【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体涉及一种康复训练中的运动效果评估方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、近年来，随着康复医学的发展，在康复训练过程中患者运动状态及效果的检测获得了越来越多的重视，其可帮助医生确定患者的康复状态，并为其制定个性化康复方案，从而达到促进患者康复进程的目的；目前，传统的患者康复运动训练状态及效果的评定主要依靠医师的主观经验，其评定结果具有较强主观性，同时，评定流程复杂且繁琐，对康复医师水平要求较高；因此，传统的康复运动训练效果的评估存在评估不准确以及效率低的问题；基于此，如何提供一种不受人为主观经验影响，且评估效率高的评估方法，已成为一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种康复训练中的运动效果评估方法、装置及存储介质，用以解决现有技术采用人为评估运动效果所存在的准确性低以及效率低的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3、第一方面，提供了一种康复训练中的运动效果评估方法，包括：
4、获取目标人员的指定部位在康复训练过程中的表面肌电信号；
5、对所述表面肌电信号进行去噪处理，得到去噪肌电信号；
6、对所述去噪肌电信号进行分割处理，以分割出所述去噪肌电信号中的至少一个有效信号段，其中，所述至少一个有效信号段中的每个有效信号段中均包含有运动单元动作电位波形；
7、对所述至少一个有效信号段中的每个有效信号段进行时域分析处理，以得出各个有效信号段的时域特
8、根据各个有效信号段的时域特征，确定出所述目标人员的指定部位在康复训练过程中的运动评估结果。
9、基于上述公开的内容，本专利技术通过采集目标人员的指定部位在康复训练过程中的表面肌电信号，然后，通过分析表面肌电信号，来得出其运动评估结果；其中，本专利技术先对采集的表面肌电信号进行去噪处理，以去除表面肌电信号中的干扰信号，从而降低干扰信号对信号分析的影响；同时，由于一个完整的肌电信号中还夹杂有人体作出康复动作之前及结束后的肌电信号，因此，本专利技术为提高分析的准确性，还从采集的表面肌电信号中，提取出包含有运动单元动作电位波形的有效信号段；如此，相当于从表面肌电信号中提取出了人体作出各个完整康复动作时所产生的有效肌电信号(即从动作开始至动作结束之间所产生的肌电信号)，而去除了其余非康复动作时的肌电信号；最后，对提取出的各个有效信号进行时域分析处理，即可得到目标人员的指定部位在康复训练过程中的运动评估结果。
10、通过上述设计，本专利技术通过采集人体指定部位在康复训练过程中的表面肌电信号，并通过去噪以及有效信号提取等处理手段，来从采集的肌电信号中提取出人体作出康复动作时所对应的有效肌电信号；而后，通过对有效肌电信号进行时域分析处理，来得到人体指定部位的肌电时域特征；最后，通过肌电时域特征，即可得到人体指定部位的运动评估结果；由此，本专利技术无需人工参与康复训练中的运动评估过程，相比于传统技术，提高了评估准确性以及效率，适用于在康复医学领域中的大规模应用与推广。
11、在一个可能的设计中，对所述表面肌电信号进行去噪处理，得到去噪肌电信号，包括：
12、对所述表面肌电信号进行初始去噪处理，得到初始去噪肌电信号；
13、对所述初始去噪肌电信号进行经验模态分解处理，以得到多个第一imf分量；
14、利用所述多个第一imf分量，进行信号重构处理，以得到重构后的初始去噪肌电信号；
15、对所述重构后的初始去噪肌电信号进行二次去噪处理，以在二次去噪处理后，得到所述去噪肌电信号。
16、在一个可能的设计中，对所述表面肌电信号进行初始去噪处理，得到初始去噪肌电信号，包括：
17、对所述表面肌电信号分别进行加窗傅里叶变换和傅里叶变换，以得到所述表面肌电信号的第一幅值谱和第二幅值谱；
18、从所述第一幅值谱中获取与目标位置相邻位置处的第一幅值谱数据，其中，所述目标位置为所述第一幅值谱中的谐波位置以及预设阈值频率处的位置；
19、利用所述第一幅值谱数据，插值得到所述目标位置处的实际幅值谱数据；
20、利用所述实际幅值谱数据，替换所述第二幅值谱中目标位置处的幅值谱数据，以在替换后，得到处理后的第二幅值谱；
21、对所述处理后的第二幅值谱进行傅里叶逆变换处理，以得到预处理后的表面肌电信号；
22、对所述预处理后的表面肌电信号依次进行开运算和闭运算，得到第一肌电信号，以及对所述预处理后的表面肌电信号依次进行闭运算和开运算，以得到第二肌电信号；
23、基于第一肌电信号和第二肌电信号，得出预处理后的表面肌电信号的基线漂移值；
24、利用所述基线漂移值，消除所述预处理后的表面肌电信号中的基线漂移，以得到所述初始去噪肌电信号。
25、在一个可能的设计中，利用所述多个第一imf分量，进行信号重构处理，以得到重构后的初始去噪肌电信号，包括：
26、对于多个第一imf分量中的首个imf分量，对所述首个imf分量进行多次信号重构，以得到多个重构imf分量，其中，所述首个imf分量进行任一次信号重构是指将所述首个imf分量中不同时刻时的信号值进行随机排序；
27、求取多个重构imf分量的平均imf分量，并利用目标imf分量和所述平均imf分量，组成所述重构后的初始去噪肌电信号，其中，所述目标imf分量为所述多个第一imf分量中除去首个imf分量之外的所有第一imf分量；
28、相应的，对所述重构后的初始去噪肌电信号进行二次去噪处理，以在二次去噪处理后，得到所述去噪肌电信号，则包括：
29、对所述重构后的初始去噪肌电信号进行经验模态分解，得到多个第二imf分量；
30、计算出每个第二imf分量的自相关函数，并对各个自相关函数进行归一化处理，以得到各个第二imf分量的归一化自相关函数；
31、求取各个第二imf分量的归一化自相关函数的方差，并基于各个归一化自相关函数的方差，对多个第二imf分量进行分类处理，以得到高噪声imf分量和低噪声imf分量；
32、对各个高噪声imf分量进行小波去噪处理，得到各个去噪后的imf分量；
33、利用所述去噪后的imf分量和所述低噪声imf分量，进行信号重构处理，以在信号重构处理后，得到所述去噪肌电信号。
34、在一个可能的设计中，任一高噪声imf分量在进行小波去噪处理时，所述任一高噪声imf分量的小波系数的变换公式为：
35、
36、上述公式(1)中，wj,k表示所述任一高噪声imf分量在第j尺度下的第k个小波分量的原始小波系数，w′j,k表示所述任一高噪声imf分量在第j尺度下的第k个小波分量的变换后的小波系数，yj,k表示所述任一高噪声imf分量在第j尺度下的第k个小波分量的去噪阈值，表示去噪参数，其中，j＝1,2,...,l,k＝1本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种康复训练中的运动效果评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述表面肌电信号进行去噪处理，得到去噪肌电信号，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述表面肌电信号进行初始去噪处理，得到初始去噪肌电信号，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述多个第一IMF分量，进行信号重构处理，以得到重构后的初始去噪肌电信号，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，任一高噪声IMF分量在进行小波去噪处理时，所述任一高噪声IMF分量的小波系数的变换公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述去噪肌电信号进行分割处理，以分割出所述去噪肌电信号中的至少一个有效信号段，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述去噪肌电信号进行峰值增强处理，以在峰值增强处理后，得到增强肌电信号，包括：
8.一种康复训练中的运动效果评估装置，其特征在于，包括：
9.一种康复训练中的运动效果评估装置，其特征在于，包括：依
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～7任意一项所述的康复训练中的运动效果评估方法。
...【技术特征摘要】
1.一种康复训练中的运动效果评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述表面肌电信号进行去噪处理，得到去噪肌电信号，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述表面肌电信号进行初始去噪处理，得到初始去噪肌电信号，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用所述多个第一imf分量，进行信号重构处理，以得到重构后的初始去噪肌电信号，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，任一高噪声imf分量在进行小波去噪处理时，所述任一高噪声imf分量的小波系数的变换公式为：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述去噪肌电信号进行分割处理，以分割出所述去...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪倩雯，
申请(专利权)人：北京宜善医学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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