[发明专利]一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法

说明书

本发明揭示了一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法，该方法包括以下步骤：S1：利用生物传感器采集患者的心电和皮电信号，进行数据预处理，得到与患者情绪有关的特征值；S2：将所述S1步骤得到的特征值利用mRMR算法筛选出生理信号关键特征集，得到患者的实时情绪状态；S3：对特征集进行模糊推理，采用情绪识别方法对康复训练中的训练对象进行情绪识别；S4：根据所得到的反馈结果控制训练节奏，在识别到消极的情绪时，调整康复训练难度。该技术方案使用了机器人辅助的训练方法，将机器人学融于康复医学，简化中风患者的传统康复治疗的繁重训练过程并改善治疗效果。

技术领域

本发明涉及一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法，可用于机器人辅助康复医学技术领域。

背景技术

脑卒中引起的偏瘫导致患者肢体运动功能障碍甚至瘫痪，病程长，恢复缓慢，导致许多患者失去生活自理能力，给患者及其家属造成巨大冲击。社会和家庭需要花费大量的时间与金钱来治疗和照顾这些病人，造成社会成本的巨大提升。因此，为了恢复患者自身的肢体功能，提高基本操作能力，同时释放更多社会资源，减轻压力，研究者们一直在寻找有效的康复治疗方法。开篇报告早期神经系统康复的临床方面，主要有按摩，按摩，针灸治疗和促进技术。随着社会医疗水平的进步，疾病范围的变化等原因，医学模式发生了转变。目前主要以预防、保健以及康复为主要方式。因此，中风康复后，有效的康复训练能够提高治疗效果。巩固患者的身体状况的稳定性对于患者的康复具有重要意义。

传统康复治疗依赖康复医师自身职业素养。患者在训练过程中的情绪也不尽相同。康复训练过程中，缺乏经验的治疗人员不能及时准确地感知患者的主观情绪，也无法精准地调节康复训练强度，有些甚至导致患者对治疗产生厌倦和抗拒。这对于脑卒中患者的康复治疗极为不利。

发明内容

本发明的目的就是为了解决现有技术中存在的上述问题，提出一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法。

本发明的目的将通过以下技术方案得以实现：一种基于模糊情绪识别的机器人辅助康复控制方法，该方法包括以下步骤：

S1：利用生物传感器采集患者的心电和皮电信号，进行数据预处理，得到与患者情绪有关的特征值；

S2：将所述S1步骤得到的特征值利用mRMR算法筛选出生理信号关键特征集，得到患者的实时情绪状态；

S3：对特征集进行模糊推理，采用情绪识别方法对康复训练中的训练对象进行情绪识别；得到患者在训练中的情绪状态。

S4：根据S3步骤中患者在训练中的情绪状态所得到的反馈结果控制训练节奏，在识别到消极的情绪时，调整康复训练难度。

优选地，在所述S1步骤中，

生理信号特征提取包括如下步骤：

S11：用归一化的方法对采集到的患者的心电和皮电信号进行预处理；得到患者在训练情绪中的生理信号用于情绪状态分析。

S12：从患者心电和皮电信号中提取各自均值、标准差、一阶差分均值等共40个特征值作为特征集。

优选地，在所述S2步骤中，利用mRMR算法筛选出10个生理信号关键特征值组成关键特征集。

优选地，在所述S2步骤中，mRMR算法包括以下步骤

S21：定义每种生理特征参数X、Y与目标情绪C之间的互信息I(X，Y)；

S22：输入患者数据集；

S23：计算每种数据集下特征参数与目标情绪之间的相关性；

S24：冗余性分析；

S25：生理特征参数与目标情绪之间的互信息排序；