【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑控康复训练，尤其涉及一种基于多模态脑-机接口的康复训练方法、系统及介质。
技术介绍
1、脑卒中作为全世界范围内引起严重残疾的首要原因，具有高发病率、高致残致死率和高复发率等特征，全球平均每年的发病比率达到200/20万。根据世界卫生组织的统计数据表明，目前中国每年新发脑卒中约20万例，即每5位死亡者中就至少有1人死于脑卒中，且发病率还在以每年8.7％的速度增长，这也使得脑卒中成为我国致死率最高的疾病。在大部分脑卒中幸存者中，由于大量脑细胞的死亡，脑组织及其所支配的运动、语言、认知等多个功能也在一定程度上遭受破坏，从而造成残疾。其中，由于运动神经传导衰竭的四肢的运动障碍最为普遍，有近55％～75％的患者会出现持续性的上肢和手部运动功能障碍，在一定程度上影响到患者正常生活。根据现有的人类神经康复领域的研究表明，早期的运动神经传导衰竭可以通过康复训练运动逐渐恢复，以“大脑可塑性理论”为基础的运动功能康复训练已被临床医学实践证明具有显著作用的治疗方法。目前，基于传统的人工辅助的脑功能康复治疗已无法完全满足因脑卒中或其他原因导致偏瘫人群的康复运动需求。由此，针对非侵入式脑-机接口系统的康复系统的研究及运用，可在更大程度上帮助更多因脑卒中而造成四肢运动障碍的患者进行康复训练。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种基于多模态脑-机接口的康复训练方法、系统及介质，能够解决传统人工辅助的脑功能康复治疗已无法完全满足康复运动需求的问题。
2、本专利技术通过
3、第一方面，本申请实施例提供了一种基于多模态脑-机接口的康复训练方法，包括以下步骤：
4、s101，对患者进行第一类型的视觉刺激，间隔第一时长后，对患者进行第二类型的视觉刺激；
5、s102，采集得到患者的第一脑电数据组并进行预处理，并基于第一算法获取经过预处理后的第一脑电数据组的频率标签；
6、s103，基于所述频率标签为患者提供匹配的康复演练视频，患者观看所述康复演练视频的同时进行与所述康复演练视频对应的四肢运动想象；
7、s104，采集得到患者的第二脑电数据组并进行预处理，并获取预处理后的第二脑电数据组的评估指标，基于所述评估特征得到标准患者的康复效果的检测结果。
8、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，步骤s101包括：
9、基于患者对所述第一类型的视觉刺激做出的反应对目标四肢进行选择，基于患者对所述第二类型的视觉刺激做出的反应对目标训练关节内容进行选择。
10、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，步骤s102包括：
11、采集患者的脑部得到所述第一脑电数据组；
12、对所述第一脑电数据组依次进行去均值处理、去趋势处理以及消除噪声处理；
13、基于典型相关算法获取预处理后的所述第一脑电数据组的目标频率，并基于所述目标频率的数值为所述第一脑电数据组匹配对应的频率标签。
14、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述频率标签与，所述频率标签与患者的反应标识匹配，其中所述反应标识与由患者对所述第一类型的视觉刺激做出的反应、患者对所述第二类型的视觉刺激做出的反应，组合得到。
15、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，步骤s104中：
16、采集患者的脑部得到所述第二脑电数据组；
17、对所述第二脑电数据组依次进行去均值处理、去趋势处理以及消除噪声处理；
18、基于第二算法对所述第二脑电数据匹配的脑区激活与脑网络互联耦合的事件去同步/同步进行提取。
19、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，所述频率标签包括终止第二类型视觉刺激标签和多个与所述目标训练关节内容匹配的训练标签。
20、结合第一方面，在一些可选的实施方式中，基于所述评估指标得到标准患者的康复效果的检测结果在于：
21、基于脑电激活地形图获取患者左右脑区激活程度，基于脑网络动态拓扑图获取患者不同脑区之间时变驱动关系，基于左右脑区激活程度和网络拓扑耦合的事件去同步/同步特征获取患者左右脑活跃程度的对比数据；
22、根据所述左右脑区激活程度和所述对比数据，得到所述检测结果。
23、第二方面，本申请实施例提供一种基于多模态脑-机接口的康复训练系统，包括稳态视觉刺激模块、脑电动态处理模块、康复训练视频播放模块和神经康复效果评估反馈模块，
24、稳态视觉刺激模块,对患者进行第一类型的视觉刺激，间隔第一时长后，对患者进行第二类型的视觉刺激；
25、脑电动态处理模块，采集得到患者的第一脑电数据组并进行预处理，并基于第一算法获取经过预处理后的第一脑电数据组的频率标签；
26、康复训练视频播放模块，基于所述频率标签为患者提供匹配的康复演练视频，患者观看所述康复演练视频的同时进行与所述康复演练视频对应的四肢运动想象；
27、神经康复效果评估反馈模块，采集得到患者的第二脑电数据组并进行预处理，并获取预处理后的第二脑电数据组的评估指标，基于所述评估指标得到标准患者的康复效果的检测结果。
28、结合第二方面，在一些可选的实施方式中，所述神经康复效果评估反馈模块耦合有人机交互模块，用于输出所述康复效果匹配的评估报告。
29、第三方面，本申请实施例还提供一种计算机储存介质，所述计算机介质内储存有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，能够执行如上所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法。
30、本专利技术的有益效果：
31、1、规范地将脑电信号的采集，处理分析与反馈集成为一套系统；
32、2、利用稳态视觉诱发电位在信号传输上的优势及运动想象在神经康复上的机制实现了一种可行的上肢康复训练方法。
33、3、利用先进的频率分类算法实现了高准确率，高信息传输率的频率识别；
34、4、利用先进的脑网络估计方法及运动想象脑电数据分析方法提供全面，直观的康复训练效果反馈。
35、5、在线实时康复训练系统，操作便捷，无需预训练。
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1.一种基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，步骤S101包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，步骤S102包括：
4.根据权利要求1所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，所述频率标签与患者的反应标识匹配，其中所述反应标识与由患者对所述第一类型的视觉刺激做出的反应、患者对所述第二类型的视觉刺激做出的反应，组合得到。
5.根据权利要求4所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，所述频率标签包括终止第二类型视觉刺激标签和多个与所述康复演练视频的内容匹配的训练标签。
6.根据权利要求1所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，步骤S104中：
7.根据权利要求6所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，基于所述评估特征得到标准患者的康复效果的检测结果在于：
8.一种基于多模态脑-机接口的康复训练系统，其特征在于，包括稳态视
9.根据权利要求8所述的基于多模态脑-机接口的康复训练系统，其特征在于，所述神经康复效果评估反馈模块耦合有人机交互模块，用于输出所述康复效果匹配的评估报告。
10.一种计算机储存介质，其特征在于，所述计算机介质内储存有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，能够执行如权利要求1-7中任一项所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，步骤s101包括：
3.根据权利要求1所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，步骤s102包括：
4.根据权利要求1所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，所述频率标签与患者的反应标识匹配，其中所述反应标识与由患者对所述第一类型的视觉刺激做出的反应、患者对所述第二类型的视觉刺激做出的反应，组合得到。
5.根据权利要求4所述的基于多模态脑-机接口的康复训练方法，其特征在于，所述频率标签包括终止第二类型视觉刺激标签和多个与所述康复演练视频的内容匹配的训练标签。
6.根据权利要求1所述的基于多模...
【专利技术属性】
技术研发人员：李沛洋，李阳拱，朱鹏程，高晓辉，陈智琪，刘俞佐，田银，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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