[发明专利]一种基于肌肉协同的步行能力分析方法和装置

摘要

本发明提供了一种基于肌肉协同的步行能力分析方法和装置。所述装置包括多通道表面肌电采集模块，数据解析存储模块，步态数据分析处理模块；所述计算方法使用非负矩阵分解算法从步态周期表面肌电信号中提取步态肌肉协同，将成人步态肌肉协同模式作为标准模板，利用基于步态肌肉协同模式相似性的协同综合计算(Synergy Comprehensive Calculation，SCC)模型，对受试者的肌肉协同模式进行评分获得反映其步态的特征参数。该方法从大脑中枢神经系统控制的角度揭示不同个体的步行能力差异，通过该方法可以获得一个客观的步行能力参数。该参数反映了中枢神经系统对步态控制的效果。

主权项

一种基于肌肉协同的步行能力分析方法，其特征在于，该步行能力分析方法先利用非负矩阵分解(Non‑negative Matrix Factorization,NMF)算法从步态周期表面肌电信号(Surface Electromyography,SEMG)中提取双腿的步态肌肉协同模式；然后利用基于步态肌肉协同模式相似性的协同综合计算(Synergy Comprehensive Calculation，SCC)模型计算不同个体的步行能力；其中SCC模型是以成年人稳定的步态肌肉协同模式作为标准步态肌肉协同模式，综合分析受试者左右腿肌肉协同模式与标准步态肌肉协同模式的相似性，以及左右腿在步态运动中表现出的对称性，计算出反映步行能力的特征参数；所述步行能力分析方法具体包括如下步骤：(1)利用非负矩阵分解NMF算法从步态周期表面肌电信号(Surface Electromyography,SEMG)中提取双腿的步态肌肉协同模式，将提取的左右腿肌肉协同矩阵L,R分别表示为：L＝Lm×l＝{l1,l2…ll}R＝Rm×r＝{r1,r2…rr}其中列向量li,rj分别表示左右腿的肌肉协同模式，所述i＝1,2…l；j＝1,2…r，l,r分别表示左右腿的步态肌肉协同数量，m表示步态分析中所选取的一组肌肉的数量；将成年人双腿共有的肌肉协同模式作为标准模板集T：T＝Tm×s＝{t1,t2…ts}T是一个m×s的矩阵，列向量tk表示标准步态肌肉协同模式，所述k＝1,2…s，s表示标准步态肌肉协同模式的数量；(2)利用基于步态肌肉协同模式相似性的协同综合计算(Synergy Comprehensive Calculation，SCC)模型，计算步行能力指标S：1)用皮尔森相关系数计算公式R(x,y)计算受试者左右腿各个步态肌肉协同模式li,rj与各个标准步态肌肉协同模式tk之间相关系数R(tk,li),R(tk,rj)；定义左右腿肌肉协同矩阵L,R与标准模板集T的相似程度Sim(T,L),Sim(T,R)，其计算公式如下：Sim(T,L)=Σi=1lF(T,li)]]>Sim(T,R)=Σj=1rF(T,rj)]]>F(T,li)＝max(R(tk,li)) k＝1,2…sF(T,rj)＝max(R(tk,rj)) k＝1,2…sF(T,li)，F(T,rj)分别表示左右腿肌肉协同模式li,rj与标准模板集T的相似程度，对每个F(T,li)，F(T,rj)乘上得分系数B＝100/s，则左右腿相似性得分Sl,Sr分别为：Sl＝B*Sim(T,L)Sr＝B*Sim(T,R)Sl,Sr的取值在0‑100之间；2)在SCC模型中用皮尔森相关系数计算公式R(x,y)计算受试者左右腿各个步态肌肉协同模式li,rj之间的相关系数R(rj,li)并定义左右腿肌肉协同矩阵L,R之间的相似程度Sim(R,L)，其计算公式为：Sim(R,L)=Σi=1lF(R,li)r≥lΣj=1rF(L,rj)r<l]]>F(R,li)＝max(R(rj,li)) j＝1,2…rF(L,rj)＝max(R(rj,li)) i＝1,2…lF(R,li)表示该SCC模型中左腿肌肉协同模式li与右腿肌肉协同矩阵R的相似程度；F(L,rj)则表示右腿肌肉协同模式rj与左腿肌肉协同矩阵L的相似程度，对称性得分Sym的计算公式如下：Sym＝A*Sim(R,L)其中所述对称性得分的系数A＝100/min(l,r)，Sym的取值在0‑100之间；3)最后，求Sl,Sr,Sym的平均值，得到总体得分S：S＝(Sl+Sr+Sym)/3S即为SCC模型的计算结果，S的取值在0‑100之间。