一种机器人辅助康复方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种机器人辅助康复方法、系统、设备及介质，方法包括：采集使用者的脑电信号，并开始计时；对使用者的脑电信号进行预处理，得到预处理脑电信号；对预处理脑电信号进行特征提取处理，得到特征数据；根据特征数据和训练好的模型，确定是否出现训练错误相关电位；若是，则发送需辅助的信号到机器人，以控制机器人根据需辅助的信号运行；若否，则确定所记录的时间是否达到设定的时间阈值；若达到时间阈值，则发送不需辅助的信号到机器人，以控制机器人静止不动；若未达到时间阈值，则继续采集使用者的脑电信号；本发明专利技术提出的方法能够实现自动的辅助康复。实现自动的辅助康复。实现自动的辅助康复。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人辅助康复方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术涉及辅助康复方法领域，特别是涉及一种机器人辅助康复方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]现有的患者辅助康复方法主要有运动疗法、作业疗法、机器人疗法；目前临床上的各类机器人疗法设备大多是连续被动型或是基于设备参数(譬如力矩)改变的助力型，通常还需要专业的康复师进行助力辅助运动，患者自身参与度不够，他们只是被机器带着进行完成特定训练难度的康复运动，在这个过程中，脑卒中患者并不清楚自身完成对应动作的极限，从而不能够充分发挥自身的康复运动意图。
[0003]因此，如何在辅助治疗中检测使用者是否完成康复训练，从而提供更好的反馈机制，提高康复机器人辅助治疗的有效性，实现自动的辅助康复，成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种机器人辅助康复方法，能够实现自动的辅助康复。
[0005]本专利技术还提出一种具有上述机器人辅助康复方法的系统、设备及介质。r/>[0006]根本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人辅助康复方法，其特征在于，包括：步骤S100、采集使用者的脑电信号，并开始计时；步骤S200、对所述使用者的脑电信号进行预处理，得到预处理脑电信号；步骤S300、对所述预处理脑电信号进行特征提取处理，得到特征数据；步骤S400、根据所述特征数据和训练好的模型，确定是否出现训练错误相关电位；若是，则执行步骤S700；若否，则执行步骤S500；步骤S500、确定所记录的时间是否达到设定的时间阈值；若是，则执行步骤S600；若否，则执行步骤S100；步骤S600、发送不需辅助的信号到机器人，以控制所述机器人静止不动；步骤S700、发送需辅助的信号到机器人，以控制所述机器人根据所述需辅助的信号运行。2.根据权利要求1所述的机器人辅助康复方法，其特征在于，在步骤S700中，所述机器人根据所述需辅助的信号运行包括：控制机器人实现一个辅助使用者的运动关节康复的动作；确定使用者的运动关节是否达到设定的目标位置；若使用者的运动关节达到设定的目标位置，控制所述机器人复位；若使用者的运动关节未达到设定的目标位置，继续控制所述机器人实现辅助使用者的运动关节康复的动作。3.根据权利要求1所述的机器人辅助康复方法，其特征在于，所述训练好的模型是通过以下方式训练得到：循环多次采集样本信号；构建初步模型；对所述初步模型进行优化，优化后的初步模型为训练好的模型。4.根据权利要求3所述的机器人辅助康复方法，其特征在于，所述采集样本信号包括：设置训练目标的位置并将所述训练目标的位置发送到显示屏进行显示，使得测试者能够根据所述训练目标的位置运动，以进行循环多次的采集；获取测试者的运动关节位置；检测所述测试者的运动关节位置是否达到所述训练目标的位置；若是，采集测试者的脑电信号；增高所述训练目标的位置；其中，所述测试者的脑电信号为成功电位信号；若否，采集测试者的脑电信号；降低所述训练目标的位置；其中，所述测试者的脑电信号为训练错误相关电位信号。5.根据权利要求3所述的机器人辅助康复方法，其特征在于，所述样本信号包括：第一样本信号和第二样本信号；样本信号的结果包括以下任一：样本信号为成功电位信号、样本信...

【专利技术属性】
技术研发人员：方强，李佳明，阿克谢，
申请(专利权)人：汕头大学，
类型：发明
国别省市：