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基于40通道脑电采集设备的脑控智能肢体运动训练系统技术方案

技术编号:40961041 阅读:75 留言:0更新日期:2024-04-18 20:39
本发明专利技术涉及基于40通道脑电采集设备的新型脑控智能肢体运动训练系统,用于脑卒中患者的患肢康复训练。具体方式为:首先通过脑电采集设备采集受试者欲训练肢体运动想象脑电信号;之后针对脑电信号高维、非线性的特性以及受试者个体差异对系统性能的影响,通过基于流形的数据、特征处理方法(基于流形的跨被试多尺度脑电解码模型,MaMSM)实现高准确率解析脑电信号;最后通过肌肉电刺激实现对应肢体的运动,实现系统受试者对欲训练肢体的主动训练。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种智能肢体运动训练系统。特别是涉及基于40通道脑电采集设备的脑控智能肢体运动训练系统


技术介绍

1、脑卒中是由于脑部血管突然破裂或因血管阻塞导致血液不能流入大脑而引起脑组织损伤的一种常见的脑血液循环障碍性疾病。该病不仅会对患者的运动神经通路造成损害,还会进一步导致人体运动功能障碍,使其致残率、致死率在世界范围内居高不下。多数脑卒中患者会遗留不同程度的残疾,无法自理,给患者、亲属和社会带来了沉重的负担。尽管有效的康复训练能够加速神经功能的恢复、减轻残疾的程度,给患者带来一定的便利,但对于脑卒中后重度肢体功能障碍,尤其是上肢运动功能严重受损的患者来说,目前还没有一种行之有效的康复方法。在此背景下,运动想象疗法逐渐受到关注。它不仅操作简单、易行,还能够充分调动患者的主动性和积极性。基于运动想象的脑-机接口系统(braincomputer interface,bci)在康复过程中扮演着重要的角色。它能够部分激活受损的运动传导通路,将患者的运动意图转化为指令来控制康复装置进行相应的动作,从而帮助患者完成主动康复训练。但是,要想提高运动想象信号分类的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于40通道脑电采集设备的脑控智能肢体运动训练系统,包括脑电采集设备(1)、特征处理与识别模块(2)、主控制器(3)和肌肉电刺激模块(4):通过脑电采集设备(1)采集被试者的运动想象EEG脑电信号;通过特征处理与识别模块(2)对获得的运动想象EEG脑电信号进行解码与分类,将分类结果传输到肌肉电刺激模块(4),脑控智能康复系统基于所述运动意图协助被试者进行肢体运动训练。

2.根据权利1要求所述的基于40通道脑电采集设备的脑控智能肢体运动训练系统,其特征在于,受试者的运动想象EEG信号被脑电极帽(12)采集以模拟信号的形式进入采集模块;采集模块(13)将模拟信号转换为相应的数...

【技术特征摘要】

1.基于40通道脑电采集设备的脑控智能肢体运动训练系统,包括脑电采集设备(1)、特征处理与识别模块(2)、主控制器(3)和肌肉电刺激模块(4):通过脑电采集设备(1)采集被试者的运动想象eeg脑电信号;通过特征处理与识别模块(2)对获得的运动想象eeg脑电信号进行解码与分类,将分类结果传输到肌肉电刺激模块(4),脑控智能康复系统基于所述运动意图协助被试者进行肢体运动训练。

2.根据权利1要求所述的基于40通道脑电采集设备的脑控智能肢体运动训练系统,其特征在于,受试者的运动想象eeg信号被脑电极帽(12)采集以模拟信号的形式进入采集模块;采集模块(13)将模拟信号转换为相应的数字信号并发送给主控制器(3);主控制器(3)将处理后的数据通过虚拟串口模块发送给特征处理与识别模块(2);特征处理与识别模块(2)根据基于流形的跨被试多尺度脑电解码模型(mamsm)实现脑电信号的解码,包括预处理、构建协方差矩阵、实现流形转换与领域对齐,最后通过分类器实现训练肢体运动想象eeg脑电信号的有效分类与辨识,分类结果由主控制器发送至肢体功能性电刺激设备(4);肢体功能性电刺激设备(4)根据主控制器(3)的控制指令对被试者训练肢体施加电刺激,帮助被试者进行肢体运动训练。

3.根据权利2要求所述的脑电采集设备,其主要包含三个相互关联的不同组成部分:上位机(11)、受试者以及中间的采集模块(13);采集模块(13)包括:虚拟串口通讯模块、数字电源模块、stm32h743iit6主控模块、spi隔离模块、电源隔离模块、ads1299采集模块、模拟电源模块、采集前端与右腿驱动模块以及脑电极帽,其中虚拟串口通讯模块、数字电源模块与stm32h743iit6主控模块属于数字模块,ads1299采集模块、模拟电源模块、采集前端与右腿驱动模块以及脑电极帽属于模拟模块;所述的采集被试者运动想象eeg脑电信号,通过根据10-20国际标准导联分布的脑电极帽采集fp1,fp2,af7,af3,afz,af4,af8,f7,f3,fz,f4,f8,ft7,fc3,fcz,fc4,ft8,t7,c3,cz,c4,t8,tp7,cp3,cpz,cp4,tp8,p7,p3,pz,p4,p8,po7,po3,poz,po...

【专利技术属性】
技术研发人员:高忠科李浩宇郝雨时孙新林姜博畅
申请(专利权)人:天津大学
类型:发明
国别省市:

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