病的常见症状。轻度偏瘫病人虽然尚能活动,但走起路来,往往上肢屈曲,下肢伸直,瘫痪的下肢走一步划半个圈,这种特殊的走路姿势,叫做偏瘫步态。严重者常卧床不起,丧失生活能力。按照偏瘫的程度,可分为轻瘫、不完全性瘫痪和全瘫。轻瘫:表现为肌力减弱,肌力在4~5级,一般不影响日常生活,不完全性瘫较轻瘫重,范围较大,肌力2~4级,全瘫:肌力0~1级,瘫痪肢体完全不能活动。
传统的康复治疗主要是由医师握住患者受损肢体,辅助患者完成各动作,维持患者肢体活动范围,并促进运动功能早日康复。对于传统康复训练的一些问题,如训练效率和训练强度难以保证,训练效果受康复医疗师的水平影响,国内外生产出了一系列主被动康复训练机。但由于偏瘫患者对自身训练模式缺乏深入研究,与康复医疗师沟通时存在一些问题,常常会因长时间进行某一种康复训练使得肌肉过度疲劳而造成二次损伤。
发明内容
发明目的:为了解决现有技术存在的问题,本发明的目的在于提供一种基于疲劳感知的机器人辅助康复人机协作训练方法,该方法能够实时识别患者疲劳状态,并可根据患者状态自动切换康复训练模式。
技术方案:一种基于疲劳感知的机器人辅助康复人机协作训练方法,该方法通过获取病人康复训练时偏瘫侧的肌电信号,识别出实时的疲劳状态并切换康复训练模式,包括如下步骤:
步骤1、通过肌电传感器采集病人偏瘫侧正常状态下和长时间训练后的肌电信号;
步骤2、从肌电信号中分析出反应目标疲劳状态的肌电特征值及其组合;
步骤3、根据肌电特征值及其组合,设计分类器识别目标疲劳状态;
步骤4、根据目标疲劳状态,设计与目标疲劳状态相一致的控制器。
具体的,所述步骤2包括如下内容:
2.1、提取各肌电信号的肌电特征参数作为判定目标是否疲劳的特征;
2.2、采用“单因素方法分析”方法分析出能反应目标疲劳状态变化的肌电信号重要特征及其组合。
优选的,所述步骤3中,采用支持向量机方法设计目标疲劳状态分类器。
进一步优选的,所述步骤4中,通过状态的变换设计与患者目标疲劳状态变化相一致的主被动康复训练切换控制器。
所述步骤2.2包括:
(1)定义被试间变量A以及因变量;
(2)对因变量经行方差齐次性检验,若满足则继续分析,否则直接结束分析流程;
(3)对A因素进行方差分析;
(4)分别判断各因变量主效应是否明显,如果是,则判断该因变量对目标疲劳状态具有显著性,否则则不具有显著性;
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