基于机器学习的手部刺激训练装置的实现方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的手部刺激训练装置的实现方法，手部刺激训练装置包括手套、充气泵、控制装置、无线模块、远程终端；手套包括手指部、手掌部和手背部，分别设置于手指部的中指套的末端、手掌部中心和手背部中心与充气泵连通的充气口，以及设置于手套内并按照手部穴位分布的若干刺激部件；所有的刺激部件与控制装置电性相连；实现方法包括：(1)数据库建立；(2)对原始数据的预处理；(3)缺失数据处理；(4)神经网络模型开发；(5)生成针对手部刺激训练的预测指南。本发明专利技术采用机器学习的方式建立相应的神经网络模型，利用模型预测出不同手部神经损伤情况下的刺激训练恢复程度，能为医生制定最佳的训练计划提供指导。为医生制定最佳的训练计划提供指导。为医生制定最佳的训练计划提供指导。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的手部刺激训练装置的实现方法


[0001]本专利技术涉及医疗器械
，具体地说，是涉及一种基于机器学习的手部刺激训练装置的实现方法。

技术介绍

[0002]手针疗法(hand acupuncture)，又称手针。它是在中国传统针灸学基础上，结合牛物全息理论规律的基础上形成，通过针刺等方法刺激手部特定区域和穴位，以治疗疾病的一种治疗方法。经多年实践，近代已经将电针运用于手针刺治疗疾病中，并对手针穴线的定位、适应范围和刺激方法积累了更多的经验，手针已成为一些临床医生常用的治疗方法之一，在治疗大量小儿患者上取得了显著的疗效。手针体系的治疗范围广，辨证取穴简便，并具有科学性。手针治疗在能够取得疗效的同时，容易操作，易被患者极其家属所接受。
[0003]另外，直流电刺激(direct current stimulation，DCS)是一种非侵入性的，利用恒定、低强度直流电调节神经元活动的技术。早在11世纪人们就开始尝试利用电来治疗疾病，随着认识的发展直流电刺激技术逐步成熟。DCS有两个不同的电极及其供电电池设备，外加一个控制软件设置刺激类型的输出。刺激方式包括3种，即阳极刺激、阴极刺激和伪刺激。阳极刺激通常能增强刺激部位神经的兴奋性，阴极刺激则降低刺激部位神经的兴奋性。DCS不是通过阈上刺激引起神经末梢放电，而是通过调节神经网络的活性而发挥作用。
[0004]因此，现有的手部刺激训练方案，往往加入了直流电刺激，以期达到良好的辅助治疗目的。但现有的手部刺激训练方案，很多时候训练效果并不理想，最终都难以实现预期的辅助治疗目的，主要原因在于参考数据的缺失，导致训练结果难以预测或预测与实际偏差较大，这为医生制定训练计划带来了较大的困难。如果能够根据不同的手部神经损伤情况下预测出相应的刺激训练恢复程度，从而为医生制定最佳的训练计划提供指导，则将极大地促进手部刺激训练的效果。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的手部刺激训练装置的实现方法，能够充分结合直流电刺激的特点，根据不同的手部神经损伤情况，较好地预测出相应刺激训练的恢复程度，为医生制定最佳的训练计划提供指导。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0007]基于机器学习的手部刺激训练装置的实现方法，所述的手部刺激训练装置包括与手掌形状配套且内部具有气囊的手套，与手套配套使用用于向手套充气的充气泵，用于控制充气泵和手套工作的控制装置，设置在控制装置上的无线模块，以及与无限模块连接的远程终端；
[0008]所述手套包括外部连为一体、内部呈相互独立的封闭式结构的手指部、手掌部和手背部，分别设置于手指部的中指套的末端、手掌部中心和手背部中心与充气泵连通的充气口，以及设置于手套内并按照手部穴位分布的若干刺激部件；所有的磁极部件与控制装
置电性相连；
[0009]所述的实现方法包括以下步骤：
[0010](1)收集以往的手部刺激训练报告，获得相关原始数据，并传至远程终端的数据库中；
[0011](2)根据已有的生物学解释，将一些初始值分配给数据库中的缺失数据；
[0012](3)将赋予缺失数据的初始值设置为数据库中存在的值的平均值，然后递归应用以下方程式直至收敛，并最终返回收敛的结果，获得缺失数据的预测值：
[0013]a
(s+1)
＝(1-η)f(a
s
)+ηa
s
[0014]其中，a
(s+1
)代表预测值，s表示迭代次数；f(a
s
)表示从神经网络获得的关于a的预测；η小于1；函数f在每次循环迭代中保持固定；
[0015](4)根据原始数据和缺失数据的预测值建立手部神经网络模型；
[0016](5)将建立的模型用于训练神经网络，同时，记录模型以及评估预测的性能，其中，具有较小的不确定性预测将用于生成针对手部刺激训练的预测指南，包括预期的最佳训练结果；生成的预测指南将用作制定训练计划的参考，从而根据训练计划利用控制装置控制刺激部件对手部进行刺激训练。
[0017]作为优选，所述刺激部件为电极。
[0018]作为优选，所述步骤(3)中，η＝0.4。
[0019]更进一步地，所述手指部与人体手部的掌指关节的对应位置设置有用于固定掌指关节的套管。
[0020]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0021](1)本专利技术通过设置一套手部刺激训练装置，并采用机器学习的方式建立相应的神经网络模型，利用模型预测出不同手部神经损伤情况下的刺激训练恢复程度，从而为医生制定最佳的训练计划提供指导，然后根据最佳训练计划的制定，结合手部刺激训练装置的应用，即可安全、长时间、傻瓜式地对患者手部进行刺激训练，并获得可预期的训练效果。
[0022](2)本专利技术利用控制装置和充气泵实现对手套的充气控制，并控制电极工作，从而实现对手部的压力刺激和电刺激，且相互独立的手指部、手掌部、手背部的设计可以使手指、手掌、手背等不同部位独立控制，接受不同的刺激强度、刺激方式和刺激顺序，实现有针对性的刺激训练。如此一来，在结合最佳的训练计划后，可以大幅提升刺激训练效果，很好地实现了辅助治疗的目的，其不仅操作便捷，而且使用上非常灵活。
[0023](3)并且，对于一些不适宜通过手部刺激训练的患者，在经由本专利技术预测训练效果后，可以明确将刺激训练方案排除，如此既避免了病情被延误，同时也帮助患者节约了不必要的医疗支出。
[0024](4)本专利技术在进行缺失数据处理时，最终返回的是收敛结果，而不是f(a
s
)，一方面，收敛结果同时包含了数据内部信息和数据外部机器学习反馈结果，相当于利用了数据内部的关联和外部神经网络学习的结果共同进行预测；另一方面，参数η小于1可以防止预测出现波动。如此一来，本专利技术可以利用数据库中的全部信息，为得出更可靠的模型并提高预测的质量提供了保障。
附图说明
[0025]图1为本专利技术手部刺激训练装置的结构示意图。
[0026]图2为图1中部分部件的剖面结构示意图。
[0027]图3为本专利技术的实现流程示意图。
[0028]其中，附图标记对应的零部件名称为：
[0029]1-手套，2-充气泵，3-控制装置，4-手指部，5-手掌部，6-手背部，7-充气口，8-刺激部件，9-套管，10-无线模块，11-远程终端。
具体实施方式
[0030]下面结合附图说明和实施例对本专利技术作进一步说明，本专利技术的方式包括但不仅限于以下实施例。
[0031]实施例
[0032]本专利技术提供了一种基于机器学习的手部刺激训练装置，如图1、2所示，其包括与手掌形状配套且内部具有气囊的手套1，与手套1配套使用用于向手套1充气的充气泵2，用于控制充气泵2和手套1工作的控制装置3，设置在控制装置3上的无线模块10，以及与无线模块10连接的远程终端11。所述手套1包括外部连为本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器学习的手部刺激训练装置的实现方法，其特征在于，所述的手部刺激训练装置包括与手掌形状配套且内部具有气囊的手套(1)，与手套(1)配套使用用于向手套(1)充气的充气泵(2)，用于控制充气泵(2)和手套(1)工作的控制装置(3)，设置在控制装置(3)上的无线模块(10)，以及与无限模块(10)连接的远程终端(11)；所述手套(1)包括外部连为一体、内部呈相互独立的封闭式结构的手指部(4)、手掌部(5)和手背部(6)，分别设置于手指部(4)的中指套的末端、手掌部(5)中心和手背部(6)中心与充气泵(2)连通的充气口(7)，以及设置于手套内并按照手部穴位分布的若干刺激部件；所有的磁极部件与控制装置(3)电性相连；所述的实现方法包括以下步骤：(1)收集以往的手部刺激训练报告，获得相关原始数据，并传至远程终端的数据库中；(2)根据已有的生物学解释，将一些初始值分配给数据库中的缺失数据；(3)将赋予缺失数据的初始值设置为数据库中存在的值的平均值，然后递归应用以下方程式直至收敛，并最终返回收敛的结果，获得缺失数据的预测值：a
(s+1)
＝...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈云，
申请(专利权)人：四川大学华西医院，
类型：发明
国别省市：