[发明专利]肌肉康复状态检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及肢体康复技术领域，更具体地，涉及一种肌肉康复状态检测方法。

背景技术

将单个或多个肌细胞在各种功能状态下的生物电活动加以放大、显示和记录，通过对肌电位的单个或整体图形的分析，以诊断疾病评定神经、肌肉功能的方法称为肌电图检查法。

运动神经细胞或纤维兴奋时，其兴奋向远端传导则通过运动终板而兴奋肌纤维，产生肌肉收缩运动，并有电位变化，这种电位变化就是肌电图的来源。一条肌纤维产生的电位变化时限约3ms。但是针电极记录的肌电图的运动单位产生的电位变化时间较此为宽。这是因为神经纤维进入肌肉后脱去髓鞘并分支支配各条肌纤维，分支点至各肌纤维的距离不同，兴奋传导的时间不同，因而各肌纤维兴奋开始的时间不一，这样造成整个运动单位合成电位的时间分散，时限延长。

周围神经损害时，其纤维发生瓦勒氏变性，以约每小时lmm的速度向远心端发展，直至运动终板，此时原受其支配的肌纤维成为失神经肌纤维。受损害的神经纤维可能再生而支配其原辖肌纤维，其再生速度约每天1～3mm。神经再生早期的功能不完全正常，兴奋传导速度较慢，运动单位活动电位振幅较低。失神经支配的肌纤维也可能受到正常的或其它再生的神经纤维侧芽支配，新的运动单位范围扩大，兴奋电位的振幅和时限增加，甚至时限增加到出现卫星电位和轴突反射的现象。

表面肌电信号(sEMG)是测量到的肌肉的皮肤表面的电势。通过放大、滤波和采样的处理，可将sEMG调整为合适的数据段，然后运用数据处理技术对其进行特征提取。利用分类器对提取到的特征进行模式识别，可判断人体肌肉的状态，包括肌肉在进行何种动作，以及肌肉是否处于疲劳状态。判断肌肉在进行何种动作，可以通过sEMG进行外骨骼设备的控制。也可以利用虚拟现实技术，控制虚拟场景中的设备。判断肌肉是否处于疲劳状态，对于判断人体工作状态，尤其是对于运动员或者高空作业人员有很大的意义。

然而，现有技术中尚缺乏对于肌肉康复情况，例如爆发力的恢复情况的准确检测方法。尽管例如中国发明专利公布号：CN105361880A，公布日期：2016年3月2日，名称：肌肉运动事件的识别系统及其方法。该发明公开了一种肌肉运动事件的识别系统及方法。系统由肌电采集模块和脑电采集模块组成的信号采集模块、信号处理模块和信号识别模块共同组成。采用肌电信号与脑电信号综合分析的方法，包括以下步骤：采集肌肉活动模拟信号以及脑部活动模拟信号；对采集的信号进行处理并进行事件探测；对探测到的事件进行模拟识别并标记分类。该发明能够在神经生理检测与诊断领域高效标记出有效肌电信号，并对所标记的肌电和脑电信号事件进行精确的分析处理。但是，该发明同时采集肌电信号与脑电信号，不仅增加了成本，并且增加了计算量，影响系统在线识别实时性；尤其严重的是，这种方法在检测过程中无法针对个体差异提高检测精度，导致实用性不强。

发明内容

为避免现有技术中肌肉状态检测方法普遍存在的无法自动化地、灵活地针对个体差异调整检测方法，以及检测过程中精度不高的问题，本发明提供了如下技术方案。本发明的康复状态与现有技术中肌肉健康的定义一致，主要指肌肉经过拉伸、扭曲等伤害后恢复至国家相关标准和规定中的健康标准下的状态和程度。

一种肌肉康复状态检测方法，包括如下步骤：

(1)在多个时刻，分别采集与第一采集方式对应的肌电信息；

(2)根据所述多个肌电信息，确定检测激励信号的起始激发时刻；

(3)在所述起始激发时刻以后的多个时刻，分别采集与第二采集方式对应的肌电信息；

(4)根据与第二采集方式对应的肌电信息，确定肌肉康复状态。

进一步地，所述步骤(1)包括：

(101)从零时刻起，以第一预定信号S₁作为激励信号，定期向待检测肌肉组织发送激励信号，所述第一预定信号S₁的幅值和频率不随时间变化；

(102)以时域采集方式采集表示肌电信息的第一响应信号，并确定接收到的该第一响应信号是否在预定的预备时间长度T_预备内电位波动小于第一阈值；

(103)当接收到的该第一响应信号在预定的预备时间长度T_预备内电位波动信息小于第一阈值时，计算此时刻与零时刻之间经历的时间长度为t1，并计算在时间t1内的第一预定信号S₁的电位平均值A_t1，停止第一预定信号的激励；