[发明专利]基于脑电-肌电信号的下肢康复机器人控制方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于脑电‑肌电信号的下肢康复机器人控制方法及系统，其方法包括以下步骤：a、根据使用者的特定运动意图，同步采集对应的脑电信号和肌电信号；b、将采集到的信号进行预处理，去除噪声；c、对肌电信号进行特征提取，建立基于肌电信号的运动模型；d、将肌电信号和脑电信号进行相干性分析，建立脑电‑肌电分类器模板；e、康复训练时，实时采集使用者的脑电信号和肌电信号，并输入所述的脑电‑肌电分类器模板，输出运动意图的分类结果，同时，应用所述运动模型进行验证。本发明采用了脑电‑肌电相干性分析进行下肢动作的分类，同时将分类结果与力学运动模型的结果进行对比检验，增强了分类结果的准确性。

技术领域

本发明涉及医疗康复训练技术领域，具体地说是一种基于脑电-肌电信号的下肢康复机器人控制方法及系统。

背景技术

我国正面临日益严重的老龄化问题和数量庞大的残疾人群，康复机器人与智能辅助系统的研究开发和应用有望为解决养老、失能辅助和康复问题提供部分技术手段。康复机器人的研究与应用较多面向脑卒中、脊髓损伤等造成的神经损伤患者，现代康复医学认为，在患者病情稳定之后应尽早开展康复治疗，康复治疗手段日益丰富，运动治疗和作业治疗是其中较为典型并在临床广泛应用的康复治疗方法。传统的康复训练方法主要是由人工或者借助简单器械带动患肢进行，这类训练方法一般需要多名医护人员辅助，而且医护人员的体力消耗很大，因此，很难保证康复训练的强度和持久性。康复机器人正是为了应对传统康复训练方法的不足而产生并发展起来的，它是将先进的机器人技术和临床康复医学相结合的一种自动化康复训练设备，能够发挥机器人擅长执行重复性繁重劳动的优势，并可实现精确化、自动化、智能化的康复训练，进一步提升康复医学水平，增加患者接受康复治疗的机会，提高患者的康复质量。

现有的康复机器人的控制技术大致包括主动与被动两种控制方法，被动控制方法主要是通过前期的研究建立一套固定的运动模式，无法实现个性化；主动控制方法中主要使用肌电、脑电等生理信号实时控制康复机器人运动实现康复功能，但单一信号的判断会出现判断错误的情况，且没有很好的验证机制保证信号的准确性，在训练时可能导致康复机器人执行错误的运动动作，不仅无法保证训练效果，还会给患者造成损伤，因而难以推广应用。

发明内容

本发明的目的就是提供一种基于脑电-肌电信号的下肢康复机器人控制方法及系统，以解决现有控制方法准确度低、康复训练效果不理想的问题。

本发明是这样实现的：一种基于脑电-肌电信号的下肢康复机器人控制方法，包括以下步骤：

a、根据使用者的特定运动意图，同步采集对应的脑电信号和肌电信号；

b、将采集到的脑电信号与肌电信号进行预处理，去除信号噪声；

c、对经步骤b处理的肌电信号进行特征提取，建立基于肌电信号的运动模型；

d、将经步骤b处理的肌电信号和脑电信号进行相干性分析，建立针对使用者运动意图的脑电-肌电分类器模板；

e、康复训练时，实时采集使用者的脑电信号和肌电信号，并按步骤b进行处理；将经处理后的脑电信号和肌电信号输入所述脑电-肌电分类器模板，并输出运动意图的分类结果，同时，将肌电信号进行特征提取，并应用所述运动模型进行验证，根据分类结果和验证结果给下肢康复机器人控制器发出指令，控制下肢康复机器人执行相应的运动动作。

步骤b具体过程为：

b-1、将采集的脑电信号与肌电信号进行数据重组，分别添加对应的运动意图信息和电极位置信息；

b-2、对信号数据进行去均值处理；

b-3、去除工频信号干扰；

b-4、应用小波变换进行降噪处理。

步骤b-3中，利用自适应滤波器进行工频噪声的去除，滤波器的数学表达式为：