一种超越障碍运动腕关节保护装置及检测方法与流程

本发明属于腕关节保护技术领域，尤其涉及一种超越障碍运动腕关节保护装置及检测方法。

背景技术：

腕关节wristjoint是一由多关节组成的复杂关节，包括桡腕关节、腕骨间关节和腕掌关节，三个关节都相互关连(除拇指的腕掌关节外)，统称为腕关节。狭义上看，腕关节是指桡骨下端与第1排腕骨间的关节(豌豆骨除外)，即桡腕关节；但从功能着眼，腕关节实际应包括桡腕关节、腕骨间关节及桡尺远侧关节，它们在运动上是统一的，腕关节位于腕管的深处。腕关节是完成上肢功能的主要部分，日常生活中容易引起损伤。然而，现有超越障碍运动腕关节保护装置不能准确估计手腕关节运动力矩；同时，对腕关节运动功能评价存在受检测人员主观因素影响、检测动作过多、病人容易疲劳等缺点，而且无法体现肢体功能细微的进展变化。

腕关节，又称桡腕关节，是典型的椭圆关节，注意尺骨不参与此关节的组成。腕关节由手的舟骨、月骨和三角骨的近侧关节面作为关节头，桡骨的腕关节面和尺骨头下方的关节盘作为关节窝而构成。

运动员在运动时手腕是非常容易受伤的部位，目前的防护措施是佩戴护腕，但是现有的护腕，现有的体育运动用手腕关节保护装置固定效果差，在使用过程中用力过度或者使用次数过多容易发生松散，会给使用者造成二次受伤。再就是运动员在运动过程中会大量出汗，护腕在多次使用后会沾满汗渍，无法清洗，卫生程度下降，影响用户体验。

综上所述，现有技术存在的问题是：(1)现有超越障碍运动腕关节保护装置不能准确估计手腕关节运动力矩；同时，对腕关节运动功能评价存在受检测人员主观因素影响、检测动作过多、病人容易疲劳等缺点，而且无法体现肢体功能细微的进展变化。

(2)现有的体育运动用手腕关节保护装置固定效果差，在使用过程中用力过度或者使用次数过多容易发生松散，会给使用者造成二次受伤；

(3)运动员在运动过程中会大量出汗，护腕在多次使用后会沾满汗渍，无法清洗，卫生程度下降，影响用户体验。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种超越障碍运动腕关节保护装置。

本发明是这样实现的，一种超越障碍运动腕关节保护装置的检测方法，包括：

步骤一，通过模型构建程序建立用户手腕关节正向肌骨模型；基于表面肌电信号的单块肌肉力计算：

应用hill三元素模型，hill方程描述为：

(a+f)(v+b)＝b(f0+a)

简化为：

式中，a、b为实验参数，f0是等长收缩最大张力，v是肌肉收缩速度，f0、v是肌肉纤维初始长度、温度、周围环境的化学组成及浓度等的函数；

肌肉收缩速度v表示为：

式中，t为肌肉收缩时间，δl为肌肉收缩长度；采用表面肌电信号持续时间作为肌肉收缩时间，而表面肌电信号持续时间能够利用tke算子求出；肌肉收缩长度作为实验参数进行优化；

则单块肌肉力最终简化表达式为：

步骤二，多块肌肉共同作用下腕关节力矩求解：根据骨杠杆原理，单块肌肉收缩力在关节上产生的转动力矩为：

ti＝ri×fi·cos(φi)i＝1,2,…,n

式中，ri为关节转动中心到力作用点的位移矢量；fi为肌肉力矢量；φi为肌肉羽状角；n为肌肉数量；

将其转换为：

ti＝ki·fii＝1,2,…,n

式中，ki＝ri·cos(φi)为比例系数；

确定每块肌肉对关节的力矩贡献并相加，即得到腕关节力矩：

至此得到腕关节正向肌骨模型，实现表面肌电信号估计腕关节运动力矩，即：

步骤二，利用多关节等速肌力测试系统与表面肌电仪同步测量前臂各肌肉等长收缩最大张力；

步骤三，获得步骤二所述前臂各肌肉等长收缩最大张力数据后，再利用三维运动捕捉系统采集用户手腕关节种运动速度下腕关节运动学数据的同时，利用表面肌电仪同步采集人手前臂块肌肉表面肌电信号，并进行预处理，利用tke算子求出肌肉收缩时间；

步骤四，利用三维运动捕捉系统采集用户手腕关节运动学数据，建立用户手腕关节简化模型，进行逆动力学求解，得到用户手腕关节弯曲伸展极限位置处力矩；利用三维运动捕捉系统采集用户手腕关节运动学数据中，包括获取人体腕关节动作时的加速度信号和肌电信号样本数据，通过三维加速度传感器检测腕关节运动的加速度信号，表面肌电信号采集仪拾取人体腕关节动作时相应肌肉的肌电信号，两类信号通过数据采集卡采集到pc机上，保证信号的同步性和一致性，信号的采样频率是1khz；

步骤五，确定步骤四中的两类信号的采样位置和周期信号；关于信号的采样位置，将三维加速度传感器置于腕关节的小臂和大臂，分别测量腕关节动作时小臂和大臂在不同方向的加速度信号；在肌电信号源位置的选择上，依据生物力学分析结果，按其在动作中的贡献大小来选择肌肉，选择小臂内侧的腕关节尺侧腕屈肌、小臂外侧的尺侧腕伸肌和大臂内侧的肱二头肌的肌电信号；这三块肌肉分布在手臂的不同区域，在位置和信号区分度上都具有典型性；在确定周期信号时，肌电信号从能量的角度确定起止点，即在较小时间段内，信号的能量值大于一定阈值，则表示进行动作或保持动作；加速度信号则利用一段时间内加速度变化的累积量超过一定阈值来判定是否在进行动作；

步骤六，对加速度信号和肌电信号进行特征提取；肌电信号的特征包括均方根、小波包能量和基本尺度熵，分别体现了动作的时域信号幅值、时频域信号能量和复杂度特性；加速度的特征为均方根、信号导数的均方根和基本尺度熵，分别表示动作的时域信号幅值、动作平滑程度和复杂度特性；

步骤七，在肢体进行特定典型动作时，在信号特征提取的基础上，根据信号特征的典型性和可区分性对特征值进行筛选，从而更有效的提取适合于腕关节运动状态分析的信号特征；

步骤八，将筛选后的特征值进行优化组合，实现腕关节肩肘腕关节运动状态分析；利用两类信号的不同优势，将两类信号的特征值进行组合；以简式fugl-meyer评分值为标准，构建线性回归模型，实现多元信号特征的优化组合；再完成腕关节正向肌骨模型标定。

进一步，步骤七所述在肢体进行特定典型动作时，在信号特征提取的基础上，根据信号特征的典型性和可区分性对特征值进行筛选方法：

a)针对不同类型的动作，选择具有区分性和代表性的特征值；

b)针对执行动作能力的不同，即进行完整和非完整动作时，选择的特征值须能体现出两者的差异；经过特征筛选后表明，肌电信号的均方根特征和小波包能量特征能较好的体现腕关节执行动作的能力；加速度信号的均方根特征和基本尺度熵特征对腕关节运动状态有较好的代表性。

本发明的另一目的在于提供一种超越障碍运动腕关节保护装置的检测系统，包括：上护腕，上护腕上方嵌套有固定架；上护腕顶面设置有压力检测模块、湿度检测模块、肌电信号检测模块、按摩模块；上护腕正面设置有主控模块、力矩估计模块、评价模块、显示器；

压力检测模块，与主控模块连接，用于通过压力传感器检测腕关节受压数据；

湿度检测模块，与主控模块连接，用于通过湿度传感器检测腕关节外表湿度数据；

肌电信号检测模块，与主控模块连接，用于通过肌电芯片检测腕关节肌电信号；

主控模块，与压力检测模块、湿度检测模块、肌电信号检测模块、按摩模块、力矩估计模块、评价模块、显示器连接，用于通过主控器控制各个模块正常工作；

按摩模块，与主控模块连接，用于通过估计程序对腕关节运动力矩进行估计；

力矩估计模块，与主控模块连接，用于通过按摩器对腕关节进行按摩；

评价模块，与主控模块连接，用于通过评价程序对腕关节运动功能进行评价；

显示器，与主控模块连接，用于显示检测的压力、湿度、肌电信号数据及估计结果、评价结果。

进一步，所述上护腕通过连接带与下护腕连接，所述上护腕和下护腕内部均穿设有多条纵向的支撑条，所述上护腕内部缝制有上防护垫，所述下护腕内部缝制有下防护垫，所述下护腕上端缝制连接有掌套，所述掌套内部穿设有横置支撑条；

所述上护腕和下护腕里侧表面均通过魔术贴固定有吸汗棉层。

所述上护腕左端缝接有母魔术贴，所述母魔术贴中间开设有透气孔，所述上护腕和下护腕外表面缝制有子魔术贴。

所述上护腕和下护腕中部均开设有多个透气孔。

所述上护腕和下护腕里侧在支撑条位置开设有横向开口，所述掌套里侧在横置支撑条位置开设有纵向开口。

所述母魔术贴外侧上下两端分别缝制有两个按扣，所述母魔术贴通过按扣连接有保温防护层。

所述掌套前端下侧缝制有五个弹性指套，所述五个弹性指套均匀间隔设置。

本发明另一目的在于提供一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行所述超越障碍运动腕关节保护装置的检测方法。

本发明的优点及积极效果为：本发明通过力矩估计模块建立的表面肌电信号估计用户手腕关节运动力矩的正向肌骨模型具有更好的实际应用性；本发明通过对hill肌肉力模型进行改进，引入表面肌电信号，根据表面肌电信号起止时刻计算肌肉收缩时间，从而建立表面肌电信号与关节力矩之间的联系；提高手腕关节运动力矩估计的准确性；同时，通过评价模块在评价方法上，利用两类信号在动作分析中的不同优势，以简式fugl-meyer评分值为标准，针对腕关节的典型动作构建多个线性回归模型，将信号的特征值进行优化组合。以多元运动特征值的优化组合结果实现腕关节运动功能的综合性评价，研究运动信号特征对上肢运动功能诊断的不同重要性并验证评价方法的有效性。

本发明通过设置支撑条、横置支撑条、上防护垫和下防护垫，可以对手腕关节的固定保护效果，运动员在高强度使用时也不会发生变形、松散，避免了对运动员造成二次伤害。通过设置吸汗棉层，运动员在大量出汗后可以对吸汗棉层进行清洗，改善卫生状况，提高用户体验；

本发明通过设置母魔术贴和子魔术贴，在运动员运动时可以对手腕关节进行大面积有效的固定；

本发明通过设置透气孔，可以提高手腕关节部位的空气流通，减少汗液流出。

本发明通过在多个支撑条里侧设置的开口可以方便对支撑条进行拆卸更换。

本发明通过按扣连接的保温防护层，可以在需要使用时进行佩戴。

附图说明

图1是本发明实施例提供的超越障碍运动腕关节保护装置结构框图。

图2是本发明实施例提供的力矩估计模块估计方法流程图。

图3是本发明实施例提供的通过模型构建程序建立用户手腕关节正向肌骨模型的具体方法流程图。

图4是本发明实施例提供的评价模块评价方法流程图。

图5是本发明实施例提供的在肢体进行特定典型动作时，在信号特征提取的基础上，根据信号特征的典型性和可区分性对特征值进行筛选方法流程图。

图6是本发明实施例提供的超越障碍运动腕关节保护装置结构示意图。

图7是本发明实施例提供的吸汗棉层结构示意图。

图8是本发明实施例提供的横向开口结构示意图。

图9是本发明实施例提供的按扣结构示意图；

图6中：1、母魔术贴；2、透气孔；3、支撑条；4、吸汗棉层；5、上护腕；6、连接带；7、下护腕；8、上防护垫；9、下防护垫；10、横置支撑条；11、掌套；12、子魔术贴；13、横向开口；14、按扣。

图1中：5、上护腕；15、固定架；16、压力检测模块；17、湿度检测模块；18、肌电信号检测模块；19、主控模块；20、按摩模块；21、力矩估计模块；22、评价模块；23、显示器。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1所示，本发明实施例提供的超越障碍运动腕关节保护装置包括：上护腕5；固定架15；压力检测模块16；湿度检测模块17；肌电信号检测模块18；主控模块19；按摩模块20；力矩估计模块21；评价模块22；显示器23。

上护腕5上方嵌套有固定架15；上护腕5顶面设置有压力检测模块16、湿度检测模块17、肌电信号检测模块18、按摩模块20；上护腕5正面设置有主控模块19、力矩估计模块21、评价模块22、显示器23；

压力检测模块，与主控模块连接，用于通过压力传感器检测腕关节受压数据。

湿度检测模块，与主控模块连接，用于通过湿度传感器检测腕关节外表湿度数据。

肌电信号检测模块，与主控模块连接，用于通过肌电芯片检测腕关节肌电信号。

主控模块，与压力检测模块、湿度检测模块、肌电信号检测模块、按摩模块、力矩估计模块、评价模块、显示器连接，用于通过主控器控制各个模块正常工作。

按摩模块，与主控模块连接，用于通过估计程序对腕关节运动力矩进行估计。

力矩估计模块，与主控模块连接，用于通过按摩器对腕关节进行按摩。

评价模块，与主控模块连接，用于通过评价程序对腕关节运动功能进行评价。

显示器，与主控模块连接，用于显示检测的压力、湿度、肌电信号数据及估计结果、评价结果。

如图2所示，本发明提供的力矩估计模块估计方法如下：

s101，通过模型构建程序建立用户手腕关节正向肌骨模型；

s102，利用多关节等速肌力测试系统与表面肌电仪同步测量前臂各肌肉等长收缩最大张力。

s103，在利用三维运动捕捉系统采集用户手腕关节3种运动速度下腕关节运动学数据的同时，利用表面肌电仪同步采集人手前臂6块肌肉表面肌电信号，并进行预处理，利用tke算子求出肌肉收缩时间。

s104，利用三维运动捕捉系统采集用户手腕关节运动学数据，建立用户手腕关节简化模型，进行逆动力学求解，得到用户手腕关节弯曲伸展极限位置处力矩。

s105，利用共轭梯度法完成腕关节正向肌骨模型标定。

如图3所示，本发明提供的通过模型构建程序建立用户手腕关节正向肌骨模型的具体方法如下：

s201，基于表面肌电信号的单块肌肉力计算：

应用hill三元素模型，hill方程描述为：

(a+f)(v+b)＝b(f0+a)

简化为：

式中，a、b为实验参数，f0是等长收缩最大张力，v是肌肉收缩速度，f0、v是肌肉纤维初始长度、温度、周围环境的化学组成及浓度等的函数；

肌肉收缩速度v表示为：

式中，t为肌肉收缩时间，δl为肌肉收缩长度；采用表面肌电信号持续时间作为肌肉收缩时间，而表面肌电信号持续时间能够利用tke算子求出；肌肉收缩长度作为实验参数进行优化；

则单块肌肉力最终简化表达式为：

s202，多块肌肉共同作用下腕关节力矩求解：

根据骨杠杆原理，单块肌肉收缩力在关节上产生的转动力矩为：

ti＝ri×fi·cos(φi)i＝1,2,…,n

式中，ri为关节转动中心到力作用点的位移矢量；fi为肌肉力矢量；φi为肌肉羽状角；n为肌肉数量；

将其转换为：

ti＝ki·fii＝1,2,…,n

式中，ki＝ri·cos(φi)为比例系数；

确定每块肌肉对关节的力矩贡献并相加，即得到腕关节力矩：

至此得到腕关节正向肌骨模型，实现表面肌电信号估计腕关节运动力矩，即：

如图4所示，本发明提供的评价模块9评价方法如下：

s301，通过医学设备对生物运动信息的选择与样本数据采集。

在信号源的选择上，生物运动信息包括腕关节运动力学信息和生物电信息，这两类信息从不同方面表征了腕关节的运动状态和动作的执行能力；在动力学信息中选择加速度信号，生物电信息中选择肌电信号作为腕关节运动的生物运动信息；

获取人体腕关节动作时的加速度信号和肌电信号样本数据，具体如下：通过三维加速度传感器检测腕关节运动的加速度信号，表面肌电信号采集仪拾取人体腕关节动作时相应肌肉的肌电信号，两类信号通过数据采集卡采集到pc机上，保证信号的同步性和一致性，信号的采样频率是1khz。

s302，确定s301中的两类信号的采样位置和周期信号。

关于信号的采样位置，将三维加速度传感器置于腕关节的小臂和大臂，分别测量腕关节动作时小臂和大臂在不同方向的加速度信号；在肌电信号源位置的选择上，依据生物力学分析结果，按其在动作中的贡献大小来选择肌肉，选择小臂内侧的腕关节尺侧腕屈肌、小臂外侧的尺侧腕伸肌和大臂内侧的肱二头肌的肌电信号；这三块肌肉分布在手臂的不同区域，在位置和信号区分度上都具有典型性；在确定周期信号时，肌电信号从能量的角度确定起止点，即在较小时间段内，信号的能量值大于一定阈值，则表示进行动作或保持动作；加速度信号则利用一段时间内加速度变化的累积量超过一定阈值来判定是否在进行动作。

s303，对加速度信号和肌电信号进行特征提取。

肌电信号的特征包括均方根、小波包能量和基本尺度熵，分别体现了动作的时域信号幅值、时频域信号能量和复杂度特性；加速度的特征为均方根、信号导数的均方根和基本尺度熵，分别表示动作的时域信号幅值、动作平滑程度和复杂度特性。

s304，在肢体进行特定典型动作时，在信号特征提取的基础上，根据信号特征的典型性和可区分性对特征值进行筛选，从而更有效的提取适合于腕关节运动状态分析的信号特征。

s305，将筛选后的特征值进行优化组合，实现腕关节肩肘腕关节运动状态分析。

利用两类信号的不同优势，将两类信号的特征值进行组合；以简式fugl-meyer评分值为标准，构建线性回归模型，实现多元信号特征的优化组合。

如图5所示，本发明提供的在肢体进行特定典型动作时，在信号特征提取的基础上，根据信号特征的典型性和可区分性对特征值进行筛选方法：

s401，针对不同类型的动作，选择具有区分性和代表性的特征值。

s402，针对执行动作能力的不同，即进行完整和非完整动作时，选择的特征值须能体现出两者的差异；经过特征筛选后表明，肌电信号的均方根特征和小波包能量特征能较好的体现腕关节执行动作的能力；加速度信号的均方根特征和基本尺度熵特征对腕关节运动状态有较好的代表性。

本发明工作时，首先，将腕关节通过上护腕上方的固定架进行固定；接着，通过压力检测模块利用压力传感器检测腕关节受压数据；通过湿度检测模块利用湿度传感器检测腕关节外表湿度数据；通过肌电信号检测模块利用肌电芯片检测腕关节肌电信号；其次，主控模块利用主控器控制各个模块正常工作；通过按摩模块利用估计程序对腕关节运动力矩进行估计；通过力矩估计模块8利用按摩器对腕关节进行按摩；然后，通过评价模块利用评价程序对腕关节运动功能进行评价；最后，通过显示器显示检测的压力、湿度、肌电信号数据及估计结果、评价结果。

下面结合具体硬件对本发明作进一步描述。

如图6所示，上护腕5通过连接带6与下护腕7连接，上护腕5和下护腕7内部均穿设有多条纵向的支撑条3，上护腕5内部缝制有上防护垫8，下护腕7内部缝制有下防护垫9，下护腕7上端缝制连接有掌套11，掌套11内部穿设有横置支撑条10；如图7所示，上护腕5和下护腕7里侧表面均通过魔术贴固定有吸汗棉层4。吸汗棉层可以拆解下来进行清洗。

图8是本发明实施例提供的横向开口结构示意图。

图9是本发明实施例提供的按扣结构示意图；

在本发明中，上护腕5左端缝接有母魔术贴1，母魔术贴1中间开设有透气孔2，上护腕5和下护腕7外表面缝制有子魔术贴12。

在本发明中，上护腕5和下护腕6中部均开设有多个透气孔。

在本发明中，上护腕5和下护腕6里侧在支撑条3位置开设有横向开口13，掌套11里侧在横置支撑条位置开设有纵向开口。支撑条和横置支撑条在高强度使用后可以进行拆解更换。

在本发明中，母魔术贴1外侧上下两端分别缝制有两个按扣14，母魔术贴1通过按扣连接有保温防护层。

掌套11前端下侧缝制有五个弹性指套，五个弹性指套均匀间隔设置。

本发明在使用时，首先把手掌伸进掌套11下侧的多个指套内，然后把上护腕5折叠，把母魔术贴1粘贴到上下护腕表层的字魔术贴12上，然后开始运动。当本发明高强度使用之后，吸汗棉层4会充满汗渍，可以拆解下来进行清洗；如果支撑条3强度降低无法保证对腕关节的支撑保护时，可以在支撑条3里侧的横向开口13位置将支撑条3取出，将备用的支撑条进行更换。在寒冷季节使用时，可以通过母魔术贴1表面的按扣14与保温防护层进行连接，通过保温防护层进行保温防护。

应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。