【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能医疗康复器械,尤其涉及基于双模态生物反馈的智能下肢矫形器及协同控制系统。
技术介绍
1、脑性瘫痪(cerebral palsy,简称脑瘫)是儿童残疾的最常见原因,表现为运动障碍和姿势发育异常。根据最新的脑瘫流行病学调查,我国脑瘫发病率为2.48‰,其中1~6岁患病率为2.46‰,我国0~14岁的儿童中脑瘫患儿超过500万人,脑瘫患儿临床表现普遍存在运动障碍包括肌张力障碍、手足徐动症、舞蹈症和共济失调,脑瘫患者下肢步态异常会严重影响行走、站立及其他基本日常活动,同时造成情绪压力和社交排斥,严重影响脑瘫患者生活质量。
2、痉挛型脑瘫是一种常见的运动障碍残疾,表现为肌力异常相关的下肢步态异常,严重影响患者生活质量,目前临床治疗手段有限,改善步态异常需要终生康复锻炼,功能性电刺激对肌力异常具有疗效,但该康复疗法目前非常依赖于设备和场地,导致患者依从性低,矫形器对于改善步态异常也具有一定疗效,但是缺乏康复治疗功能,因此,设计研发具有功能性电刺激治疗功能、自主肌电控制的3d打印下肢矫形器,复合高端医疗器械创新发展需求,
...【技术保护点】
1.基于双模态生物反馈的智能下肢矫形器,其特征在于,包括有:
2.根据权利要求1所述的基于双模态生物反馈的智能下肢矫形器,其特征在于:所述双通道表面肌电传感器贴附于胫骨前肌和腓肠肌外侧头,带宽为20-450Hz,传感器采用双极差分测量法,结合参考地端电极来抑制环境噪声,在步态周期中,TA的EMG信号用于检测足下垂,而GL的EMG信号用于识别腓肠肌痉挛。
3.根据权利要求1所述的基于双模态生物反馈的智能下肢矫形器,其特征在于:所述六轴惯性测量单元的采样率为200Hz,实时测量踝关节的角速度和加速度,通过Madgwick滤波算法融合多轴数据,计算踝
...【技术特征摘要】
1.基于双模态生物反馈的智能下肢矫形器,其特征在于,包括有:
2.根据权利要求1所述的基于双模态生物反馈的智能下肢矫形器,其特征在于:所述双通道表面肌电传感器贴附于胫骨前肌和腓肠肌外侧头,带宽为20-450hz,传感器采用双极差分测量法,结合参考地端电极来抑制环境噪声,在步态周期中,ta的emg信号用于检测足下垂,而gl的emg信号用于识别腓肠肌痉挛。
3.根据权利要求1所述的基于双模态生物反馈的智能下肢矫形器,其特征在于:所述六轴惯性测量单元的采样率为200hz,实时测量踝关节的角速度和加速度,通过madgwick滤波算法融合多轴数据,计算踝关节的三维姿态角,精度达±1°。
4.根据权利要求1所述的基于双模态生物反馈的智能下肢矫形器,其特征在于:所述柔性压阻阵列的分辨率为1.4sens/cm2,嵌入足底以实时映射压力中心轨迹,传感器阵列采用压阻式原理,动态范围0-1000kpa,线性误差<0.01%f·s,以检测微小的压力分布变化。
5.根据权利要求1所述的基于双模态生物反馈的智能下肢矫形器,其特征在于:所述电刺激执行单元的频率为1-100hz、脉宽为50-400μs,该单元支持多通道经皮电极的独立控制,基于步态相位,系...
【专利技术属性】
技术研发人员:谭为,李顶,利时雨,周杰,俞沁园,纪悦伦,
申请(专利权)人:暨南大学附属第一医院广州华侨医院,
类型:发明
国别省市:
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