[发明专利]一种基于自适应模型的多传感器可穿戴式震颤检测系统

权利要求书

1.一种基于自适应模型的多传感器可穿戴式震颤检测系统，包括震颤检测模块、自适应模型诊断模块和模型数据库；

震颤检测模块包括肌电信号传感器和加速度信号传感器，分别采集小臂控制运动状态肌肉的肌电信号和手部的加速度信号；

自适应模型诊断模块包括小臂肌-骨耦合震颤动力学模型构建、多源震颤参数理论计算、多传感数据组合、模型自适应更新、疾病诊断五个环节；小臂肌-骨耦合震颤动力学模型构建环节构建基于多源震颤特征共空间的小臂肌-骨耦合震颤动力学模型；多源震颤参数理论计算环节根据模型数据库中的震颤患者样本观测数据计算小臂肌-骨耦合震颤动力学模型的未知参数；多传感数据组合环节依据模型数据库中的震颤患者的多传感器数据对健康状态的敏感程度，在震颤检测模块所采集到的多传感数据中选择出最优的数据进行组合，将组合后的数据发送至小臂肌-骨耦合震颤动力学模型中；模型自适应更新环节基于多传感数据组合环节所得到的数据对小臂肌-骨耦合震颤动力学模型参数和状态进行更新；疾病诊断环节利用更新完毕的小臂肌-骨耦合震颤动力学模型对受试者进行诊断，得到诊断结果并对其进行验证；

模型数据库为小臂肌-骨耦合震颤动力学模型构建、多源震颤参数理论计算、多传感数据组合环节提供基本数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的震颤检测模块采用可穿戴式的设计，佩戴于受试者的小臂，采用无线传输方式实现信号由震颤检测模块到上位机的传输。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的小臂肌-骨耦合震颤动力学模型构建环节，通过多源震颤特征共空间模型对震颤特征退化函数与受试者上肢震颤症状退化过程关系、震颤症状多源表征函数与多传感器数据进行描述；将震颤特征退化函数与震颤症状多源表征函数相结合，形成基于多源震颤特征共空间的小臂肌-骨耦合震颤动力学模型。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的多源震颤参数理论计算环节，根据模型数据库中的震颤受试者样本观测数据计算小臂肌-骨耦合震颤动力学模型的震颤特征参数、小臂肌-骨耦合震颤动力学参数的未知参数，并将参数输入小臂肌-骨耦合震颤动力学模型中。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的多传感数据组合环节，依据模型数据库中的震颤患者的多传感器数据对健康状态的敏感程度，在震颤检测模块所采集到的受试者的实时多传感数据中选择出最优的数据进行组合，将组合后的数据发送至小臂肌-骨耦合震颤动力学模型中。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的模型自适应更新环节，构建好的小臂肌-骨耦合震颤动力学模型利用多传感数据组合环节选择出的最优实时多传感数据组合进行自适应更新，使更新后的模型对该受试者具有更强的针对性。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的疾病诊断环节，利用更新后的小臂肌-骨耦合震颤动力学模型对受试者进行震颤类疾病诊断，得到诊断结果并对其进行验证；如果诊断结果正确，则对其进行输出；如果诊断结果不正确，则对小臂肌-骨耦合震颤动力学模型构建过程进行反馈优化，用优化后的小臂肌-骨耦合震颤动力学模型重新对受试者数据进行再次诊断。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的模型数据库为小臂肌-骨耦合震颤动力学模型构建、多源震颤参数理论计算、多传感数据组合环节提供基本数据，其由多组经专家确定震颤类疾病患病状态的受试者的多传感器数据组成，并通过纳入诊断过程中采集的可用数据对模型数据库动态更新。