一种智能化脑损伤患者手功能康复训练设备的制作方法

专利名称：一种智能化脑损伤患者手功能康复训练设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种医疗辅助仪器，特别是一种实时脑电控制的智能化脑损伤患者手 功能康复训练设备，该仪器能用脑损伤患者的运动想象脑电控制、依患者肌无力状态、以自 适应方式、分级地提供外部补偿助力或阻力，并向医生和患者实时、动态显示肌力信息的手 功能训练装置。
背景技术：
从现代医疗和康复仪器设备的发展趋势来看，可穿戴技术已经成为生物医学工程 领域关注的热点问题，在“准自然状态”下检测人体各种生理信息对于发现和治疗新的疾病 具有重大的意义。既能精确测量人体生理信息又不影响人的正常活动的传感器技术是实现 可穿戴技术的基础。现代微电子机械系统(MEMQ制造工艺的发展，让传感器实现微型化、 精确化成为可能。MEMS制造工艺和生物医学工程的结合是可穿戴技术发展的必然趋势。近 年来，基于MEMS工艺的柔性压力传感器阵列成为人体表面压力检测的关键技术，目前这项 技术主要靠从国外引进。研发具有自主知识产权的用于医学测量的MEMS柔性压力传感器 阵列，将为我国研制新型医学仪器和康复设备提供必要的基础。神经功能信息工程是一个迅速崛起的新领域，其在临床工程和康复工程中有着广 泛的应用前景。当前，脑-机接口及其应用技术已经成为国际研究的热点，而动态、自发脑 电的在线提取，脑行为意识信息的实时定征技术更是研究的难点。在这个研究方向上的突 破不仅有重要的学术价值，还将会有效地促进我国数字化医疗仪器行业的发展。遵循中枢运动控制的原则，运动想象是运动功能状态在工作记忆中内在激活而没 有任何明显的运动输出。20世纪80年代末至90年代初，运动想象技术开始逐渐应用于康 复训练。根据镜像神经元理论，镜像神经元系统不只在动作执行时被激活，当一个人观察另 一个人完成同样的动作或是自己想象该动作时也会被激活。所以，脑损伤患者通过想象和 观察动作时镜像神经元系统就可以被激活，从而起到恢复运动功能缺损的作用。近年来的 研究发现也证实了这个理论，运动想象可改善脑损伤患者的运动功能，可作为激活运动网 络的一种手段，同时这种疗法不依赖于患者的残存功能，为实现患者的主动康复提供了新 的方法。多学科交叉融合为研发具有我国独立自主知识产权的医疗仪器和康复设备提供 了新的途径、思路和方法。国家相关部门鼓励多学科专家合作，开展综合交叉研究，以通过 整合各个学科的优势，融合各个学科的新思想和新技术，促进科技创新。我国现有肢体残疾人M12万，其中神经性损伤是最常见的致残原因。脑卒中(约 1000万人，每年新增400万人)、脑外伤(每年新增100 120万人)、脑瘫(每年新增100 万人)、脊髓损伤(每年新增60万人)、小儿麻痹后遗症等都可导致不同程度的瘫痪。其主 要表现为肢体运动障碍，使日常生活、工作、学习、娱乐等各项活动均受到严重影响。肢体偏 瘫的康复是一个国际难题，目前采用的疗法很多，但由于以康复仪器仍停留在意被动康复 为主，缺乏量化的功能评定方法，总体治疗效果不甚理想。

发明内容
本发明的目的在于提供一种以主动康复理念为基础，采用运动想象脑电为启动信 号，肌力信号作为反馈手段的智能化脑损伤患者手功能康复训练设备。为达到上述目的，本发明采用的技术方案是包括脑电信号采集处理模块、手部力 信号实时检测装置和康复机械手模块；所述的脑电信号采集处理模块提取患者主动运动意念，实时、在体、在线采集脑损 伤患者的脑电波，提取运动想象的特征信息，作为康复训练的控制信号输入至下位机DSP 中，用自发脑电信号中的运动意识信息控制康复机械手模块的运动；所述的手部力信号实时检测装置是在手部布置传感器阵列，检测手部的运动和力 的信息输入至下位机DSP，实现自适应方式、分级地为患者手功能训练提供外部补偿助力；所述的康复机械手模块包括上端带有滑槽的主体机械框架，在该主体机械框架的 滑槽内固定有手腕支架板，在主机机械框架的下端两侧对称固定有带有导向槽的安装板， 在安装板的导向槽内安装有横梁，横梁的两端分别与弹簧相连，弹簧的另一端固定在主体 机械框架的滑槽内，与下位机DSP相连的汽缸的输出端与横梁相连。本发明的脑电信号采集处理模块包括电极帽、前置脑电放大采集板和下位机DSP 信号处理部分组成，三道脑电采集帽提取头部C3、C4和Cz区域的脑电信号，经前置脑电放 大采集板将uV级别的脑电信号，经过脑电采集板放大一万倍，送入下位机DSP，DSP采样频 率为128Hz，在下位机中脑电信号去噪后，做任务意识分类得到人的主动运动意念，此时手 功能康复训练设备得到运动启动信号。所述的脑电采集板采用逐次放大的方式，其中前置放大为25倍，二级放大为40 倍，三级放大为10倍，放大后的脑电通过光电隔离电路送至下位机DSP进行A/D转换，其采 样率为128Hz，采样精度为12位。所述的手部力信号实时检测装置采用手套式结构，且在手套内安装有五个 检测手指压力信号的薄片式压力传感器和三个检测手部的运动位置的芬兰VTI公司 SCA61T-FA1H1G芯片的单轴角度传感器，薄片式压力传感器安装在中指浅屈肌(标号1)、拇 短屈肌(标号2、3)、拇收肌(标号5)、小指短屈肌(标号4)，单轴角度传感器安装在横梁背 面正中间的位置，九个传感器经A/D采样模块将信号通通过串口传入上位机。所述的手部力信号实时检测装置手套的手指连接在康复机械手模块的横梁阶梯 孔上。所述的康复机械手模块的汽缸采用医用静音空压机作为气压源，提供0-0. SMpa 的气压，在气缸与气压源之间的管路上安装有单向阀、储气罐、过滤器、空气干燥润滑器、电 气比例阀和三位五通阀，其中电气比例阀与下位机DSP相连。所述的下位机DSP还与外设的上位机相连，将下位机传输来的脑电及传感器信号 处理后，向医生和患者实时、动态地显示定量肌力信息、监测训练结果，由用户自行设定训 练时机械手所提供的力量等级，使其在下位机DSP的控制下自动调节外部助力或阻力的强 度大小。本发明具有下列技术特点1、采集多个头皮电极得到的多导脑电信号提取反馈治疗信息，由于脑损伤患者易出现脑功能区移位，可根据不同的需要放置不同的位置，提取与治疗相关性最大的脑电信 号；2、依据“主动康复”的先进理念，以自发脑电中手部运动意识特征信息的在线提取 与识别技术为基础，完成一种由患者自发脑电参与控制的肢体康复训练仪器；3、应用微型薄膜压力传感器阵列采集手部力信号，通过患者肢体力学信号评估其 肢体肌肉运动功能状态；根据实验提出依据神经-肌肉传导理论和手多关节精细的运动 域，进行MEMS柔性传感器阵列的最佳空间布局和集成构架方案设计，实现高测量精度、具 “夹层”结构的传感器阵列的制作。4、以自适应方式、按等级地提供外部助力或阻力，辅助运动功能障碍患者进行被 动、助动及主动模式的康复训练。该系统还能向医生和患者实时、动态地显示手部运动功能 状态信息及所提供的助力或阻力信息，为临床康复诊疗提供客观、量化的评定方法及指标。5、本发明的医用仪器实时显示康复训练效果及所提供的外部力量信息，不仅为医 生制定康复训练计划提供依据，而且为患者主动意念参与肢体康复训练提供激励源；引入 基于虚拟环境技术的实时视觉反馈训练推出脑部训练与肢体训练结合临床干预模式，设 计手功能康复训练指导界面显示手运动功能状态信息，为临床康复诊疗提供客观、量化的 评定方法及指标系统的使用简单，同时界面友好，易于医生和患者接受。系统不要求使用者 具有编程经验，不提供复杂的操作环境。


图1是本发明的总体设计技术路线图；图2是本发明的的硬件框图；图3是本发明康复机械手模块的结构示意图；图4是压阻式力传感器电阻与力的定量线性关系；图5是压力传感器压力与输出的关系；图6是安装位置与传感器电压输出关系；图7是柔性传感器阵列的排布位点分布图；图8柔性传感器阵列的实物位置排布图；图9是手功能康复训练设备的气动动力回路；图10是脑电信号采集电路结构；图11是手功能康复训练设备的系统软件流程图；图12是手功能康复训练设备助力训练模式(左)和阻力训练模式子程序流图 (右)；图13是本发明的软件登陆界面；图14是本发明的软件训练界面；图15是本发明的数据库查询界面；图16是本发明的主界面；图17是本发明的游戏训练界面。以下结合附图对本发明作进一步的详细说明。
具体实施例方式康复机械手模块在手功能障碍者在各种肌无力的状态下，康复机械手应当能够辅助手进行抓握和 伸展的动作。通过对于各种方案比较，本发明采用结构简单的气缸结构，设计了康复机械手 的固定框架，通过气缸的伸缩推拉手指而实现本模块所需要的功能。手部力信号实时检测MEMS多传感器阵列及其排布方式与封装本发明引入等级助力补偿理念，在手部布置传感器阵列，以检测手部的运动和力 的信息，是实现自适应方式、分级地为患者手功能训练提供外部补偿助力的关键所在。本发 明根据实验提出依据神经-肌肉传导理论和手多关节精细的运动域，进行MEMS柔性传感器 阵列的最佳空间布局和集成构架方案设计，实现高测量精度、具“夹层”结构的传感器阵列 的制作。在手部布有两种传感器，一种是薄膜压力柔性MEMS传感器及传感器阵列，此种传 感器宽量程、高灵敏度、高精度、响应速度快，不仅具有普通阵列式传感器的优点，还具有良 好的柔韧性，可以自由弯曲甚至折叠，在不改变患者活动和用力方式的前提下，实时检测手 部与康复机械手之间作用力的大小。另外一种是芬兰VTI公司SCA61T-FA1H1G芯片的单轴 角度传感器，在手的自由度方向可检测手部的运动位置，为患者神经-肌肉功能状态的评 价以及分级助力或阻力反馈控制提供依据。脑电信号采集、处理模块本模块是“自主智能控制”的重要核心，也是实现“主动康复”理念的中心环节。引 入患者主动运动意念的参与，实时、在体、在线采集脑损伤患者的脑电，提取运动想象的特 征信息，作为康复训练的控制信号，用自发脑电信号中的运动意识信息控制康复系统中机 械手的运动，不仅有助于肢体神经-肌肉系统的功能恢复，而且有助于脑损伤患者大脑神 经功能及其相对应的神经传导通路的功能恢复。本模块首先利用多个头皮电极用于脑电信号采集，采样频率是128Hz，并将采集的 脑电信号进行提取、放大和滤波处理，放大的信号通过12位A/D转换成数字信号后，进行脑 电信号预处理、特征提取、与分类。由于脑损伤患者功能区会发生代偿移位等现象，本装置应用共同空间模式的预处 理技术，实现对于脑损伤患者最佳电极位置的选择，以及完成各种伪差信号、噪声的在线降 噪处理。通过研究脑-机接口技术和信号处理技术，在线BCI系统中，使用AR模型提取特定 频段的频谱特征，然后用线性分类器直接做分类，分类效果好且稳定，适合应用于在线BCI 系统且容易实现。所以本发明采用AR模型作为运动想象脑电信号的特征提取方法，Fisher 判别式作为分类方法，实现对手部运动意识任务的在线识别，分类精度> 90%。基于多源信息融合的控制模块反馈控制电路进行脑电、力信号特征等的多源信息融合，完成基于脑电、压力的康 复机械手运动的主动控制，以及基于手部力信号的助力或阻力大小的自适应调节控制。本发明的软件由以下模块构成；人-机控制显示界面不但可以向医生和患者实时、动态地显示定量肌力信息、监 测训练结果，而且还可由用户自行设定训练时机械手所提供的力量等级，使其在微处理器 的控制下可自动调节外部助力或阻力的强度大小。
管理模块，用于对训练进程和受试者信息进行管理，包括训练者信息的创建、查 询、修改、删除，以及训练方案的选择，设置反馈训练方案所要求的指标和形式以及资料的 存储；数据库，用于存储训练方案、训练者的信息及其训练的过程存储；反馈训练模块，该模块中可以由用户自行设定训练时机械手所提供的助力或阻力 等级，使其在微处理器的控制下可自动调节助力或阻力的强度大小；显示模块，由结果打印、脑电显示、脑电分析、肌力显示、肌力分析五部分组成，用 于实时监测与显示患者的康复训练状态。本发明系统的总体设计技术路线图如图1所示，以自发脑电和手部用力信号的实 时监测为基础，以自发脑电中手部运动意识特征信息的在线提取与识别技术、手部力信号 的检测与分析技术、以及融合多源信息的自适应控制技术为核心，以包含微型薄膜压力传 感器单元和分级外部助力/阻力单元在内的机械手为检测和执行模块，构成基于脑-机接 口、融合多源信息的自主智能手康复系统。本发明将依据“主动康复”的先进理念，完成一 种由患者自发脑电参与控制的、能依据患者肌无力状态、以自适应方式、分等级地提供外部 力量的手部康复医疗辅助训练装置。系统的硬件与软件构成如下系统的硬件构成手功能康复训练设备系统硬件框图见图2。本发明按任务可以划分为是由三个模 块，分别是启动模块、反馈控制模块和人机界面。启动模块包括三道电集帽、前置脑电放大采集板和下位机DSP信号处理部分组 成，负责提取人手运动的主动意识，提供手功能康复训练设备的启动信号。患者佩戴三道脑 电采集帽，提取出头部C3、C4和Cz的脑电信号，再将uV级别的脑电信号，经过自制的脑电 采集板放大一万倍，送入下位机。在下位机中，脑电信号去噪后，做任务意识分类，可以得到 人的主动运动意念，此时手功能康复训练设备得到运动启动信号。反馈控制模块包括手部机械装置、手部MEMS柔性传感器阵列和下位机反馈控制 部分组成。负责依据患者肌无力状态、以自适应方式、分等级地提供外部助力。在得到启动 信号后，依据手部的传感器阵列，得到手部实时的运动和力的状态，根据不同的康复模式， 控制手部提供助力的大小变化。同时将传感器阵列采集到的信号传输到上位机，作为康复 评价的依据。人机界面是显示在装有手功能康复训练设备软件的PC机上，将下位机传输来的 脑电及传感器信号处理后，向医生和患者实时、动态地显示定量肌力信息、监测训练结果， 而且还可由用户自行设定训练时机械手所提供的力量等级，使其在微处理器的控制下可自 动调节外部助力或阻力的强度大小。实时显示康复训练效果及所提供的外部力量信息，不 仅为医生制定康复训练计划提供依据，而且为患者主动意念参与肢体康复训练提供激励 源。引入基于虚拟环境技术的实时视觉反馈训练，推出脑部训练与肢体训练结合临床干预 模式，设计手功能康复训练指导界面。显示手运动功能状态信息，为临床康复诊疗提供客 观、量化的评定方法及指标1. 1康复机械手机械设计及其动力模块根据产品预期功能和指标进行机械结构的设计，为了达到手功能障碍者在各种肌无力的状态下，能够辅助手做出一些简单的伸张和回握的动作，采用了汽缸控制的方案。由 于中风病人手部长期不能运动，手部可能产生一定的畸变，采用结构简单的汽缸结构，通过 汽缸的伸缩推拉手指而实现我们需要的功能。如图3所示，康复机械手模块包括上端带有滑槽7的主体机械框架1，在该主体机 械框架1的滑槽7内固定有手腕支架板8，在主机机械框架1的下端两侧对称固定有带有导 向槽3的安装板9，在安装板9的导向槽3内安装有横梁2，横梁2的两端分别与弹簧5相 连，弹簧5的另一端固定在主体机械框架1的滑槽7内，与下位机DSP相连的汽缸4的输出 端与横梁2相连。手套的手指连接在横梁上，横梁的阶梯孔是为了固定绑手套的粘布，用螺钉压紧 粘布。横梁两端在导向槽内活动，弹簧一段连接弹簧横梁连接点连接，另一端连接螺栓安装 槽。在横梁中间有连接汽缸的连接点，汽缸做伸缩运动，提供手功能康复训练设备的动力。弹簧选拉力弹簧(拉力小于250牛，大径小于15毫米，拉伸长度80毫米左右)，另 外为达到更好的康复效果可选不同拉力的几款弹簧互换，左右对称。整个手掌距离底平面 小于100毫米，因此只要放置位置合适，坐卧都可使用。但是弹簧在运动中与槽接触会发出 轻微的声音。整个装置模仿人手的抓放运动，主要根据弹簧提供的弹力做被动抗阻力运动， 以达到更好的康复效果。1. 2康复机械手气动动力模块分级助力或阻力的提供和机械手的可控性实现。具 体气动回路如图9所示。康复机械手模块的汽缸4采用医用静音空压机作为气压源，提供 0-0. SMpa的气压，在气缸4与气压源之间的管路上安装有单向阀、储气罐、过滤器、空气干 燥润滑器、电气比例阀和三位五通阀，其中电气比例阀与下位机DSP相连。采用医用静音空压机作为气压源，提供0-0. SMpa的气压，经过稳压，除尘除油以 后，提供给汽缸。三位五通阀控制气体流动路径，实现汽缸的运动方向的控制。当提供高电 位电压时，气缸前推，手部做伸展运动；当提供低电位电压时，气缸后缩，手部做蜷缩。电气 比例阀可根据电压的变化线性地控制气压变化，0-10V的电压对应0. 005-0. 5Mpa的气压， 可分级地控制外部助力的大小。所有的气功控制元件采购自SMC公司。康复机械手应当能够辅助手进行抓握和伸展的动作。通过对于各种方案比较，本 发明采用气缸结构，由控制推拉手指而实现功能。1. 3MEMS多传感器阵列及其排布方式与封装手指压力信号通过薄片式压力传感器提取，前期通过多次试验标定得到准确的手 指压力与手握力对应关系，DSP A/D采样模块读取信号通过处理计算得到手部握力值，通过 串口传入上位机进行进一步处理与信号显示。本发明引入等级助力补偿理念，在手部布置传感器阵列，以检测手部的运动和力 的信息，是实现自适应方式、分级地为患者手功能训练提供外部补偿助力的关键所在。本发 明根据实验提出依据神经-肌肉传导理论和手多关节精细的运动域，进行MEMS柔性传感器 阵列的最佳空间布局和集成构架方案设计，实现高测量精度、具“夹层”结构的传感器阵列 的制作。在手部布有两种传感器，一种是薄膜压力柔性MEMS传感器及传感器阵列，此种传 感器宽量程、高灵敏度、高精度、响应速度快，不仅具有普通阵列式传感器的优点，还具有良 好的柔韧性，可以自由弯曲甚至折叠，在不改变患者活动和用力方式的前提下，实时检测手部与康复机械手之间作用力的大小。另外一种是芬兰VTI公司SCA61T-FA1H1G芯片的单轴 角度传感器，在手的自由度方向可检测手部的运动位置，为患者神经-肌肉功能状态的评 价以及分级助力或阻力反馈控制提供依据。压力传感器采用压阻式传感器FSR(R)rCe Sensing Resistor)，薄片式，尺寸小 (长38. Imm,传感器有效测试部分直径7. 6mm)，灵敏度较高，线性度好，如图4所示电阻在压 力大于IOOg时基本呈线性关系，压力测试范围为0-10Kg。将传感器封装在指套内，指套固 定于康复机械手上，保证了传感器与手指的良好接触与测试的准确性。压力传感器所受压 力与输出的关系如图5所示。利用角度传感器测量指关节角度变化来判断手部运动情况。角度传感器采用芬兰 VTI公司SCA61T-FA1H1G芯片的单轴角度传感器，0-5v模拟信号接口，测量量程为士90°， 电压输出工作方式。压力传感器尺寸为10. 48mm*ll. 31mm*5. 08mm。如图6所示安装位置与传感器电压输出关系当传感器水平时输出电压为2. 5V，倾 角发生变化输出电压会产生相应线性变化。本系统将角度传感器合理固定于手功能康复训 练设备上，根据输出电压值确定指关节角度变化进而判断手部运动情况。当手部握紧或握 力不足时，手部停止运动，压力传感器输出电压值保持不变，以此鉴定手功能康复情况。通过实验，根据被测试者的手部抓握比较，并结合自我测评。确定静态抓握时手掌 受影响最大的5个区域。这5个区域集中在中指浅屈肌、拇短屈肌、拇收肌、小指短屈肌等 几个部位。根据实验结果，5个区域中1点、2点和3点区域压力最为明显，5点区域压力次 之，而4点区域压力最低。手背有三个区域力受影响最大，如图7所示。选取这8个区域作为测试点，利用传感器提取压力值，通过计算得到压力的电压 输出信号，以此反映静态抓握时的手部握力大小。握力大小与肌力信号有着密切关系，当握 力增大时，肌力的电信号幅度与频率均会增加。传感器的实物位置排布如图8所示。将压力传感器封装贴合在柔性手套中，各传感器的位置对应于上面的8个区域集 中点，手套可采用弹性可伸缩运动手套，材质主要为聚酯纤维、尼龙、莱卡，手套设计为双 层，将传感器封装固定在夹层中间，外层使用聚酯纤维防磨、耐用，内层为尼龙、莱卡，与手 接触柔软、弹性好并且透气，实验被测人员带上测量手套，并将手套固定于放入康复训练机 械装置的横梁上，实验提取手部压力电信号以及前臂肌力信号，判定手部康复情况。1.4脑电信号提取模块如图10是脑电采集系统的总体结构图。由于3导脑电就能提取与治疗相关的信息，所以该采集系统有三个通路，分别用 于放大3导的脑电信号。采集系统在构成上分为模拟和数字两个部分。(1)模拟部分主要 实现脑电信号的放大以及阻抗检测；(2)数字部分主要实现信号的AD转换，信号的预处理 并传给上位PC机。由于脑电是十分微弱的信号(uV级别)，因而对外界的干扰十分敏感； 而数字部分因为其频率高，会产生很多干扰。为了去除这个干扰，有必要将数字和模拟电路 部分隔离。隔离分为两个部分，一是电源的隔离(即数字和模拟部分是不共地的)，通过隔 离电源模块实现；二是信号的隔离，通过光电耦合实现。由于脑电的幅值在IO-IOOuV之间，所以要显示脑电波形，需要将其放大1万倍左 右。这么大的放大倍数显然不可能一次实现，因此采用逐次放大的方式。该系统中我们采 用三级放大，设计的放大倍数是1万倍。其中前置放大为25倍左右，二级放大为40倍左右，三级放大为10倍左右。由于电极极化电压、运放失调电压以及其他一些直流因素的影 响，进行大倍数放大时会使运放饱和，信号在进入DSP中时腰经过保护电路，最后放大后的 脑电通过光电隔离电路送至DSP进行A/D转换，其采样率为128Hz，采样精度为12位。整个系统采用USB供电，因而方便安全。USB能够提供5V电压和500mA的电流，总 功率为2. 5W，完全能够满足系统的功耗要求。实现脑电放大的主要困难在于高增益放大的同时去除各种干扰，即保证良好的信 噪比；而前置级放大是实现这个目的的核心部分。1. 5多路信号处理模块信号处理模块是由TI公司的基于TMS320C2XX内核的定点数字信号处理器 TMS320F2812DSP及其外围电路实现。模拟信号虽然在进入数字处理模块前经过了模拟滤波 处理，去除了工频干扰，但是通过放大器10000倍的放大，由A/D采集进来的信号还有存在 一些干扰并存在一些生理伪差(例如心电、眼电、肌电等等)。为了减少在反馈过程中出 现错误判断，需要对采集的信号进行预处理。在DSP内部，我们对信号进行了 0-30HZ的低 通滤波，进一步去除了工频和其他信号的干扰。经过处理的信号通过AR模型方法进行分类 处理，可获得人主动运动的意愿，作为康复训练仪的启动信号。在获得启动信号后，采集机械手上的力与位移传感器的信号，可判断手部力和运 动信息，根据需要提供所需助力或阻力。软件构成基于运动想象脑电的手功能康复训练设备的软件主要实现了脑电的采集和处理、 脑电的动态显示、特征值提取、Fisher线性分类、肌力的动态显示以及肌力反馈康复训练模 块，具体流程见图11。DSP上电后，与上位机通过串口通信，获得用户的各种信息，设置康复 模式，初始化完毕后，AD开始工作，采集脑电信，做预处理后，传给上位机，在上位机做任务 分类后，如获得启动信号，则进入预设的康复模式，然后AD采集传感器阵列的值，处理后作 为反馈，自适应地控制气动回路的气压，从而控制外界助力的大小。同时将各种数据传输给 上位机，知道此次运动到终点，开始洗一次循环，判断脑电，做分类。2. IDSP中的软件部分在DSP中主要实现通信功能，数据采集处理功能和反馈控制功能三大块的内容。2. 1. 1串口(SCI)数据通信模块通过与上位机的通信完成用户特征及参数的传输，训练模式的选择，以及脑电和 压力传感器信号的传输，以便在上位机建立用户数据库。数据的传输主要由M812的SCI 模块完成，其将ADC采样模块采集的压力传感器数据上传给PC机显示，以供医生实时监测 患者康复状况，同时对手部康复状态进行微量化检测。M812与PC机的数据传输依靠RS-232接口，这是由电子工业协会(Electronic Industries Association, EIA)所制定的异步传输标准接口。通常RS-232接口以9个引 脚(DB-9)或是25个引脚(DB-25)的型态出现，一般个人计算机上会有两组RS-232接口， 分别称为COMl禾口 COM2。串口通信采用的波特率为9600，无校验位，8位数据位，1位停止位，与DSP SCI模 块设置的数据格式相同。接收区数据为DSP传输来的6个ADC通道的采样值。其中第一个 通道(ADCINA0)接入2Hz的正弦波，第二个通道(ADCINA1)接地，剩余通道悬空，采样值随机。2. 1. 2数据采集和D/A电压输出模块脑电和压力传感器数值的采样工作主要由ADC采样模块完成。脑电信号的数据采 集模块主要是由数据采集子线程完成，采样频率是128Hz，脑电信号实时预处理模块对采集 到上位机的数字信号做进一步的预处理处理，消除在传输过程中所产生的干扰。传感器设定每0. 1秒采样一次，即采样率设为10Hz。M812有3个CPU定时器，可 以用来方便地实现定时采样。F2812的AD采样模块具有12位的精度，也就是说误差应该可以减小到0. 1%，但 实际上其AD的采样值与理论值具有较大的误差，最大可达9%。这显然不能满足精确测量 的要求，但通过添加校准电路及在采样程序上进行改进，可以控制转换结果误差在0. 左 右，从而满足设计要求。2. 1. 3自适应地分级助力的提供D/A是负责将数字信号转化成模拟信号，外接电器比例阀。实时采集手部MEMS柔 性传感器信号，判断手部的力与位移特征信息，自适应的提供是人手能够运动的最小助力 和最大阻力。如图12所示，为助力康复模式和阻力康复模式下的子程序流程图。在助力康复模 式下，首先初始化，传感器调零，读取角度传感器的值，做均值处理，如果发现Is内，传感器 的值未变化，即手部静止，则自动按照设定级数增大D/A输出电压△ V，从而输出气压增大 Δ P，助力增大△ F，接着循环进入下一次的传感器值的判断，进入下一次循环，直到能够产 生手部动作，运动到终点，循环结束。阻力模式正好相反，读取角度传感器的值，做均值处理，如果发现Is内，传感器 的值未变化，即手部静止，则自动按照设定级数减小D/A输出电压△ V，从而输出气压减小 Δ P，阻力减小Δ F，接着循环进入下一次的传感器值的判断，进入下一次循环，直到能够产 生手部动作，运动到终点，循环结束。此种方式，没有统一的手部能运动力的标准，因为人手能运动需要的力是因人而 异的，此种方法始终在寻找，手部刚好能运动的那个点，让患者始终能够尽自己最大的努 力，达到最大的康复训练效果。2. 2上位机中的软件部分2.2. 1开发平台和开发工具操作系统WindowsXP开发平台=MicrosoftVisual Studio. NET 2008开发语言C#数据库 Microsoft SQL Server 2005如图13，软件登陆界面，包括数据库管理，特征值提取与处理等，登陆模块用于保 证用户数据的安全性。上位机中的软件部分主要由以下模块构成2. 2. 2脑电信号特征提取与分类模块对脑电信号的特征提取使用基于burg算法的自回归模型，简称 AR(auto-regressive)模型。
不论x(n)是确定性信号还是随机信号，输入u(η)和输出χ(η)总有如下的关系
权利要求
1.一种智能化脑损伤患者手功能康复训练设备，其特征在于包括脑电信号采集处理 模块、手部力信号实时检测装置和康复机械手模块；所述的脑电信号采集处理模块提取患者主动运动意念，实时、在体、在线采集脑损伤患 者的脑电波，提取运动想象的特征信息，作为康复训练的控制信号输入至下位机DSP中，用 自发脑电信号中的运动意识信息控制康复机械手模块的运动；所述的手部力信号实时检测装置是在手部布置传感器阵列，检测手部的运动和力的信 息输入至下位机DSP，实现自适应方式、分级地为患者手功能训练提供外部补偿助力；所述的康复机械手模块包括上端带有滑槽(7)的主体机械框架(1)，在该主体机械框 架(1)的滑槽(7)内固定有手腕支架板(8)，在主机机械框架(1)的下端两侧对称固定有带 有导向槽⑶的安装板(9)，在安装板(9)的导向槽(3)内安装有横梁O)，横梁(2)的两 端分别与弹簧( 相连，弹簧( 的另一端固定在主体机械框架(1)的滑槽(7)内，与下位 机DSP相连的汽缸(4)的输出端与横梁(2)相连。
2.根据权利要求1所述的智能化脑损伤患者手功能康复训练设备，其特征在于所述 的脑电信号采集处理模块包括电极帽、前置脑电放大采集板和下位机DSP信号处理部分组 成，三道脑电采集帽提取头部C3、C4和Cz区域的脑电信号，经前置脑电放大采集板将uV级 别的脑电信号，经过脑电采集板放大一万倍，送入下位机DSP，DSP采样频率为128Hz，在下 位机中脑电信号去噪后，做任务意识分类得到人的主动运动意念，此时手功能康复训练设 备得到运动启动信号。
3.根据权利要求2所述的智能化脑损伤患者手功能康复训练设备，其特征在于所述 的脑电采集板采用逐次放大的方式，其中前置放大为25倍，二级放大为40倍，三级放大为 10倍，放大后的脑电通过光电隔离电路送至下位机DSP进行A/D转换，其采样率为128Hz， 采样精度为12位。
4.根据权利要求1所述的智能化脑损伤患者手功能康复训练设备，其特征在于所述 的手部力信号实时检测装置采用手套式结构，且在手套内安装有五个检测手指压力信号的 薄片式压力传感器和三个检测手部的运动位置的芬兰VTI公司SCA61T-FA1H1G芯片的单轴 角度传感器，薄片式压力传感器安装在中指浅屈肌(标号1)、拇短屈肌(标号2、3)、拇收肌 (标号幻、小指短屈肌(标号4)，单轴角度传感器安装在横梁背面正中间的位置，九个传感 器经A/D采样模块将信号通通过串口传入上位机。
5.根据权利要求1所述的智能化脑损伤患者手功能康复训练设备，其特征在于所述 的手部力信号实时检测装置手套的手指连接在康复机械手模块的横梁阶梯孔上。
6.根据权利要求1所述的智能化脑损伤患者手功能康复训练设备，其特征在于所述 的康复机械手模块的汽缸(4)采用医用静音空压机作为气压源，提供0-0. SMpa的气压，在 气缸(4)与气压源之间的管路上安装有单向阀、储气罐、过滤器、空气干燥润滑器、电气比 例阀和三位五通阀，其中电气比例阀与下位机DSP相连。
7.根据权利要求1所述的智能化脑损伤患者手功能康复训练设备，其特征在于所述 的下位机DSP还与外设的上位机相连，将下位机传输来的脑电及传感器信号处理后，向医 生和患者实时、动态地显示定量肌力信息、监测训练结果，由用户自行设定训练时机械手所 提供的力量等级，使其在下位机DSP的控制下自动调节外部助力或阻力的强度大小。
全文摘要
一种基于自发的运动想象脑电的手功能康复训练设备，该仪器的硬件是脑电信号采集、处理模块，手部力信号实时检测传感器阵列，基于多源信息融合的控制模块，康复机械手模块组成，计算机内设置有用于支持手部功能主动康复训练的软件。本发明采用脑损伤患者的运动想象脑电作为启动信号，以手部肌力作为反馈信号，依据患者肌无力状态、以自适应方式、分级地提供外部补偿助力或阻力，辅助运动功能障碍患者进行被动、助动及主动模式的康复训练，并向医生和患者显示手部运动功能状态信息及所提供的外部力量信息，为临床康复诊疗提供客观、量化的评定方法及指标。仪器使用简单，同时界面友好，易于医生和患者接受。系统不要求使用者具有编程经验，不提供复杂的操作环境。
文档编号A63B24/00GK102138860SQ20111000370
公开日2011年8月3日 申请日期2011年1月10日 优先权日2011年1月10日
发明者徐进, 李津, 王伊卿, 王珏, 赵玉龙, 高琳 申请人:西安交通大学