[发明专利]多模态生物信号同步检测系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及人体运动生物力学技术领域，尤其涉及一种多模态生物信号同步检测系统及方法。

背景技术

人体运动生物力学研究一直是国内外研究的热点和焦点问题，运动生物力学研究的对象是人体，是一门交叉的学科，除了与解剖学、生理学结合较多外，与医学、康复结合也逐渐密切。随着运动生物力学的发展，研究内容已经逐渐由为奥运战略服务向竞技体育上扩展；对人体的研究，已由对人体整体运动的研究，逐渐发展到不同环节和结构的深入研究；由对人体运动的描述性研究，发展到探讨运动时神经肌肉的控制以及运动系统和感觉系统的整合。对人体运动生物力学研究的方法主要包括高速摄影（二维与三维）、录像，肌电、肌力测试系统，同步测试、理论分析及CT、核磁共振等方法。

随着对人体运动生物力学研究的深入，同时由于人体运动力学参数具有非线性、时变形、随机性等特征，单纯采用运动学、生理学或影像学的方法将难以反映人体运动状态的准确性，由此需要综合多种技术进行分析研究。

李乔亮等人在“融合实时超声影像的多模态肌肉运动特性研究”（中国生物医学工程学报，2012，31(4):519-525）中提出一种多模态方法，联合肌电信号、肌音信号和超声影像三种信号，对肌肉活动特性进行研究，研发多通道运动学信号采集系统，对包括超声影像在内的多种信号进行实时同步采集；开发一种新的图像追踪算法，实现肌肉边界的自动追踪；对膝关节伸展时股直肌等长收缩的情况进行研究，对采集的各种信号进行特性分析；联合多种参数，采用多变量拟合的方法对关节力矩进行估计。

申请号为201210214871.4的中国专利提出了一种肌电信号与关节角度信息融合的下肢运动轨迹预测方法，将表面肌电(EMG)与运动力学相结合，主要用于康复医疗器械的设计制造，可有效地提高肌电控制假肢运动的稳定性。

申请号200910184851.5的中国专利提出了一种多参数生物信息测试平台及测试方法，该多参数生物信息测试平台包括由高速影像采集单元、步态触觉信息测试单元、表面肌电采集单元、加速度/角度测试单元、心率/脉搏测试单元集成的生物力学测试通道，各单元经以太网接口连接，经过时钟服务器实现各单元测量生物特征参数的时域精确同步。

然而，由于人体的运动是神经系统、肌肉系统和骨骼系统协同工作的结果，肌肉收缩是人体产生运动的主动力。了解人体运动、揭示人体运动规律，就必然要了解肌肉的结构、形态和功能。且由于运动过程的复杂性和多样性，对运动过程中肌肉功能和特性的研究是一项复杂和艰巨的任务，特别是如何对人体运动时同时获取多种信息并进行多层次综合处理仍然是有待解决的难题。

现有技术中，对于人体运动多种信息的获取，大部分仍采用的是多台检测设备分开操作，各设备间独立运行时，维护起来难度大、兼容性不足，且难以将信息集成在一个统一的系统框架下进行综合处理与分析。虽然有报道将高速影像系统融合到人体运动信息的测量中，但是只能反映人体运动行为的外部特性，不能深入、准确地反映人体运动肌肉内部结构和形态变化。而采用其他影像技术，如核磁共振(MRI)来研究肌肉的变化，则需要面对MRI设备价格昂贵、操作复杂等实际问题。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种多模态生物信号同步检测系统及方法。

一种多模态生物信号同步检测系统，包括实时同步采集多源信号的信号采集模块及对所述多源信号进行融合处理和分析的信号处理模块，所述信号采集模块和所述信号处理模块相连接。所述信号采集模块包括采集超声图像的超声图像采集单元、采集生理学信号的生理信号采集单元及采集运动学信号的运动学信号采集单元，所述信号处理模块采用多线程通信及时间戳的方法控制所述信号采集模块实现所述超声图像、所述生理学信号及所述运动学信号的实时同步采集，所述信号处理模块采用特征提取和统计学习方法对所述超声图像、所述生理学信号及所述运动学信号进行信号处理，并建立运动模型。

本发明一较佳实施例中，所述信号处理模块对所述超声图像、所述生理学信号及所述运动学信号进行特征提取，获得肌肉形态学参数、肌电参数及运动学参数。

本发明一较佳实施例中，所述超声图像经过视频采集卡或数据接口进行数字化处理后传送至所述信号处理单元，数字化处理时利用差分斑点追踪法动态追踪运动过程中的肌束的长度、利用霍夫变换计算羽状角和肌肉厚度、以及利用组合多普勒的方法估计肌肉的收缩速度，获得所述肌肉形态学参数。