一种脑电控制的手部康复系统及方法技术方案

本发明专利技术属于康复机器人技术领域，且公开了一种脑电控制的手部康复系统，包括上位机、下位机、脑电采集仪、康复手套；脑电采集仪与上位机，上位机与下位机之间采用WiFi通信；下位机包括下位机计算专注度模块、专注度阈值设置模块、手套强度时间设置模块；还公开了一种脑电控制的手部康复方法，包括如下步骤：S1：医护人员帮助患者将康复手套带上患者患侧手，并将系统通电；本发明专利技术通过运用脑机接口技术将特有的主动训练方式应用到康复治疗领域。主动训练方式可以激发患者神经可塑性，重建神经通路，使患者出现损伤的脑部区域通过临近的脑区的神经元重新构建神经通路，与受损肢体进行连接，重新恢复机能，促进患者主动进行治疗。促进患者主动进行治疗。促进患者主动进行治疗。

【技术实现步骤摘要】
一种脑电控制的手部康复系统及方法


[0001]本专利技术属于康复机器人
，具体涉及一种脑电控制的手部康复系统及方法。

技术介绍

[0002]脑卒中又称中风、脑血管意外，是一组急性脑血管病的总称，是目前世界上致残率最高的疾病。根据全球疾病负担研究结果显示，2019年我国新发卒中394万例，卒中患者达到2876万例，卒中死亡人数为219万例。此外，卒中也是我国伤残调整生命年(disability
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adjusted life years，DALYs)的首位原因，2019年卒中所致DALYs达到4590万。对于脑卒中患者的治疗，传统康复治疗虽然能在一定程度上改善脑卒中患者的预后，但仍有大多数患者进入慢性期后依然存在上肢功能障碍，尤其是手功能障碍。目前康复治疗基本上都只有被动的治疗方式，不能很好提高患者的治疗积极性，不能激发患者主动去治疗，在训练过程中无法对患者的神经进行有效恢复，起到的治疗效果有限。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种脑电控制的手部康复系统，以解决上述
技术介绍
中提出的不能提高患者治疗积极性，不能激发患者主动去治疗的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种脑电控制的手部康复系统，包括上位机、下位机、脑电采集仪、康复手套；脑电采集仪与上位机，上位机与下位机之间采用WiFi通信；下位机包括下位机计算专注度模块、专注度阈值设置模块、手套强度时间设置模块；上位机包括上位机去噪模块、上位机提升脑电信号质量模块、语音交互模块、语音提示模块；下位机用于监测患者专注度及设置康复手套强度时间；康复手套套设于患者手掌上；上位机用于提示患者套设康复手套后进行握拳、手部张开动作；脑电采集仪，用于采集患者进行握拳、手部张开动作时产生的脑电信号，并将脑电信号发送给上位机。
[0005]优选的，上位机去噪模块用于将脑电信号利用DWT
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CEEMDAN
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ICA算法进行眼电去噪，并将干净的脑电信号发送给上位机提升脑电信号质量模块；上位机提升脑电信号质量模块用于将干净脑电信号利用TrAdaBoost算法提升脑电信号质量，并将处理以后的脑电信号发送给下位机计算专注度模块；上位机语音交互模块用于患者语音控制脑电采集仪的开关操作；上位机语音提示模块用于发出语音提示患者进行想象握拳、想象手部张开操作。
[0006]优选的，下位机计算专注度模块用于接收从上位机提升脑电信号质量模块发送的脑电信号，并利用eSense算法将脑电信号转换成专注度值；下位机专注度阈值设置模块用于根据不同患者设置不同专注度阈值；下位机手套强度时间设置模块用于根据不同患者设置不同手套强度以及手套持续时间。
[0007]优选的，eSense算法是对人的肌肉感应波进行分析从而度量人的精神状态的算法。
[0008]一种脑电控制的手部康复方法，包括如下步骤：
[0009]S1：医护人员帮助患者将康复手套带上患者患侧手，并将系统通电；
[0010]S2：医护人员根据患者肌张力评分通过下位机专注度阈值设置模块、手套强度时间设置模块为患者设定专注度阈值、手套强度、持续时间；
[0011]S3：让手套进行抓握，医护人员询问患者手套强度、持续时间是否合适；
[0012]S4：医护人员根据患者反馈调整手套强度、持续时间；
[0013]S5：患者语音发出打开指令，脑电采集仪开机，上位机语音提示模块发出握拳提示；
[0014]S6：患者通过想象患者手部进行握拳操作，脑电采集仪采集的信号经过上位机、下位机以后，握拳指令发送给手套，手套进行握拳操作；
[0015]S7：得到设置的持续时间以后，上位机语音提示模块发出张开提示；
[0016]S8：患者进行放松操作，脑电采集仪采集的信号经过上位机、下位机以后，握拳指令发送给手套，手套进行张开操作。
[0017]优选的，所述的患者通过想象患者手部进行握拳操作，脑电采集仪采集的信号经过上位机、下位机以后，握拳指令发送给手套，手套进行握拳操作步骤之后包括：
[0018]S61：将原始脑电信号进行去基线漂移，去除工频干扰和伪迹干扰。
[0019]优选的，所述的将原始脑电信号进行去基线漂移，去除工频干扰和伪迹干扰步骤之后包括：
[0020]S62：将预处理以后的信号用DWT
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ICA算法去除眼电伪迹。
[0021]优选的，所述的将预处理以后的信号用DWT
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CEEMDAN
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ICA算法去除眼电伪迹之后包括步骤：
[0022]S63：将去除伪迹以后的信号用TrAdaBoost算法提升信号质量。
[0023]优选的，所述的将去除伪迹以后的信号用TrAdaBoost算法提升信号质量之后包括步骤：
[0024]S64：将高质量的脑电信号利用eSense算法计算专注度。
[0025]优选的，TrAdaBoost算法如下：
[0026]定义为源域，为目标域，测试数据为T
s
。D
s
与T
s
为不同分布的样本空间，D
t
和T
s
为同分布的样本空间。迁移学习目标是给定少量D
t
和大量D
s
，在该情况下训练出一个在T
s
上的分类误差最小的分类器。其中x
(i)
为样本实例，y
(i)
为标签，N为迭代次数；
[0027]初始化训练样本D＝{D
s
,D
t
}权重：
[0028][0029]设置辅助样本更新参数β：
[0030][0031]对权重向量w进行归一化，并使用带权重的样本D和测试数据T
s
训练得到一个弱分类器h
t
；
[0032]计算弱分类器h
t
在目标域D
t
训练数据集上的误差：
[0033][0034]设置β
t
＝ε
t
/(1
‑
ε
t
)，更新权重：
[0035][0036]重复步骤S3
‑
S5，迭代N次，得到最后的强分类器为：
[0037][0038]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0039](1)本专利技术通过运用脑机接口技术将特有的主动训练方式应用到康复治疗领域。主动训练方式可以激发患者神经可塑性，重建神经通路，使患者出现损伤的脑部区域通过临近的脑区的神经元重新构建神经通路，与受损肢体进行连接，重新恢复机能，促进患者主动进行治疗，提高患者治疗积极性。
[0040](2)本专利技术脑电采集装置与上位机之间的通信，以及上位机与下位机之间的通信方式采用无线通讯，无线通讯具有覆盖范围广，传输速率快的优本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脑电控制的手部康复系统，其特征在于：包括上位机、下位机、脑电采集仪、康复手套；所述脑电采集仪与上位机，上位机与下位机之间采用WiFi通信；所述下位机包括下位机计算专注度模块、专注度阈值设置模块、手套强度时间设置模块；所述上位机包括上位机去噪模块、上位机提升脑电信号质量模块、语音交互模块、语音提示模块；所述下位机用于监测患者专注度及设置康复手套强度时间；所述康复手套套设于患者手掌上；所述上位机用于提示患者套设康复手套后进行握拳、手部张开动作；所述脑电采集仪，用于采集患者进行握拳、手部张开动作时产生的脑电信号，并将脑电信号发送给所述上位机。2.根据权利要求1所述的一种脑电控制的手部康复系统，其特征在于：所述上位机去噪模块用于将脑电信号利用DWT
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CEEMDAN
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ICA算法进行眼电去噪，并将干净的脑电信号发送给所述上位机提升脑电信号质量模块；所述上位机提升脑电信号质量模块用于将干净脑电信号利用TrAdaBoost算法提升脑电信号质量，并将处理以后的脑电信号发送给所述下位机计算专注度模块；所述上位机语音交互模块用于患者语音控制脑电采集仪的开关操作；所述上位机语音提示模块用于发出语音提示患者进行想象握拳、想象手部张开操作。3.根据权利要求1所述的一种脑电控制的手部康复系统，其特征在于：；所述下位机计算专注度模块用于接收从上位机提升脑电信号质量模块发送的脑电信号，并利用eSense算法将脑电信号转换成专注度值；所述下位机专注度阈值设置模块用于根据不同患者设置不同专注度阈值；所述下位机手套强度时间设置模块用于根据不同患者设置不同手套强度以及手套持续时间。4.根据权利要求1所述的一种脑电控制的手部康复系统，其特征在于：所述eSense算法是对人的肌肉感应波进行分析从而度量人的精神状态的算法。5.一种脑电控制的手部康复方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：医护人员帮助患者将康复手套带上患者患侧手，并将系统通电；S2：医护人员根据患者肌张力评分通过下位机专注度阈值设置模块、手套强度时间设置模块为患者设定专注度阈值、手套强度、持续时间；S3：让手套进行抓握，医护人员询问患者手套强度、持续时间是否合适；S4：医护人员根据患者反馈调整手套强度、持续时间；S5：患者语音发出打开指令，脑电采集仪开机，上位机语音提示模块发出握拳提示；S6：患者通过想象患者手部进行握拳操作，脑电采集仪采集的信号经过上位机、下位机以后，握拳指令发送给手套，手套进行握拳操作；S7：得到设置的持续时间以后，上位机语音提示模块发出张开提示；S8：患者进行放松操作，脑电采集仪采集的信号经过上位机、下位机以后，握拳指令发送给手...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈相猛，胡荣亮，段晓蓓，冯宝，何婧，李运德，金志发，潘贤，崔恩铭，龙晚生，
申请(专利权)人：桂林航天工业学院，
类型：发明
国别省市：