[发明专利]一种假手控制系统及其控制方法

权利要求书

1.一种假手控制系统，其特征在于：包括用于记录EEG和SEMG的信号采集模块，该信号采集模块将采集到的EEG和SEMG信号进行放大并转换为数字信号，然后传给主控模块；

用于帮助患者训练的反馈模块，反馈模块提供图形用户界面，让患者控制假手跟踪一个引导球的连续运动，引导球的运动参数预先保存在数据存储模块，测试时，反馈模块从主控模块获取跟踪过程中假手的运动参数，并依据该参数在图形用户界面上显示相应的假手运动，使得患者及时了解控制假手进行跟踪运动的效果，以便患者更快地适应假手控制系统；

用于存储EEG和SEMG信号、特征向量、引导球运动参数、假手运动参数以及回归模型参数的数据存储模块；

用于对EEG和SEMG进行多频带滤波，提取特征向量，训练回归模型参数以及预测手部运动参数的数字信号处理模块，数字信号处理模块将训练好的回归模型参数和实时预测的手部运动参数传给主控模块；

用于控制假手运动的驱动模块，该驱动模块从主控模块获取已预测的手部运动参数来驱动假手运动；

上述主控模块分别与信号采集模块、反馈模块、数据存储模块、数字信号处理模块和驱动模块相连接，主控模块用于协调管理信号采集模块、反馈模块、数据存储模块、数字信号处理模块和驱动模块；

上述信号采集模块还连接有用于记录EEG的8个电极、用于记录SEMG的2个电极。

2.根据权利要求1所述的假手控制系统，其特征在于：所述数字信号模块包括：用于对EEG和SEMG进行多频带滤波的预处理模块；

用于计算各频带EEG和SEMG信号幅值或功率的特征提取模块；

用于学习回归模型参数的训练模块，该训练模块的学习算法基于训练数据集内EEG和SEMG的特征以及相应的引导球运动参数；

用于将测试数据集内EEG和SEMG的特征代入回归模型、以预测手部运动参数的预测模块；

用于将学习好的回归模型参数或预测所得的手部运动参数传送给主控模块的结果输出模块；

在训练时，所述预处理模块、特征提取模块、训练模块、结果输出模块依次连接；在测试时，所述预处理模块、特征提取模块、预测模块、结果输出模块依次连接。

所述驱动模块包括可编程步进电动机控制器和步进电动机驱动器，控制假手按照预测的运动参数动作。

3.根据权利要求1或2中任一项所述假手控制系统的控制方法，其特征在于，包括下述步骤：

(1)系统启动后，主控模块负责调度并完成数据存储模块、反馈模块、数字信号处理模块、信号采集模块和驱动模块的自检；

(2)主控模块从数据存储模块中调出预设的引导球运动参数，将其传给反馈模块；

(3)反馈模块将引导球的运动显示在图形用户界面上，提示患者使用EEG和SEMG控制假手跟踪引导球运动，然后判断是否为训练状态：

若是，则执行步骤为，(1)主控模块接收来自信号采集模块的EEG和SEMG数据，将它们与引导球运动参数对应起来，生成训练数据集，并保存在数据存储模块；(2)经过一定量的训练，数字信号处理模块从数据存储模块中调用训练数据集，先通过预处理模块对EEG和SEMG进行多频带滤波；然后通过特征提取模块计算各频带EEG和SEMG的幅值或功率特征；接着通过训练模块，学习回归模型参数；最后将学习好的回归模型参数传给主控模块；(3)主控模块将学习好的回归模型参数存入数据存储模块；

若否，则执行步骤为，(a)主控模块先从数据存储模块中调出已学习好的回归模型参数，将其传给数字信号处理模块；然后接收当前来自信号采集模块的EEG和SEMG数据，将它们传给数字信号处理模块；(b)数字信号处理模块接收已学习好的回归模型参数和当前待预测的EEG和SEMG，先通过预处理模块对EEG和SEMG进行多频带滤波；然后通过特征提取模块计算EEG和SEMG在各频带的幅度或功率特征，接着通过预测模块，将EEG和SEMG的特征代入已学习好的回归模型，估计相应的手部运动参数，并将其传给主控模块；(c)主控模块将已预测的手部运动参数传给驱动模块，控制假手运动；将引导球运动参数、预测的手部运动参数传给反馈模块；(d)反馈模块依据引导球运动参数和预测的手部运动参数，将引导球的运动和假手的跟踪运动同时显示在图形用户界面上。

4.根据权利要求3所述假手控制系统的控制方法，其特征在于，所述预处理模块对EEG和SEMG的预处理包括选择合适的带通频段以及提取EEG和SEMG特征所用的数据长度，即预测步长。