[發(fā)明專利]一種智能型癱瘓病人輔助康復(fù)系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810101356.2
• 申請日: 2018-02-01
• 公開（公告）號: CN108310633A
• 公開（公告）日: 2018-07-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 杜鵑;胡俊海
• 申請（專利權(quán)）人: 核工業(yè)四一六醫(yī)院
• 主分類號: A61N1/36
• 分類號: A61N1/36;A61B5/0476
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11246
• 代理人: 夏艷

1.一種智能型癱瘓病人輔助康復(fù)系統(tǒng)，其特征在于，所述智能型癱瘓病人輔助康復(fù)系統(tǒng)包括：

信號采集模塊，用于采集癱瘓病人的腦電信號；

所述信號采集模塊的腦袋呢信號處理方法包括：

步驟一，采集n位實(shí)驗(yàn)者想象兩類不用運(yùn)動(dòng)的EEG信號，分別求得每位實(shí)驗(yàn)者的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的協(xié)方差；

步驟二，引入正則化參數(shù)α和β，在正則化參數(shù)的作用下，將主試者的協(xié)方差矩陣之和與次試者的協(xié)方差矩陣之和相結(jié)合，構(gòu)造兩類不同運(yùn)動(dòng)想象空間濾波器，保留濾波后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提取兩類特征最大化的向量，構(gòu)造學(xué)習(xí)字典；具體包括：

分別求出主試者的A類和B類訓(xùn)練樣本的協(xié)方差矩陣之和R_A與R_B，所有次試者A類和B類訓(xùn)練樣本的協(xié)方差矩陣之和與構(gòu)造兩類平均正則化協(xié)方差矩陣，公式如下：

其中，N為采集通道數(shù)，I為n階單位陣，tr為矩陣的跡，即：矩陣的所有主對角線上的元素之和；

對正則化協(xié)方差矩陣之和進(jìn)行特征值分解，求得白化矩陣P：

其中，為Z的特征值對角矩陣，為對應(yīng)的特征向量矩陣；

對所得Z進(jìn)行如下變換：

其中，Λ為特征值對角矩陣，U為對應(yīng)的特征向量矩陣，選取對角陣Λ中最大特征值對應(yīng)的特征向量，構(gòu)造空間濾波器如下：

W＝U^T·P；

將訓(xùn)練樣本的兩類EEG信號X_A和X_B經(jīng)過相應(yīng)的濾波器W_A、W_B，有：

F_A＝W_A^T·X_A

F_B＝W_B^T·X_B；

再經(jīng)過傅里葉變換，求取頻率在8-15Hz的功率譜密度值，作為稀疏表征的學(xué)習(xí)字典B＝[F_A F_B]；

步驟三，輸入測試運(yùn)動(dòng)想象數(shù)據(jù)，按照步驟二進(jìn)行空間濾波，并保留濾波后的測試數(shù)據(jù)；

步驟四，運(yùn)用信號的稀疏表征方法，對測試運(yùn)動(dòng)想象數(shù)據(jù)進(jìn)行識別，確定測試樣本所屬的類別；包括以下步驟：

按下式求解測試樣本的稀疏表示向量：

其中，x為待求解的測試運(yùn)動(dòng)想象樣本的稀疏表示向量，y為待求解的測試運(yùn)動(dòng)想象樣本數(shù)據(jù)，ε為誤差閾值，B為由兩類特征向量構(gòu)成的學(xué)習(xí)字典；

針對每一次運(yùn)動(dòng)想象i，根據(jù)測試樣本的稀疏表示向量計(jì)算殘差

其中是由稀疏表示向量得到的新向量，在該向量中，第i類運(yùn)動(dòng)想象所對應(yīng)的元素項(xiàng)與稀疏表示向量中相應(yīng)的元素項(xiàng)相同，其他元素項(xiàng)均為零；

用殘差最小的類別作為最終的運(yùn)動(dòng)想象類別的識別結(jié)果：是測試樣本數(shù)據(jù)；

預(yù)處理模塊，與信號采集模塊USB連接，用于對采集的腦電信號進(jìn)行濾波、除燥預(yù)處理；

控制器，與預(yù)處理模塊USB連接，用于對預(yù)處理的腦電信號進(jìn)行分析、模數(shù)轉(zhuǎn)換等操作；

存儲(chǔ)模塊，與控制器USB連接，用于實(shí)現(xiàn)控制器處理腦電信號的存儲(chǔ)，便于醫(yī)生查看回復(fù)治療效果；

電刺激模塊，與控制器USB連接，用于將腦電信號作用于人體的癱瘓的神經(jīng)元；

反饋模塊，與電刺激模塊USB連接，用于反饋神經(jīng)元的生物性反映，便于對治療效果做出評估。

2.如權(quán)利要求1所述的智能型癱瘓病人輔助康復(fù)系統(tǒng)，其特征在于，所述控制器對跳頻混合信號時(shí)頻域矩陣進(jìn)行預(yù)處理，具體包括如下兩步：

第一步，對進(jìn)行去低能量預(yù)處理，即在每一采樣時(shí)刻p，將幅值小于門限ε的值置0，得到門限ε的設(shè)定可根據(jù)接收信號的平均能量來確定；

第二步，找出p時(shí)刻(p＝0，1，2，…P-1)非零的時(shí)頻域數(shù)據(jù)，用表示，其中表示p時(shí)刻時(shí)頻響應(yīng)非0時(shí)對應(yīng)的頻率索引，對這些非零數(shù)據(jù)歸一化預(yù)處理，得到預(yù)處理后的向量b(p，q)＝[b₁(p，q)，b₂(p，q)，…，b_M(p，q)]^T，其中