[发明专利]基于游戏和肌电信号的CPM下肢康复训练方法及系统有效
申请号: | 201910909533.4 | 申请日: | 2019-09-25 |
公开(公告)号: | CN110639169B | 公开(公告)日: | 2020-08-25 |
发明(设计)人: | 史小华;刘瑞发;李月娟;孙杰智;姚吉路;李雪飞;王襄 | 申请(专利权)人: | 燕山大学 |
主分类号: | A63B23/04 | 分类号: | A63B23/04;A63B24/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 刘凤玲 |
地址: | 066000 河北省*** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 游戏 电信号 cpm 下肢 康复训练 方法 系统 | ||
本发明公开了一种基于游戏和肌电信号的CPM下肢康复训练方法及系统,涉及生机电一体化技术领域,解决患者康复训练时枯燥、训练行动不便的问题。主要包括以游戏为中介,通过建立的生物人机接口采集患者手势动作的表面肌电信号并进行频时域分析以提取手势特征,然后采用主成分分析法或者时间序列评价特征质量准则对手势特征降维,接着通过人工神经网络识别手势特征所对应的手势类型,最后基于手势类型与CPM机行为动作的对应关系确定该患者手势类型对应的CPM机行为动作,并根据该患者手势类型对应的CPM机行为动作控制CPM机以实现训练患者受损下肢的目的。本发明实现了通过患者上肢游戏方式控制CPM机训练患者受损下肢的效果。
技术领域
本发明涉及生机电一体化技术领域,特别是涉及一种基于游戏和肌电信号的CPM下肢康复训练方法及系统。
背景技术
最新数据显示:预计到2020年,老年人的人口将达到2.48亿,肢体障碍疾病的威胁逐步在社会上显现出来,并且自然灾害以及交通事故的频繁发生也造成大量肢体关节受损患者。该类型患者在进行康复时需要借助仪器进行训练,但由于患者本身运动能力的减弱,以及训练时的枯燥,使得患者在进行康复训练时会有一定的难度,很难坚持。而且该类型患者需要家人的贴身照料,严重影响了患者乃至整个家庭的正常生活,给该类型患者造成了严重的生活压力,甚至让这些该类型患者自暴自弃,丧失生活的信心。
近年来随着“人机共融”概念的提出,康复训练技术迎来了重大发展机遇。生物人机接口是人类同机器设备实现“沟通”的重要途径,其目的在于以人体的各项生理信号作为控制外部机器设备的控制信号源,从而取代传统的控制模式。表面肌电信号采集和分析相对简单方便,逐渐成为了生物人机接口的重点研究对象之一。能用患者本身的表面肌电信号作为康复训练时的动作源,将会大大提高训练效率,但是这方面的研究成果很少。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于游戏和肌电信号的CPM下肢康复训练方法及系统,通过患者上肢游戏方式控制CPM机训练患者受损下肢,解决康复训练枯燥以及康复训练行动不便的问题。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于游戏和肌电信号的CPM下肢康复训练方法,包括:
获取患者健康上肢的样本手势表面肌电信号;所述样本手势表面肌电信号包括手腕内翻手势对应的表面肌电信号、手腕外翻手势对应的表面肌电信号、握拳手势对应的表面肌电信号、伸掌手势对应的表面肌电信号以及静息手势对应的表面肌电信号;
对所述样本手势表面肌电信号进行频域分析和时域分析以得到样本手势特征,并根据所述样本手势特征构建高维特征空间矩阵;
采用主成分分析法或者时间序列评价特征质量准则对所述高维特征空间矩阵进行降维处理,得到低维特征空间矩阵;所述低维特征空间矩阵内的特征向量为样本主要手势特征;
根据所述样本主要手势特征训练神经网络模型,得到手势识别神经网络模型;所述手势识别神经网络模型的输入为主要手势特征,所述手势识别神经网络模型的输出为手势类型;
获取患者健康上肢玩游戏时的实时手势表面肌电信号并进行处理;
将处理后的实时手势表面肌电信号输入到所述手势识别神经网络模型中,得到所述实时手势表面肌电信号对应的实时手势类型;
根据手势类型与CPM机行为动作的对应关系确定所述实时手势类型对应的CPM机行为动作,并根据所述实时手势类型对应的CPM机行为动作训练患者受损下肢。
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