[发明专利]肩关节康复评价方法、装置及系统

说明书

本发明提供一种肩关节康复评价方法、装置及系统，涉及康复评价技术领域，肩关节康复评价方法包括：获取待进行康复评价的肩关节的肌肉电信号及运动参数；基于肌肉电信号和运动参数，计算得到灰色关联度矩阵；基于灰色关联度矩阵、上一次的康复检测数据及预设灰色Verhulst模型，得到第一参考结果和第二参考结果；求取第一参考结果与第二参考结果的加权和，得到待进行康复评价的肩关节的康复评价结果。本发明能够通过采集自身肌肉电信号以及运动过程中的运动参数来评价当前康复情况，提高康复评价效率及精确性，为康复治疗过程提供准确的参考依据。

技术领域

本发明涉及康复评价技术领域，尤其是涉及一种肩关节康复评价方法、装置及系统。

背景技术

中国每年新发脑卒中患者约200万人，脑卒中会导致患者肢体出现不同程度的运动功能障碍，70％～80％的脑卒中患者因为残疾不能独立生活。肩关节是人类日常生活中使用频率较高的肢体部位之一，肩关节解剖结构相对复杂，包含大量肌肉，肩关节外伤术后，常会伴有各种后遗症或并发症，严重影响肩部运动功能。对上肢功能进行评估可判定其功能障碍情况及程度，为临床治疗及康复训练提供依据。临床上，精确、客观的评估及理解脑卒中患者上肢运动的功能障碍，已成为制定个性化康复治疗方案、观察治疗效果及分析预后的关键。

目前，最常用的康复评估方法是Fugl-Meyer评价法(简称FMA)。此方法中的量表对每一项肢体运动进行三种不同等级(如0、1、2)的评分，根据FMA总得分可得出4种运动障碍等级，由此来评价上肢运动功能的严重程度。

然而上述方法具体实现过程中，对上肢运动的测量主要依靠人工，医生借助量角器目测评估。这种方法效率低下，受医生主观影响大，严重影响对康复评价的精确性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种肩关节康复评价方法、装置及系统，能够通过采集自身肌肉电信号以及运动过程中的运动参数来评价当前康复情况，提高康复评价效率及精确性，为康复治疗过程提供准确的参考依据。

第一方面，本发明实施例提供了一种肩关节康复评价方法，包括：

获取待进行康复评价的肩关节的肌肉电信号及运动参数；

基于肌肉电信号和运动参数，计算得到灰色关联度矩阵；

基于灰色关联度矩阵、上一次的康复检测数据及预设灰色Verhulst模型，得到第一参考结果和第二参考结果；

求取第一参考结果与第二参考结果的加权和，得到待进行康复评价的肩关节的康复评价结果。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，基于肌肉电信号和运动参数，计算得到灰色关联度矩阵，具体包括：

对肌肉电信号进行积分运算，得到带比较数列；

根据运动参数，得到参考数列；

根据带比较数列及参考数列，计算得到灰色关联度矩阵。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，基于灰色关联度矩阵、上一次的康复检测数据及预设灰色Verhulst模型，得到第一参考结果和第二参考结果，具体包括：

基于灰色关联度矩阵，确定出康复评价的多个关键因素；

将多个关键因素的数据与上一次的康复检测数据中的相同关键因素数据进行比对，得到第一参考结果；

将多个关键因素的肌肉电信号输入预设灰色Verhulst模型，进行康复状况预测，得到第二参考结果。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，根据带比较数列及参考数列，计算得到灰色关联度矩阵，具体包括：