一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法、装置和设备制造方法及图纸

本申请公开了一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法、装置和设备，分别利用肌电传感器和近红外传感器采集表面肌电信号(sEMG)和血氧饱和度(SpO2)；将面肌电信号(sEMG)和血氧饱和度(SpO2)通过放大、滤波降噪的调制电路获得到sEMG和SpO2的离散数值；分别提取sEMG时域频域特征和SpO2的时域特征信号；绘制相应的分析结果图用于直观观察；通过BiLSTM神经网络模型对IEMG、RMS、MF、MPF和SpO2多维数据进行训练并分类，进一步优化BiLSTM的模型参数，用于实时检测的对应不同脊柱姿势；并在PC端查看结果，方便脊柱姿势的实时分析和审查。该方法可用于脊柱侧弯检测和脊柱康复的便携式评估。用于脊柱侧弯检测和脊柱康复的便携式评估。用于脊柱侧弯检测和脊柱康复的便携式评估。

【技术实现步骤摘要】
一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法、装置和设备


[0001]本专利技术涉及医疗大数据处理
，尤其涉及一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法、装置和设备。

技术介绍

[0002]脊柱疾病是现代人群中常见的一种病症，针对脊柱疾病的检测通常采用计算机断层成像(CT)和磁共振成像(MRI)等医学影像技术作为医生诊断的辅助手段，进而实现对脊柱姿态的检测，但是CT辐射剂量大，不宜多次照射；MRI检测成本高，需要医生主观判定，同时医学影像技术都需要患者保持静止状态，无法评估运动状态的脊柱姿态。因此找到一种无创、便携式对脊柱姿态检测方法，对于非手术治疗中的患者运动状态下的脊柱姿态康复评估就具有十分重要的意义。
[0003]肌电信号(EMG)是众多肌纤维中运动单元动作电位在时间和空间上的叠加。表面肌电信号(sEMG)是浅层肌肉EMG和神经干上电活动在皮肤表面的综合效应，能在一定程度上反映神经肌肉的活动，SEMG在测量上具有非侵入性、无创伤、操作简单等优点。因而，sEMG在临床医学、人机功效学、康复医学以及体育科学等方面均有重要的实用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S110.同时采集待检测对象的sEMG信号和血氧双波长信号；步骤S120.将sEMG信号、血氧双波长信号通过放大、滤波降噪的调制电路，分别得到sEMG和血氧双波长信号的离散数值；步骤S130.分别提取sEMG的时域特征和频域特征，包括IEMG、RMS、MF和MPF，同时提取SpO2的时域特征信号；步骤S140.基于S130得到的sEMG的时域特征和频域特征、SpO2的时域特征，绘制各特征相应的波形图；步骤S150.搭建并训练BiLSTM神经网络模型，利用LSTM神经网络模型对步骤S130中提取的IEMG、RMS、MF、MPF和SpO2特征值进行训练并分类，输出检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法，其特征在于，采集待检测对象的sEMG信号的方法：使用贴片电极采集受试者脊柱肌电信号。3.根据权利要求1所述的一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法，其特征在于，采集待检测对象的血氧信号的方法：使用血氧探头采集受试者脊柱的血氧信号。4.根据权利要求3所述的一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法，其特征在于，针对血氧信号采用小波变换的方法进行去噪。5.根据权利要求1所述的一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法，其特征在于，提取20s内的IEMG、RMS、MF、MPF和SpO2序列信号。6.根据权利要求1所述的一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法，其特征在于，所述BiLSTM神经网络模型是由正向LSTM和后向LSTM构成，将正向LSTM和后向LSTM得到的隐藏层向量通过注意层拼接，再以Softmax传递函数作为激活函数。7.根据权利要求6所述的一种基于sEMG和SpO2的脊柱姿态检测方法，其特征在于，其中所述的LSTM神经网络模型的记忆单元结构(遗忘门、记忆门和输出门)表示为：f
t
＝σ(W
f
·
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i
·
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‑1，x
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]+b
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o
·
[h
t
‑1，x
t
]+b

【专利技术属性】
技术研发人员：张雅檬，潘紫阳，卢勇，刘来盘，刘洋洋，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：