[發明專利]一種下肢康復全訓練過程的動態虛擬誘導方法及系統

有效

• 申請號: 202110984585.5
• 申請日: 2021-08-25
• 公開（公告）號: CN113713333B
• 公開（公告）日: 2022-08-05
• 發明（設計）人: 張小棟;李亮亮;董潤霖;李瀚哲;李存昕;李沛業
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: A63B23/04
• 分類號: A63B23/04;A63B24/00;A63B71/06;G06N3/08;A61B5/374;A61B5/397;A61B5/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 朱海臨

1.一種下肢康復全訓練過程的動態虛擬誘導方法，其特征在于，包括以下步驟：

設定康復訓練的時間和虛擬現實誘導界面；

在訓練中采集患者的腦電信號和肌電信號；

將采集的數據進行預處理；

通過計算得到腦電信號波段的頻譜能量和肌電信號的平均功率頻率；

將腦電信號波段實時產生頻譜能量和腦電信號的頻譜能量閾值進行比較，判斷患者的運動意愿；將肌電信號的平均功率頻率與肌電信號平均功率頻率的閾值進行比較，判斷患者的運動能力；基于運動意愿和運動能力，得出運動狀態結果；

腦電信號波段包括枕骨和頂骨部位的α波和額葉部位的θ波；所述肌電信號包括與下肢行走動作相關的股外側肌、股直肌、股二頭肌和腓腸肌部位的肌電信號；

所述α波段和θ波段產生的頻譜能量的計算方法為：

所述α波段和θ波段的腦電信號頻譜能量閾值分別用T_α和T_θ表示，所述腦電信號頻譜能量閾值表示患者進入精神疲勞的臨界值，腦電信號頻譜能量閾值的建立方法如下：

將患者的頻普能量E_x作為神經網絡的輸入，將患者的狀態作為神經網絡的輸出來訓練神經網絡，得到患者腦電信號頻譜能量E_x和患者狀態之間的映射關系，表現為α波和θ波的閾值T_α和T_θ；

在運動過程中，當α波頻譜能量E_α大于T_α或者θ波頻譜能量E_θ大于T_θ時，判定患者出現了精神疲勞；

所述肌電信號的平均功率頻率的計算方法為：

所述肌電信號平均功率頻率的閾值用T_EMG表示，所述肌電信號平均功率頻率閾值表示患者進入肌肉疲勞狀態的臨界值，肌電信號平均功率頻率閾值的建立方法如下：

將患者肌電信號的平均功率頻率作為神經網絡的輸入，將患者的狀態作為神經網絡的輸出來訓練神經網絡，得到患者肌電信號平均功率頻率和患者狀態之間的映射關系，具體表現為閾值T_EMG；

在運動過程中，當肌電信號的平均功率頻率小于T_EMG時，即MPFT_EMG，判定患者出現了肌肉疲勞；

所述神經網絡為RBF神經網絡，所述RBF神經網絡是由輸入層、隱藏層和輸出層組成的一種三層神經網絡，通過確定RBF神經網絡的隱含層空間能夠將輸入矢量直接映射到隱空間，確定RBF神經網絡的中心點從而確定輸入輸出的映射關系，RBF神經網絡的激活函數表示為：

其中：損失函數

所述動態調整的具體方法為：

當肌電信號的平均功率頻率小于T_EMG時，對虛擬場景中的環境參數進行調整；

當α波頻譜能量E_α大于T_α或者θ波頻譜能量E_θ大于T_θ時，對虛擬場景中的事件參數進行調整；

基于患者運動狀態結果，對虛擬誘導場景動態進行實時調整，直至康復訓練時間達到預先設定的時間。

2.根據權利要求1所述方法的一種下肢康復全訓練過程的動態虛擬誘導系統，其特征在于，包括虛擬現實誘導模塊、信號采集模塊、預處理模塊、人體運動狀態識別模塊、神經網絡模塊和動態調整模塊；

所述虛擬現實誘導模塊用于設定康復訓練的時間和虛擬現實誘導界面；

所述信號采集模塊用于采集患者在康復訓練中的腦電信號和肌電信號；

所述預處理模塊用于對采集的數據進行預處理；

所述人體運動狀態識別模塊能夠得到腦電信號波段的頻譜能量和肌電信號的平均功率頻率；

所述神經網絡模塊用于將腦電信號波段實時產生頻譜能量和腦電信號的頻譜能量閾值進行比較，判斷患者的運動意愿；將肌電信號的平均功率頻率與肌電信號平均功率頻率的閾值進行比較，判斷患者的運動能力；基于運動意愿和運動能力，得出運動狀態結果；

所述動態調整模塊能夠基于患者運動狀態結果，對虛擬誘導場景動態進行實時調整，直至康復訓練時間達到預先設定的時間。

3.根據權利要求2所述方法的一種下肢康復全訓練過程的動態虛擬誘導系統，其特征在于，所述信號采集模塊包括腦電信號采集單元、肌電信號采集單元和無線傳輸單元。