基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法、装置和训练设备制造方法及图纸

本申请公开了基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法、装置和训练设备，方法包括将患者进行康复训练过程中采集的脑电数据，分为多个与疼痛相关的预设频段数据；基于各预设频段数据分别提取时频图像；基于采集脑电数据的同时采集的患者面部视频，提取面部图像；基于各时频图像和面部图像进行归一化，获得归一化特征图；将归一化特征图输入预先构建的疼痛监测模型，获得疼痛状态；根据疼痛状态生成康复训练轨迹。本申请通过分析患者在康复训练过程中的脑电数据和面部视频，可更加精确地评估患者的疼痛感知和反应，进而生成基于疼痛状态的康复训练轨迹，可以确保训练过程中患者的疼痛水平保持在可接受的范围内，有助于制定更加个性化的康复训练计划。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及脑电数据处理，具体涉及一种基于疼痛监测的康复训练轨迹生成、装置和训练设备。

技术介绍

1、近年随着医疗康复设备的发展，医疗康复设备对各种疾病都有显著的帮助，例如使用上下肢外骨骼帮助运动障碍患者进行康复训练，相比手工的康复训练，使用助力外骨骼可以达到重复性强，精确度高，效率高以及无需太多人力的介入即可自行进行康复训练等优势，此外还能主动记录康复数据，通过设定康复训练周期生成评估，节约了医生的时间。

2、现如今使用助力外骨骼的肢体康复训练主要分为主动模式和被动模式。主动康复训练根据患者现有康复状态结合康复类型进行可控范围、路径以及力度的训练。而被动则是通过设备自行轨迹的控制带动患者运动，但是根据不同的康复类型、不同患者或者不同康复期进行康复训练，则需要进行不同的康复训练轨迹范围的规划。此外对于已规划好的路径在训练过程如果并非最适路径，那么可能会对患者进行二次伤害。

技术实现思路

1、申请的技术目的在于针对目前缺少根据不同康复训练情况，生成相应康复训练轨迹的方法，提供一种基于疼痛监测的康复训练本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，基于各所述预设频段数据分别提取时频图像，包括：

3.根据权利要求2所述的基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，所述拉普拉斯空间滤波器的表达式如下：

4.根据权利要求1所述的基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，基于各所述时频图像和所述面部图像进行归一化，获得归一化特征图，包括：

5.根据权利要求1所述的基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，所述疼痛监测模型被配置为利用残差网络作...

【技术特征摘要】

1.一种基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，基于各所述预设频段数据分别提取时频图像，包括：

3.根据权利要求2所述的基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，所述拉普拉斯空间滤波器的表达式如下：

4.根据权利要求1所述的基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，基于各所述时频图像和所述面部图像进行归一化，获得归一化特征图，包括：

5.根据权利要求1所述的基于疼痛监测的康复训练轨迹生成方法，其特征在于，所述疼痛监测模型被配置为利用残差网络作为主干网络，利用卷积块注意力模块对输入的特征图进行通道注意力加权和空间注意力加权，最后将通道注意力加权和空间注意力加权处理后...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏家豪，李迎新，王薇，
申请(专利权)人：上海术理智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：