[发明专利]肢体运动训练方案自动推荐方法和系统

说明书

本发明提供一种肢体运动训练方案自动推荐方法和系统。方法包括：对患者进行Brunnstrom量表、Holden步行能力分级、Berg平衡量表和改良的Ashworth量表评估，记录各量表评估结果的等级；采集患者静息状态下的左/右前额叶、左/右运动区和左/右枕叶的脑皮层氧合血红蛋白浓度变化数据，计算各个脑区两两之间的功能连接指标；根据量表的评估结果和脑区间的功能连接指标，利用预先建立的神经网络模型对运动训练方案进行自动推荐；将推荐的运动训练方案推送给医生进行审核，将量表的评估结果和脑区间的功能连接指标以及经医生确认/修改后的训练方案用于更新预先建立的神经网络模型。

技术领域

本发明涉及肢体运动康复训练领域，特别涉及一种肢体运动训练方案自动推荐方法和系统。

背景技术

我国每年新增脑卒中患者200多万人，而且呈逐年上升趋势，其中，55-75％的脑卒中患者表现出运动功能障碍。同时，脑瘫、脑外伤等引起的脑功能损伤也会导致肢体运动功能障碍，给患者及其家庭、社会带来了沉重的负担。康复训练是恢复患者运动功能的最重要手段。但无论是传统的人工康复训练还是基于康复训练器械的康复训练，针对患者的不同情况制定个性化的康复训练处方是保障训练效果的重要条件。但目前康复训练处方大多由医生根据患者的临床表现和临床量表评估结果开具，很大程度上依赖于医生的经验。并且，对于脑功能损伤导致的肢体运动障碍，其康复的根本是脑功能重塑，需要大脑肢体进行协同康复训练才能提高训练效果。而量表仅仅评估患者当前的运动功能表现，康复训练方案的制定应同时考虑患者的脑功能状态。

发明内容

基于上述问题，本发明的目的是提供一种基于量表及脑功能指标的肢体运动训练方案自动推荐方法和系统，能够根据患者的量表评估结果和脑区间功能连接指标，利用预先建立的神经网络模型进行学习，自适应推荐合适的运动训练方案。同时提供了用于自适应推荐训练方案的计算模型，以及用于模型训练的具体输入、输出指标和模型训练方法，旨在提高训练方案推荐的准确性。

本发明的一个方面提供一种基于量表及脑功能指标的肢体运动训练方案自动推荐方法，其中，该方法包括以下步骤：

1)对患者进行Brunnstrom量表、Holden步行能力分级、Berg平衡量表和改良的Ashworth量表评估，记录各量表评估结果的等级；

2)采集患者静息状态下的左/右前额叶、左/右运动区和左/右枕叶的脑皮层氧合血红蛋白浓度变化数据，计算6个脑区两两之间的功能连接；

3)根据量表的评估结果和脑区间的功能连接值，利用预先建立的神经网络模型对运动训练方案进行推荐；

4)将推荐的运动训练方案推送给医生进行审核，将量表的评估结果和脑区间的功能连接值以及经医生确认/修改后的训练方案用于更新预先建立的神经网络模型。

根据一个实施例，以上步骤2)中脑区之间的功能连接指标通过计算两个脑区各采集通道氧合血红蛋白浓度变化量的小波相位相干性的均值得到。