【技术实现步骤摘要】
基于大数据通道的瘫痪病人患者用多功能复合康复系统
本专利技术属于智能康复
，尤其涉及一种基于大数据通道的瘫痪病人患者用多功能复合康复系统。
技术介绍
大脑是人体的神经中枢，支配和指挥着人的心理活动、肢体运动及感觉的产生等一切活动。科学研究表明，当人受到外界刺激（视觉、听觉或触觉刺激）或进行某种意识活动时，大脑中的神经细胞会产生微弱的神经电信号，这些电信号经传导至大脑头皮，会产生节律性或者空间分布的特征。全球由于自然灾害、安全事故和疾病等原因造成的残疾人员的数量正在逐年增加，这类人群由于各种事故和疾病造成下肢损伤或者患上脊髓硬化、损伤等疾病，使得他们的肌肉组织或者神经传输通道严重受损并导致局部甚至全身瘫痪。脑电信号控制是利用脑机接口获取相关大脑信息，通过计算机进行处理后输出相应的控制信号去控制轮椅运动，利用脑机接口设备采集控制信息，并且摆脱了对身体外周神经和肌肉组织的依赖，具有很好的适应性和广泛的应用前景。对于大部分瘫痪病人来说，肌体运动功能受损严重但仍然具有健康的大脑，并且可以进行完整思维活动。脑电信号...
【技术保护点】
1.一种基于大数据通道的瘫痪病人患者用多功能复合康复系统，所述多功能复合康复系统包括配置多个肢体传感器与脑机接口传感器的可穿戴设备；/n其特征在于：/n所述多个肢体传感器均包含支撑结构与受迫结构，所述支撑结构用于支撑所述肢体运动，所述受迫结构用于驱使所述肢体活动；所述支撑结构和所述受迫结构均包含应力传感器，所述应力传感器用于获取所述支撑结构检测到的支撑力和/或所述受迫结构检测到的受迫力；/n所述脑机接口传感器包含多个检测大脑不同位置的脑电信号的EEG波形传感器；/n多个波形调制引擎与对应的EEG波形传感器进行连接，用于对所述EEG波形传感器检测到的EEG波形进行调制；/n所...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据通道的瘫痪病人患者用多功能复合康复系统，所述多功能复合康复系统包括配置多个肢体传感器与脑机接口传感器的可穿戴设备；
其特征在于：
所述多个肢体传感器均包含支撑结构与受迫结构，所述支撑结构用于支撑所述肢体运动，所述受迫结构用于驱使所述肢体活动；所述支撑结构和所述受迫结构均包含应力传感器，所述应力传感器用于获取所述支撑结构检测到的支撑力和/或所述受迫结构检测到的受迫力；
所述脑机接口传感器包含多个检测大脑不同位置的脑电信号的EEG波形传感器；
多个波形调制引擎与对应的EEG波形传感器进行连接，用于对所述EEG波形传感器检测到的EEG波形进行调制；
所述多功能复合康复系统通过多路数据传输通道，将所述波形调制引擎调制后的EEG波形以及肢体运动图像帧发送至至少一个边缘计算设备或者远端的云计算数据库；
所述边缘计算设备或者远端的云计算数据库返回对应于所述肢体运动图像帧的至少一个标准应力参数；
将所述标准应力参数与所述应力传感器获取的所述支撑结构检测到的支撑力和/或所述受迫结构检测到的受迫力进行比对，根据所述比对结果，调节所述支撑结构的所述支撑力和/或所述所述受迫结构的所述受迫力大小。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据通道的瘫痪病人患者用多功能复合康复系统，其特征在于：
所述多个波形调制引擎与对应的EEG波形传感器进行连接，对所述EEG波形传感器检测到的EEG波形进行调制，具体包括：
对所述EEG信号进行滤波处理后，对EEG波形执行如下操作之一或者其组合:
扩展、压缩、复制以及差分。
3.如权利要求1所述的一种基于大数据通道的瘫痪病人患者用多功能复合康复系统，其特征在于：
所述边缘计算设备连接本地大容量存储器；
所述大容量存储器用于存储所述云计算数据库返回的对应于所述肢体运动图像帧的标准应力参数。
4.如权利要求3所述的一种基于大数据通道的瘫痪病人患者用多功能复合康复系统，其特征在于：
将所述波形调制引擎调制后的EEG波形以及所述多个肢体传感器检测到的肢体运动图像帧发送至至少一个边缘计算设备或者远端的云计算数据库，所述边缘计算设备或者远端的云计算数据库返回对应于所述肢体运动图像帧的至少一个标准应力参数，具体包括：
在所述大容量存储中查找是否存在对应于所述调制后的EEG波形的EEG信号；
如果存在，则将所述波形调制引擎调制后的EEG波形以及所述肢体运动图像帧发送至至少一个边缘计算设备；
否则，将所述波形调制引擎调制后的EEG波形以及所述肢体运动图像帧发送至远端的云计算数据库。
5.如权利要求1所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅永霞，徐晖，陈素艳，张振香，付忠荣，李媛，栾文艳，刘凤，任慧，许梦雅，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：河南;41
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