[发明专利]基于大脑血红蛋白信息的想象运动阶段的蹲起走状态的识别方法

说明书

本发明公开了一种基于大脑血红蛋白信息的想象运动阶段的蹲起走状态的识别方法，具体步骤如下：(1).应用近红外光谱脑成像技术进行测试实验，受试者在固定区域内完成下蹲、起立和行走的任务，在进行任务前，受试者需要对下一个相应的任务进行数秒的想象；(2).针对运动想象阶段所记录的脑皮层血红蛋白浓度，以含氧血红蛋白作为分析参数进行研究；(3).对运动想象阶段的数秒时间划分为T1和T2时刻，提取出T1和T2时刻的相关参数作为特征并进行比较；(4).得出识别结果；整个过程中受试者处于自然环境下完成下蹲、起立以及行走的动作，运动状态起止的自主控制使得在认知活动的自然情景下获取脑皮质生物信息，增加了行走状态的实用价值。

技术领域

本发明涉及智能助行、康复训练技术，具体涉及一种基于大脑血红蛋白信息的想象运动阶段的蹲起走状态的识别方法。

背景技术

近些年来，随着科技进步和社会发展，由于交通事故、意外伤害致残的患者数目明显呈上升趋势。除此以外，随着社会老龄化越发严重，丧失或者部分丧失行动能力的老人数目也越发增多。更有脑血管疾病造成的行动不变患者也呈上升态势。因此，为这些患者和老年人提供必要的康复助行训练，迫在眉睫。同时，国家“十二五”医疗器械产业科技发展与专项规划中指出要重点发展医疗康复机器人任务，强调要发展基于神经信号的新型助行产品，提升我国康复医疗水平。北京市科委于2015年6月下发的智能机器人科技创新与成果转化工作的意见中要求突破服务机器人尤其是医疗康复机器人的技术瓶颈，使国家相关技术达到国际先进水平。深圳机器人、可穿戴设备和智能装备产业发展规划(2014-2020)中强调医疗健康机器人、下肢外骨骼机器人等机器人的研发与产业化，旨在建立一批医疗康复机器人临床测试与应用平台。

因此，大力发展我国医疗器械，为这些运动功能障碍者开展高效的康复训练，协助他们恢复独立行走的能力，重新回归社会主流是十分有必要的。一些研究表明，在患者进行康复训练时，主动的康复训练意识比被动的康复训练意识能够取得更好的康复训练效果。因此开展受控于患者主动自发意识的助行设备的研究，有助于更高效地帮助运动功能障碍者恢复独立行动能力，从而减轻社会负担，对社会具有重要的意义。

近些年来，基于肌体生肌电信号或运动信息识别运动意识已经取得了很大的发展，这些技术或者是通过测试肌体表面生肌电信号，或者是通过利用生物力学信号，来识别患者的运动意识，进而驱动助行设备来辅助患者运动。但是对于一些重症功能障碍患者来说，由于其萎缩的肌肉组织，通过肌电信号和生物力学信号所采集到肌体肌电信息或者运动信息是及其微弱的，更有截瘫患者不能产生任何生肌电信号，因此通过肌体肌电信号的运动意识识别具有很大的局限性。

基于上述情况，运用脑信息来进行运动状态的识别就具有明显的优势。非侵入式的脑信息测试技术包括脑电图(EEG)、脑磁图(MEG)、功能性核磁共振图像(fMRI)、正电子发射层析成像(PET)和近红外光谱脑功能成像(NIRS)等技术，其中fMRI和PET技术的空间分辨率较高，但是时间分辨率低，在测试过程中身体常局限在静止状态，有很大的约束性；MEG的应用要求对外部磁场进行充分屏蔽，所以目前主要是EEG和NIRS技术应用于助老助残的产品研发中。基于脑电信号(EEG)判别运动速度已经取得了很大的进展，研究表明，使用mu和β节律识别在跑步机上三种速度，其识别准确率高达72.7％。但是EEG技术对于测试环境有着极高的要求，并且测试时需要不断的进行视觉的刺激，测试前期需要进行大强度的前期训练，不能使被试保持在自然环境下进行测试。而fNIRS设备有着在自然环境下持续测试，在自发运动状态下进行运动测试，并且能够进行大幅度运动测试的优势。研究表明，血红蛋白浓度的变化能够反应大脑的激活水平：在实际步行运动阶段，含氧血红蛋白和总氧血红蛋白在运动辅助区和内侧初级感觉运动皮层有明显激活，而在想象任务阶段，激活明显区域位于运动辅助区。

对于助行机械运动设备的研究，使用肌电信号和生物力学信号对于重症患者或截瘫患者无法进行最有效的检测，而EEG设备又受测试环境的严格限制，无法使被试保持一种自然的状态进行测试，且研究只局限于单一关节的小幅度运动。

发明内容