一种基于多模态行为理解的三方共享控制康复训练系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于多模态行为理解的三方共享控制康复训练系统，包括机器人本体模块、多模态信息监测模块、投入度评估模块、共享控制模块；机器人本体模块辅助上肢功能障碍人群进行外骨骼的康复训练任务；多模态信息监测模块采集并得到患者的多模态数据；意愿评估模块通过分析获得的多模态信息估计患者训练的投入度。共享控制模块用于根据患者康复训练的投入度对康复训练的难度进行微调。本发明专利技术提供的基于多模态行为理解的三方共享控制康复训练策略实现了上肢康复训练的主动康复训练中患者数据的实时多模态数据监测、投入度评估、共享控制，能够观察、分析并估计患者的训练投入度，进而快速、智能地对康复训练难度进行自调整。调整。调整。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多模态行为理解的三方共享控制康复训练系统


[0001]本专利技术涉及上肢康复领域，具体涉及一种基于多模态行为理解的三方共享控制康复训练系统。

技术介绍

[0002]根据2019年全球脑卒中统计，全球脑卒中终生平均风险上升至24.9％。面对不断增加的医疗需求，康复外骨骼成为了潜在的可能，它能弥补护理成本的增加和护理人员的缺乏。目前的研究中忽视了治疗师作为共同参与者的必要性，训练中的消极心态、肌肉疲劳等均需要由治疗师实时确认并处理。显然地，若想提高康复训练效率，治疗师的劳动成本消耗是巨大的。因此，如果不正确处理康复外骨骼、偏瘫患者以及治疗师三者之间的关系，这可能会导致患者无法较好地完成任务，同时治疗师等医护资源无法得到有效利用。
[0003]目前有很多方法判断用户的投入度，但在偏袒病人的应用中却很少。其中，在智能驾驶中的应用很多，研究人员根据驾驶员疲劳时在生理和操作上的特征进行了多方面的研究。如接触式传感器检测法，《Stress events detection of driver by wearable glove system》本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多模态行为理解的三方共享控制康复训练系统，其特征在于，包括机器人本体模块(1)、多模态信息监测模块(2)、投入度评估模块(3)和共享控制模块(4)；所述机器人本体模块(1)用于实现辅助上肢功能障碍人群进行外骨骼的康复训练任务；所述多模态信息监测模块(2)用于获取多种传感器的实时信号，反馈康复训练过程中患者运动所产生数据，另外，所述的多模态信息还包括患者在康复训练中的表现，包括：目标训练轨迹以及实际训练轨迹；所述的投入度评估模块(3)用于通过分析多模态信息，获得患者的康复训练投入度；所述共享控制模块(4)用于根据患者的实时投入度，对康复训练的训练难度进行调整，驱动外骨骼以辅助患者完成高效的主动康复训练。2.根据权利要求1所述的一种基于多模态行为理解的三方共享控制康复训练系统，其特征在于，所述共享控制模块(4)还具有根据患者的实时投入度呼叫治疗师进行额外干预的机制。3.根据权利要求1所述的一种基于多模态行为理解的三方共享控制康复训练系统，其特征在于，多模态信息监测模块(2)中，患者运动所产生数据包括头颅的姿态、手臂的姿态、交互力、肌电信号。4.根据权利要求1所述的一种基于多模态行为理解的三方共享控制康复训练系统，其特征在于，投入度评估模块得到患者的康复训练投入度的步骤包括：输入包含患者训练的视频片段，对视频中患者进行姿态估计，获取每帧图像患者的关节点信息，进行归一化处理，得到骨架序列图；根据得到的骨架序列图，按照时空姿态运动规律，构建患者训练时空图，...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢龙汉，黄双远，陈彦，黄国威，
申请(专利权)人：力之医疗科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：