[发明专利]一种穿戴式肢体康复训练系统在审

专利信息
申请号: 202210950988.2 申请日: 2022-08-09
公开(公告)号: CN115300325A 公开(公告)日: 2022-11-08
发明(设计)人: 张业宏;高智贤;蒋文帅;范晓峰;李明彩;李振新;任武 申请(专利权)人: 新乡医学院
主分类号: A61H1/02 分类号: A61H1/02;A61B5/389;A61B5/256;A63B24/00;A63B21/00;A63B71/06
代理公司: 北京东方盛凡知识产权代理有限公司 11562 代理人: 李哲
地址: 453003 河南*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 穿戴 肢体 康复训练 系统
【权利要求书】:

1.一种穿戴式肢体康复训练系统,其特征在于,包括:

穿戴式肌电采集模块:用于采集穿戴者肢体动作的肌电信号,并发送至信号处理模块;

所述信号处理模块:用于提取所述穿戴式肌电采集单元提供的所述肌电信号,生成动作反馈信号发送至主控模块;

所述主控模块:用于基于实时肌电信号和所述动作反馈信号,生成控制信号;

运动状态分类模块:用于接收所述肌电信号,并结合深度学习卷积神经网络算法,对所述肌电信号进行分类,并得到生物反馈信号;

辅助动力模块:用于根据所述主控模块发出的控制信号对所述穿戴者肢体动作提供辅助动力;

康复评估模块:基于所述生物反馈信号评估所述穿戴者的康复状态,并向所述主控模块发出调整信号,相应调整所述辅助动力模块,进而对所述穿戴者康复运动时的肢体动作做出调整。

2.根据权利要求1所述的穿戴式肢体康复训练系统,其特征在于,所述穿戴式肌电采集模块包括电极贴片和导联线,其中所述电极贴片用于采集穿戴者不同部位肌肉的肌电信号,通过所述导联线与所述信号处理模块连接。

3.根据权利要求1所述的穿戴式肢体康复训练系统,其特征在于,所述信号处理模块包括信号调整单元,所述信号调整单元用于将所述肌电信号进行缓冲、放大、滤波和电平调整处理,将经过调整处理后得到的肌电电压输出到所述主控模块中。

4.根据权利要求1所述的穿戴式肢体康复训练系统,其特征在于,所述主控模块包括:

存储单元:用于存储康复训练的标准关节运动高度信息和标准训练角度信息;

比较单元:用于接收所述穿戴者当前运动时各关节运动高度信息和当前训练角度信息,并将当前高度信息与所述标准关节运动高度信息进行对比,以及当前训练角度信息与标准训练角度信息进行对比。

5.根据权利要求4所述的穿戴式肢体康复训练系统,其特征在于,所述主控模块还包括报警单元,所述报警单元与所述比较单元连接,当所述实时高度信息与所述标准关节运动高度信息不一致时,所述报警单元发送运动高度告警信息;所述比较单元还将当前训练角度信息与标准训练角度信息进行对比,当所述前训练角度大于标准训练角度时,所述报警单元发送运动角度告警信息。

6.根据权利要求1所述的穿戴式肢体康复训练系统,其特征在于,所述运动状态分类模块包括分类单元,所述分类单元用于对所述肌电信号进行相应分类,得到不同肢体部位的肌电信号,进行分类的过程包括:通过穿戴式肌电采集模块采集穿戴者的肌电信号,周期性地将采集到的肌电信号进行传输,然后通过转换算法,解析出所述肌电信号实际电压值,最后训练深度学习卷积神经网络模型,在训练完成后,通过蓝牙无线传输电路向运动状态分类模块发送肌电信号,其中,再次通过转换算法,从转换结果解析出肌电信号实际电压值,进行在线实时分类。

7.根据权利要求6所述的穿戴式肢体康复训练系统,其特征在于,所述深度学习卷积神经网络模型通过TensorFlow对深度卷积神经网络模型进行全监督训练,模型初始学习率设为0.005,学习率以指数形式衰减,以防止固定的学习率得不到最优模型,共进行300周期的循环训练,Batchsize大小为128,并设置了Earlystopping早停机制,用于获得训练所有周期中,学习率最优的模型。

8.根据权利要求1所述的穿戴式肢体康复训练系统,其特征在于,所述辅助动力模块包括关节恢复器、电机驱动装置、套管以及驱动器,所述套管的一端设置在所述关节恢复器的前端外侧,所述套管的另一端设有内螺牙丝孔,所述电机驱动装置对应设置在所述关节恢复器后端外侧,所述电机驱动装置内设有由驱动电机驱动的传动丝杆且所述传动丝杆伸入所述内螺牙丝孔中。

9.根据权利要求8所述的穿戴式肢体康复训练系统,其特征在于,所述康复评估模块用于通过所述生物反馈信号中的肌电信号节律能量变化趋势,评估肌肉的康复状态,生成肌肉状态调节系数给所述主控模块,通过所述主控模块对所述辅助动力模块进行调整,调整康复训练过程的强度。

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