用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及康复训练技术领域，尤其涉及一种用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法及系统，利用生成式对抗网络基于健康人的真实EEG序列和真实EMG序列提供经训练的翻译模型，且该翻译模型能够提供EEG序列与EMG序列的准确映射关系，并通过利用该翻译模型将脑障碍患者具有运动意图的EEG序列翻译为EMG序列，并和患者的真实EMG序列进行差异分析，进而实现多模态神经反馈的精细调制，提高了康复系统的可用性，并大幅减少了医护人员的工作量。且通过细粒度的神经反馈调制，可以帮助脑障碍患者逐步恢复对肢体的控制，提高患者康复训练的自信心。自信心。自信心。

【技术实现步骤摘要】
用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法及系统


[0001]本专利技术涉及康复训练
，尤其涉及一种用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法及系统。

技术介绍

[0002]脑障碍是指由于脑卒中、脑麻痹、外伤性脑损伤等原因导致脑损伤而出现运动功能障碍等症状的疾病。其中，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。尽管可以接受康复治疗，但仍然有约60％
‑
80％脑卒中患者遗留有明显的运动功能障碍，为家庭和社会带来沉重的照护成本。因此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。
[0003]研究表明，脑卒中患者主要是神经环路受损，因此在康复评估和康复训练的过程中需要综合考虑脑功能的信息，辅助医生为患者提供自适应的康复训练方法。因此，融合运动功能和脑功能的康复训练方案推荐是未来康复训练的一个重要趋势；然而，目前传统康复医疗系统中融合运动功能和脑功能的康复训练方案中，通常由于采集设备高昂，采集时间长或隐私稳妥等原因，采集训练数据的难度较大，一般都是采用粗粒度的控制模式，无法达到很好的康复训练效果和评估水平。

技术实现思路

[0004]针对上述存在的问题，本专利技术公开了一种用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法及系统，以解决现有技术中脑障碍患者康复训练中，脑障碍患者的运动意图到动作执行的神经反馈信号难以精细化调制的问题。
[0005]一方面，本专利技术公开了一种用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法，包括：
[0006]同步采集健康人模拟脑障碍患者康复训练时的脑
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肌电数据，以获取健康人的真实EEG(脑电)序列和真实EMG(肌电)序列；
[0007]利用生成式对抗网络(Generative adversarial networks，简称GAN)基于所述健康人的真实EEG序列和真实EMG序列提供经训练的翻译模型，所述经训练的翻译模型提供EEG序列与EMG序列的映射关系；
[0008]同步采集脑障碍患者的实时脑
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肌电数据以获取脑障碍患者的真实EEG序列和真实EMG序列，并在利用所述翻译模型将脑障碍患者的真实EEG序列映射为理想的EMG序列后，对理想的EMG序列与同步采集到的脑障碍患者的真实EMG序列之间的差异进行计算，并根据计算结果对脑障碍患者康复训练中的神经反馈信号的精细参数进行实时调制。
[0009]在其中的一些实施例中，所述生成式对抗网络包括生成网络和判别网络；所述生成网络包括生成模型和翻译模型，所述判别网络包括第一判别模型和第二判别模型。
[0010]在其中的一些实施例中，在基于所述健康人的真实EEG序列和真实EMG序列提供经训练的翻译模型的过程中，所述生成模型用于根据随机噪声生成EEG序列，所述翻译模型用
于根据生成的EEG序列获得与生成的EEG序列相映射的翻译的EMG序列；
[0011]所述第一判别模型用于将健康人真实的EEG序列与生成的EEG序列进行区分，并将真实的EEG序列与生成的EEG序列之间的差异作为第一奖励值输入至所述生成模型，所述第二判别模型用于将健康人真实的EMG序列与翻译的EMG序列进行区分，并将真实的EMG序列与翻译的EMG序列之间的差异作为第二奖励值输入至所述生成模型。
[0012]在其中的一些实施例中，所述理想的EMG序列与同步采集到的脑障碍患者的真实EMG序列之间的差异包括方差、功率谱变化和相关性三者中的至少一者。
[0013]在其中的一些实施例中，所述神经反馈信号的精细参数包括FES的持续时间、刺激频率和电流强度三者中的至少一者。
[0014]在其中的一些实施例中，利用脑
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肌电采集模块同步采集健康人/脑障碍患者的的脑
‑
肌电数据。
[0015]所述脑
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肌电采集模块包括脑电采集单元和肌电采集单元；所述脑电采集单元包括脑电采集子单元与无线传输子单元，且所述脑电采集子单元与脑电帽连接；所述肌电采集单元包括肌电采集子单元与无线传输子单元，且肌电采集子单元与肌电电极连接；所述脑电采集子单元、肌电采集子单元均通过无线传输子单元与生成式对抗网络进行数据传输。
[0016]另一方面，本专利技术还公开了一种脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制系统，其中，所述系统包括：第一脑
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肌电采集模块、第二脑
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肌电采集模块、生成式对抗网络模块、计算处理模块和调制模块；
[0017]所述第一脑
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肌电采集模块用于同步采集健康人模拟脑障碍患者康复训练时的脑
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肌电数据，以获取健康人的真实EEG序列和真实EMG序列；
[0018]所述第二脑
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肌电采集模块用于同步采集脑障碍患者的实时脑
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肌电数据以获取脑障碍患者的真实EEG序列和真实EMG序列；
[0019]所述生成式对抗网络与所述第一脑
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肌电采集模块通信连接，以基于健康人的真实EEG序列和真实EMG序列提供经训练的翻译模型，所述经训练的翻译模型提供EEG序列与EMG序列的映射关系；
[0020]所述计算处理模块分别与所述生成式对抗网络、所述第二脑
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肌电采集模块和所述调制模块通信连接，以在利用所述经训练的翻译模型将脑障碍患者的真实EEG序列映射为理想的EMG序列后，对理想的EMG序列与同步采集到的脑障碍患者的真实EMG序列之间的差异进行计算，并将计算结果传输至所述调制模块；
[0021]所述调制模块用于对脑障碍患者康复训练中的神经反馈信号的精细参数进行实时调制。
[0022]在其中的一些实施例中，所述生成式对抗网络包括生成网络和判别网络；所述生成网络包括生成模型和翻译模型，所述判别网络包括第一判别模型和第二判别模型。
[0023]在其中的一些实施例中，所述生成模型用于根据随机噪声生成EEG序列，所述翻译模型用于根据生成的EEG序列获得与生成的EEG序列相映射的翻译的EMG序列；
[0024]所述第一判别模型用于将健康人真实的EEG序列与生成的EEG序列进行区分，并将真实的EEG序列与生成的EEG序列之间的差异作为第一奖励值输入至所述生成模型，所述第二判别模型用于将健康人真实的EMG序列与翻译的EMG序列进行区分，并将真实的EMG序列
与翻译的EMG序列之间的差异作为第二奖励值输入至所述生成模型。
[0025]在其中的一些实施例中，所述第一脑
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肌电采集模块和所述第二脑
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肌电采集模块包括脑电采集单元和肌电采集单元；所述脑电采集单元包括脑电采集子单元与无线传输子单元，且所述脑电采集子单元与脑电帽连接；所述肌电采集单元包括肌电采集子单元与无线传输子单元，且肌电采集子单元与肌电电极连接；所述脑电采集子单元、肌电采集子单元均通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法，其特征在于，包括：同步采集健康人模拟脑障碍患者康复训练时的脑
‑
肌电数据，以获取健康人的真实EEG序列和真实EMG序列；利用生成式对抗网络基于所述健康人的真实EEG序列和真实EMG序列提供经训练的翻译模型，所述经训练的翻译模型提供EEG序列与EMG序列的映射关系；同步采集脑障碍患者的实时脑
‑
肌电数据以获取脑障碍患者的真实EEG序列和真实EMG序列，并在利用所述翻译模型将脑障碍患者的真实EEG序列映射为理想的EMG序列后，对理想的EMG序列与同步采集到的脑障碍患者的真实EMG序列之间的差异进行计算，并根据计算结果对脑障碍患者康复训练中的神经反馈信号的精细参数进行实时调制。2.如权利要求1所述的用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法，其特征在于，所述生成式对抗网络包括生成网络和判别网络；所述生成网络包括生成模型和翻译模型，所述判别网络包括第一判别模型和第二判别模型。3.如权利要求2所述的用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法，其特征在于，在基于所述健康人的真实EEG序列和真实EMG序列提供经训练的翻译模型的过程中，所述生成模型用于根据随机噪声生成EEG序列，所述翻译模型用于根据生成的EEG序列获得与生成的EEG序列相映射的翻译的EMG序列；所述第一判别模型用于将健康人真实的EEG序列与生成的EEG序列进行区分，并将真实的EEG序列与生成的EEG序列之间的差异作为第一奖励值输入至所述生成模型，所述第二判别模型用于将健康人真实的EMG序列与翻译的EMG序列进行区分，并将真实的EMG序列与翻译的EMG序列之间的差异作为第二奖励值输入至所述生成模型。4.如权利要求1所述的用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法，其特征在于，所述理想的EMG序列与同步采集到的脑障碍患者的真实EMG序列之间的差异包括方差、功率谱变化和相关性三者中的至少一者。5.如权利要求1所述的用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法，其特征在于，所述神经反馈信号的精细参数包括FES的持续时间、刺激频率和电流强度三者中的至少一者。6.如权利要求1所述的用于脑障碍患者康复训练中的神经反馈调制方法，其特征在于，利用脑
‑
肌电采集模块同步采集健康人/脑障碍患者的的脑
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肌电数据。所述脑
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肌电采集模块包括脑电采集单元和肌电采集单元；所述脑电采集单元包括脑电采集子单元与无线传输子单元，且所述脑电采集子单元与脑电帽连接；所述肌电采集单元包括肌电采集子单元与无线传输子单元，且肌电采集子单元与肌电电极连接；所述脑电采集子单元、肌电采集子单元均通过无线传输子单元与生成式对抗网络进行数据传输。7.一种用...

【专利技术属性】
技术研发人员：季洪飞，张豪，吴宇迪，李洁，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：