基于脑血氧和肌电信号的康复训练方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于脑血氧和肌电信号的康复训练系统，包括：同步信息采集模块，处理分析模块和反馈模块，其中：同步信息采集模块用于采集受训者的近红外脑血氧以及肌电信号；处理分析模块用于处理和分析从同步信息采集模块同步采集到的脑血氧信号和肌电信号；反馈模块用于根据处理分析模块处理和分析后的脑血氧信号和肌电信号判断受训者的训练是否超出了正常标准，如果是，则调整训练设备的参数。

【技术实现步骤摘要】
基于脑血氧和肌电信号的康复训练方法及系统
本专利技术涉及肢体运动康复训练领域，特别涉及基于脑血氧和肌电信号的康复训练方法及系统。
技术介绍
脑卒中是我国居民致死、致残的首位原因，呈现出高发病率、高致残率、高死亡率、高复发率的特点。据统计，我国脑卒中每年新发250万例(约每12秒1例)，且呈逐年上涨趋势，尽管接受康复治疗，但仍然有约60％-80％脑卒中患者遗留明显运动功能障碍，为家庭和社会带来沉重的照护成本，高质高效的康复训练是解决当前问题的最重要手段，也是帮助患者恢复生活独立、回归社会的必然选择。传统的康复训练方法主要是由人工或者借助简单器械带动患肢进行，主要依赖医护人员的主观经验或者通过让患者对各个康复训练模式进行逐一尝试，来确定进行哪种训练模式和训练强度。这种康复训练的效果并不太好。对于脑卒中患者，造成肢体运动障碍的根源是神经环路受损，其康复训练也应基于患者的脑功能状态。现有的脑功能状态反馈大多基于脑电信号和功能磁共振信号，而脑电方法空间分辨率较低，神经活动功能区域靶向性差；功能磁共振方法时间分辨率较低，不适合实时在线反馈，而且价格昂贵，舒适性差。有研究表明，脑功能反馈下自动康复训练模式对于患者神经系统重建和运动功能恢复更加有效。另外，患者在康复训练中的肌肉主动参与、疲劳程度等也会对训练效果产生重要的影响，在主动参与程度低以及疲劳状态下的训练效率往往是低效的。不合适的康复训练模式和强度不仅无法保证训练效果，更有可能导致发生神经功能不良重塑，阻碍运动和神经功能康复。为此，本专利技术提供了一种基于脑血氧和肌电信号的康复训练方法及系统。
技术实现思路
为实现本专利技术之目的，采用以下技术方案予以实现：一种基于脑血氧和肌电信号的康复训练系统，包括：同步信息采集模块，处理分析模块和反馈模块，其中：同步信息采集模块用于采集受训者的近红外脑血氧以及肌电信号；处理分析模块用于处理和分析从同步信息采集模块同步采集到的脑血氧信号和肌电信号；反馈模块用于根据处理分析模块处理和分析后的脑血氧信号和肌电信号判断受训者的训练是否超出了正常标准，如果是，则调整训练设备的参数。所述的康复训练系统，其中：同步信息采集模块包括：近红外光谱仪，用于采集受训者的靶向脑区及其它有关功能连接的脑血氧信号；以及表面肌电仪，用于采集受训者的肌电信号。所述的康复训练系统，其中：处理分析模块对脑血氧信号处理分析包括：对接收到的脑血氧信号利用滑动平均窗口平均化异常数据，去除脑血氧信号中的脉冲型干扰噪声；基于移动标准差和样条插值的方法检测和去除运动伪影；利用巴特沃斯滤波去除长距离的基线漂移且最大程度地保留信号的幅值和相位信息。然后使用复数域的Morlet小波对每个通道的血氧浓度信号进行小波分析，计算血氧信号的小波幅值，以确定脑区激活度。所述的康复训练系统，其中：处理分析模块对肌电信号处理分析包括：利用自适应滤波器去除接收到的肌电信号的工频噪声，对去除工频干扰之后的肌电信号进行时域特征与频域特征提取分析，以确定肌肉激活度和肌肉疲劳度。所述的康复训练系统，其中：反馈模块用于判断康复训练过程中脑皮层特定区域脑激活度、肌肉激活度以及肌肉疲劳度是否超出正常激活范围，若低于或高于该正常范围则反馈至康复训练设备对关键参数进行调整，调整包括：预先设定康复训练设备的阻力系数和训练时间，由反馈模块判断脑区激活度指标是否超出阈值M1，如果没有超出，则不调整阻力系数和训练时间；如果超出正常阈值，则再判断肌肉疲劳度是否超出阈值M2，若肌肉疲劳度高于阈值M2，则结束此次康复训练，若肌肉疲劳度低于阈值M2，则再判断肌肉激活度是否超出阈值M3，若肌肉激活度高于阈值M3，则调减阻力系数、训练时间不变，若肌肉激活度低于阈值M3，则同时调增阻力系数和训练时间。所述的康复训练系统，其中使用复数域的Morlet小波对每个通道的血氧浓度信号进行小波分析包括：将小波基函数ψ(t)定义为：其中，s为尺度因子，t0为当前时间位置参数。尺度s与频率f的关系为：其中，fc为小波变换中心频率，取1Hz；δt为设定的采样周期，采样频率为10Hz，能满足所感兴趣波段的基本采样需求，则对应的δt为0.1s；脑血氧信号通过小波变换得到的小波系数：其中x(t)是经过滤波处理的脑血氧时间序列，t是时间参数，G(f,t)是小波系数；对所述小波系数进行时域均值运算得到小波系数频域均值，最后在频域上对所述小波系数频域均值积分得到小波幅值WA，f是频率，n是采样点数，tn是时间序列；分别计算脑皮层3个通道的脑血氧信号的小波幅值WA1、WA2WA3，所述3个通道小波幅值的均值作为脑区激活度指标N：所述的康复训练系统，其中肌肉激活度和肌肉疲劳度按如下方式计算：肌电信号时域特征包括积分肌电值iEMG、均方根值RMS，将积分肌电值iEMG定义式如下：其中，EMG(t)是去除工频干扰之后的肌电信号，iEMG是指一段时间内(t-t+T)肌电信号曲线与时间轴所包围的面积总和；均方根值RMS定义式如下：其中，Xi是原始肌电信号，Ni是时间窗的长度，RMS是肌电信号振幅的平均值的变化情况；肌电信号的频域特征是将其时域信号通过傅里叶变换转变为频域信号，频域特征包括平均功率频率MPF和中值频率MF；将平均功率频率MPF定义如下：中位频率MF定义式如下:其中，PS(f)表示肌电信号的频谱，f是肌电信号频率，f1和f2表示肌电信号的频率范围；对以上所述特征，建立肌肉激活度和肌肉疲劳度模型指标如下:肌肉激活度F＝A1×iEMG+A2×RMS肌肉疲劳度P＝B1×MPF+B2×MF其中，iEMG是肌电积分值，RMS是均方根值，MPF平均功率频率，MF是中位频率，A1、A2、B1、B2分别是它们的权重。所述的康复训练系统，根据以下方式进行训练范式以及阈值的选择：每隔预定时间对受训者分别多种模式的康复训练，计算得出不同康复训练模式下的脑激活度、肌肉激活度以及肌肉疲劳度的值，将多种训练范式下的脑激活度、肌肉激活度以及肌肉疲劳度的最大值作为未来预定时间内的康复训练阈值，同时将脑激活度最大值的康复训练模式作为未来预定时间内的康复训练模式进行康复训练。附图说明图1为本专利技术实施例的基于脑血氧和肌电信号的康复训练系统的构成示意图；图2为本专利技术实施例的近红外光源探头布置示意图；图3为本专利技术实施例的脑血氧数据处理流程图；图4为本专利技术实施例的肌电信号数据处理流程图；图5为本专利技术实施例的康复训练参数调整示意图。具体实施方式下面结合附图1-5对本专利技术的具体实施方式进行详细说明。在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本专利技术的精神或范围的情况下，可通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于脑血氧和肌电信号的康复训练系统，包括：同步信息采集模块，处理分析模块和反馈模块，其特征在于：同步信息采集模块用于采集受训者的近红外脑血氧以及肌电信号；处理分析模块用于处理和分析从同步信息采集模块同步采集到的脑血氧信号和肌电信号；反馈模块用于根据处理分析模块处理和分析后的脑血氧信号和肌电信号判断受训者的训练是否超出了正常标准，如果是，则调整训练设备的参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于脑血氧和肌电信号的康复训练系统，包括：同步信息采集模块，处理分析模块和反馈模块，其特征在于：同步信息采集模块用于采集受训者的近红外脑血氧以及肌电信号；处理分析模块用于处理和分析从同步信息采集模块同步采集到的脑血氧信号和肌电信号；反馈模块用于根据处理分析模块处理和分析后的脑血氧...

【专利技术属性】
技术研发人员：张静莎，李增勇，张腾宇，李文昊，徐功铖，霍聪聪，
申请(专利权)人：国家康复辅具研究中心，
类型：发明
国别省市：北京;11