[發明專利]腦卒中患者運動功能檢測系統、方法、裝置

在審

• 申請號: 202010411781.9
• 申請日: 2020-05-15
• 公開（公告）號: CN111544004A
• 公開（公告）日: 2020-08-18
• 發明（設計）人: 彭亮;侯增廣;王晨
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: A61B5/11
• 分類號: A61B5/11;A61B5/0488;A61B5/00
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會

1.一種腦卒中患者運動功能檢測系統，其特征在于，包括第一分類模塊、第二分類模塊、第三分類器；

所述第一分類模塊，配置為基于每個運動片段的輸入向量和通過第一分類器分別得到對應每個運動片段運動學和肌肉活動層面的屬于設定類別的第一預測概率和其中包含對應運動片段的腕部軌跡與預設的標準最小急動度軌跡之間的偏差的均值MV_d和標準差SD_d、肘部、腕部及手部的運動特征DAMV_e,DAMV_w和DAMV_h，包含每個運動片段中對應肌電信號的信號幅值的平均絕對值MAV_m和標準差SD_m；

所述第二分類模塊，配置為基于輸入向量和通過第二分類器分別得到每個運動片段運動學和肌肉活動層面的屬于設定類別的第二預測概率和其中包含及ψ_k，包含及ψ_m；ψ_k和ψ_m分別為按照設定的規則計算各運動片段中運動協同異常程度與肌肉協同的異常程度；

所述第三分類器，配置為利用SVM融合算法來對第二決策和進行融合，得到屬于設定類別的第三預測概率，并作為最終的預測結果。

2.根據權利要求1所述的腦卒中患者運動功能檢測系統，其特征在于，該系統還包括數據獲取單元；

所述數據獲取單元，配置為獲取執行設定檢測任務過程中，被測對象手臂的多個運動片段的運動學模態數據和生理學模態數據，作為第一數據。

3.根據權利要求2所述的腦卒中患者運動功能檢測系統，其特征在于，該系統還包括第一計算單元、第二計算單元、第三計算單元、第四計算單元；

所述第一計算單元，配置為基于所述第一數據，獲取每個運動片段中腕部軌跡X_a與預設的標準最小急動度軌跡X_s之間的偏差并計算每個運動片段中偏差的均值MV_d和標準差SD_d；

所述第二計算單元，配置為基于所述第一數據，分別獲取每個運動片段中肘部、腕部及手部的運動特征DAMV_e,DAMV_w和DAMV_h；

所述第三計算單元，配置為基于所述第一數據，分別提取每個運動片段中對應肌電信號的信號幅值的平均絕對值MAV_m和標準差SD_m；

所述第四計算單元，配置為基于所述第一數據及預設的健康數據，按照設定的規則計算各運動片段中運動協同異常程度ψ_k與肌肉協同的異常程度ψ_m。

4.根據權利要求3所述的腦卒中患者運動功能檢測系統，其特征在于，運動協同異常程度ψ_k和/或肌肉協同的異常程度ψ_m的計算方法為：

其中，S₁和S₂分別代表了被測對象和預設的健康人數據中提取的運動協同，σ_i和λ_i分別是兩個相關矩陣的第i個特征向量u_i和v_i對應的特征值。

5.根據權利要求2-4任一項所述的腦卒中患者運動功能檢測系統，其特征在于，所述運動學模態數據的采集位置包括：第二掌骨根部、第五掌骨根部、橈骨莖突、尺骨莖突、前臂外側中部、橈骨頭、尺骨鷹嘴、肱骨中部外側、肱骨頭、肩峰、肩胛骨上角。

6.根據權利要求2-4任一項所述的腦卒中患者運動功能檢測系統，其特征在于，所述生理學模態數據的采集部位包括：旋前圓肌、肱二頭肌、肱三頭肌、三角肌前中后部、胸大肌、上斜方肌、肱橈肌、指伸肌。

7.根據權利要求1-4任一項所述的腦卒中患者運動功能檢測系統，其特征在于，所述運動片段為，被測對象執行設定檢測任務過程中，每次抓取或夠取動作。