[發(fā)明專利]一種基于姿態(tài)劃分的肌肉識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211042398.6
• 申請(qǐng)日: 2022-08-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN115399792A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-11-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王勇;程慶嵐;韓李偉;穆景頌;張倩倩;劉正士
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 合肥工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/389
• 分類號(hào): A61B5/389;A61B5/11;A61B5/00
• 代理公司: 上海漢之律師事務(wù)所 31378
• 代理人: 馮華

本發(fā)明屬于肌電信號(hào)劃分領(lǐng)域，具體涉及一種基于姿態(tài)劃分的肌肉狀態(tài)識(shí)別方法，包括：同步采集運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和肌電信號(hào)；根據(jù)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的姿態(tài)動(dòng)作對(duì)所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，以獲取多個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)；通過(guò)所述多個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)對(duì)所述肌電信號(hào)進(jìn)行劃分以及肌肉狀態(tài)的識(shí)別分析。本發(fā)明的目的在于通過(guò)利用姿態(tài)動(dòng)作對(duì)應(yīng)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)不同階段的時(shí)間變化，獲取時(shí)間節(jié)點(diǎn)對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行劃分，從時(shí)間上對(duì)應(yīng)劃分被測(cè)肌群主動(dòng)肌狀態(tài)和拮抗肌狀態(tài)，并將主動(dòng)肌狀態(tài)的肌電信號(hào)提取，并對(duì)應(yīng)肌肉狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別分析。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于肌電信號(hào)劃分領(lǐng)域，具體涉及一種基于姿態(tài)劃分的肌肉狀態(tài)識(shí)別方法。

背景技術(shù)

疲勞狀態(tài)評(píng)估對(duì)于運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練、康復(fù)治療具有重要意義；判定疲勞狀態(tài)在肌肉疲勞研究，痙攣評(píng)估研究等中起著重要的作用。

疲勞有著復(fù)雜的發(fā)生機(jī)制，在現(xiàn)有的疲勞判定中，量表的使用雖然方便卻容易受到評(píng)判者主觀的影響，無(wú)法準(zhǔn)確的去進(jìn)行評(píng)估。生化指標(biāo)評(píng)估，近紅外光譜等方式雖然可以檢測(cè)疲勞的相關(guān)指標(biāo)，但其具有創(chuàng)傷性并且操作專業(yè)，無(wú)實(shí)時(shí)性等限制，因此只能用于醫(yī)院或?qū)I(yè)的實(shí)驗(yàn)室中，實(shí)用性差。

SEMG(Surface Electromyography)由于其無(wú)創(chuàng)性，實(shí)時(shí)性等優(yōu)勢(shì)近年來(lái)被廣泛用于疲勞研究中，尤其是肌肉疲勞中。在肌肉靜態(tài)收縮疲勞研究中，目前一致的觀點(diǎn)認(rèn)為隨著疲勞程度的加深，SEMG的時(shí)域特征逐漸增大、頻域特征逐漸減小。但在肌肉動(dòng)態(tài)收縮疲勞研究中，因?yàn)榧‰娦盘?hào)非線性、非平穩(wěn)性增加，對(duì)肌肉疲勞研究帶來(lái)了不確定因素，目前還沒(méi)有一致的認(rèn)可趨勢(shì)。

在靜態(tài)收縮中，一般通過(guò)移動(dòng)窗的方式劃分SEMG，進(jìn)而計(jì)算疲勞指標(biāo)，而在動(dòng)態(tài)收縮中，一般通過(guò)特征閾值法對(duì)SEMG進(jìn)行劃分，獲取其活躍段。但現(xiàn)有研究沒(méi)有分析特征閾值法在康復(fù)運(yùn)動(dòng)中評(píng)估肌肉疲勞的有效性，也沒(méi)有分析在康復(fù)運(yùn)動(dòng)中進(jìn)行肌肉疲勞研究的方法，常用的特征閾值法也并不能夠劃分肌肉作為主動(dòng)肌時(shí)所對(duì)應(yīng)的肌電信號(hào)段的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種肌肉狀態(tài)識(shí)別方法，能夠?qū)⑿枰哪繕?biāo)肌電信號(hào)從其中提取出來(lái)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種基于姿態(tài)劃分的肌肉狀態(tài)識(shí)別方法，包括：同步采集運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和肌電信號(hào)；根據(jù)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的姿態(tài)動(dòng)作對(duì)所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，以獲取多個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)；通過(guò)所述多個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)對(duì)所述肌電信號(hào)進(jìn)行劃分以及肌肉狀態(tài)的識(shí)別分析。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，所述根據(jù)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的姿態(tài)動(dòng)作對(duì)所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，以獲取多個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的步驟包括：按照預(yù)設(shè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程對(duì)應(yīng)的時(shí)間對(duì)所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的進(jìn)行劃分，得到實(shí)際運(yùn)動(dòng)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)；對(duì)所述實(shí)際運(yùn)動(dòng)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次劃分，當(dāng)連續(xù)L個(gè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述實(shí)際運(yùn)動(dòng)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處于第一閾值范圍內(nèi)，則L個(gè)時(shí)間點(diǎn)中的第一個(gè)時(shí)間點(diǎn)作為起始點(diǎn)；當(dāng)連續(xù)L個(gè)時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的所述實(shí)際運(yùn)動(dòng)過(guò)程的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)處于第二閾值范圍內(nèi)，則L個(gè)時(shí)間點(diǎn)中的第一個(gè)時(shí)間點(diǎn)作為結(jié)束點(diǎn)。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)為運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的肢體動(dòng)作的角速度或加速度。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，所述同步采集運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和肌電信號(hào)的步驟包括：通過(guò)小波閾值去噪算法對(duì)所述肌電信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，所述同步采集運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和肌電信號(hào)的步驟還包括：采用巴特沃斯低通濾波算法對(duì)所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，所述肌電信號(hào)包括：主動(dòng)肌肌電信號(hào)，拮抗肌肌電信號(hào)。

根據(jù)本發(fā)明一實(shí)施例，所述起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)之間對(duì)應(yīng)的所述肌電信號(hào)為所述主動(dòng)肌肌電信號(hào)，通過(guò)劃分多個(gè)周期的肌電信號(hào)，提取其中的主動(dòng)肌肌電信號(hào)區(qū)域，觀察分析每個(gè)區(qū)域主動(dòng)肌肌電信號(hào)的變化趨勢(shì)，從而判斷肌肉的疲勞狀態(tài)。

一種基于姿態(tài)劃分的肌肉狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)，包括：