专利名称：用于手功能康复训练与评估的数据手套及其监测方法
技术领域：
本发明涉及一种医疗辅助仪器，具体涉及一种用于手功能康复训练与评估的数据手套及其监测方法。
背景技术：
当前针对由脑损伤而引起的肢体偏瘫的疗法很多，近年来亦出现了一些能够进行手部康复的机器人或数据手套。康复机器人及部分数据手套可以辅助患者完成手部的抓握等动作，但是缺乏相应的量化评估手段及方法，无法对患者康复状况给出客观评价。一些数据手套虽然能够采集到患者手部的部分信息，并用于虚拟现实环境下的沉浸式训练及量化评估，但都只针对手部运动的活度信息，即仅考虑了各手指可弯曲的角度及速度信息，并不能结合患者手部抗阻力运动能力信息作虚拟环境下的沉浸式训练，或给出抗阻力运动能力的客观评价。结合徒手肌力MMT分析标准，现有的用于手功能康复的数据手套只能对手部肌力等级为I到3级的患者进行虚拟环境下的康复训练及量化评估，对于肌力等级为3+到5级的患者则束手无策，无法进行虚拟环境下的康复训练，更无法给出康复效果的客观评价。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。当前一些手功能康复装置采用刚性机械结构，可穿戴性差，对患者活动带来不便，在此状态下采集的患者手部运动信息不能客观反映其真实状态，影响了对手部康复效果的客观评价。
发明内容
本发明目的在于提供一种用于手功能康复训练与评估的数据手套及其监测方法，本发明穿戴性强，能够采集患者手部手指弯曲角度信息及手掌面压力信息，将其应用于虚拟环境下的手功能康复训练，并能给出肌力范围从无关节运动到能抗正常阻力运动不同等级下的量化评估结果。为了解决现有技术中的这些问题，本发明提供的技术方案是:一种用于手功能康复训练与评估的数据手套，所述数据手套还包括封装于手套内手背一侧的弯曲传感器组、封装于手套内手掌一侧的柔性压力传感器组，弯曲传感器组位于各指关节处，压力传感器组位于抓握物体时手与物体相接触的若干关键节点上，弯曲传感器组、压力传感器组的引出导线封装于手套内部经手背一侧汇聚到小臂外侧，并且与后续硬件处理电路相连。对于上述数据手套，发明人还有进一步的优化实施方案。弯曲传感器组包括8 10个封装于手套内手背一侧，位于食指、中指、无名指及小拇指的掌指关节、近端指关节和远 端指关节，大拇指的掌指关节和指关节等处的弯曲传感器。
作为优化，所述压力传感器组包括12 15个封装在手套内手掌一侧，位于食指、中指、无名指及小拇指的近节指骨、远节指骨及基关节，大拇指远节指骨，拇指屈肌及小指屈肌等处的柔性压力传感器。本发明还提供了一种基于上述的用于手功能康复训练与评估的数据手套的监测方法，弯曲传感器可实时感知患者康复训练过程中手部各个关节角度变化，压力传感器实时检测抗阻力抓握训练过程中手掌面及手指的力学信息，依据徒手肌力MMT分析量表构建不同肌力等级下的虚拟现实环境进行沉浸式康复训练，在康复前期诱导患者进行手指活动范围即活度的训练，在康复中后期引导患者进行手部抗阻力运动的沉浸式训练，综合运用手指关节角度信息及手部力学状态信息，针对康复训练过程中手指运动活度、速度、抗阻力能力及手部协调能力等给出客观的量化评估结果。对于上述监测方法，发明人同样具有进一步的优化实施方案。针对需要进行抗阻力训练的患者，本数据手套可根据当前患者的肌力状态自动调整最大可测压力，具体监测流程如下:在每次进行康复训练，患者首先尽最大努力进行一次抗阻力抓握，本装置根据手掌面压力分布自动调整各个传感器对应的处理电路参数，使得各个压力传感器在本次训练中所需测量的压力在其最佳输入响应范围内，以达到最准确客观地反映患者手部力学状态的目的。本数据手套综合运用所采集的手指各关节弯曲角度信息及手掌面若干位点压力信息，可为0/1至5级肌力的量化评定提供完整的客观数据(本装置对O级及I级不予以区分)，依据徒手肌力检查的MMT分析量表，徒手肌力为I至3级的患者，主要考察无阻力状态下，手部手指运动的活度，用无阻力抓握时手部各关节可达到的弯曲角度来反映，各关节可检测的弯曲角度为O 90° ;肌力为3+至5级的患者，主要考察其手部抗阻力能力，用抓握弹性物体时手掌面不同位点压`力来反映，每个位点可检测压力范围为O 20N。徒手肌力检查MMT分析量表如下:
权利要求
1.一种用于手功能康复训练与评估的数据手套，其特征在于，所述数据手套还包括封装于手套内手背一侧的弯曲传感器组、封装于手套内手掌一侧的柔性压力传感器组，弯曲传感器组位于各指关节处，压力传感器组位于抓握物体时手与物体相接触的若干关键节点上，弯曲传感器组、压力传感器组的引出导线封装于手套内部经手背一侧汇聚到小臂外侧，并且与后续硬件处理电路相连。
2.根据权利要求I所述的用于手功能康复训练与评估的数据手套，其特征在于，弯曲传感器组包括8 10个封装于手套内手背一侧，位于食指、中指、无名指及小拇指的掌指关节、近端指关节和远端指关节，大拇指的掌指关节和指关节等处的弯曲传感器。
3.根据权利要求I所述的用于手功能康复训练与评估的数据手套，其特征在于，所述压力传感器组包括12 15个封装在手套内手掌一侧，位于食指、中指、无名指及小拇指的近节指骨、远节指骨及基关节，大拇指远节指骨，拇指屈肌及小指屈肌等处的柔性压力传感器。
4.一种基于上述的用于手功能康复训练与评估的数据手套的监测方法，其特征在于，弯曲传感器可实时感知患者康复训练过程中手部各个关节角度变化，压力传感器实时检测抗阻力抓握训练过程中手掌面及手指的力学信息，依据徒手肌力MMT分析量表构建不同肌力等级下的虚拟现实环境进行沉浸式康复训练，在康复前期诱导患者进行手指活动范围即活度的训练，在康复中后期引导患者进行手部抗阻力运动的沉浸式训练，综合运用手指关节角度信息及手部力学状态信息，针对康复训练过程中手指运动活度、速度、抗阻力能力及手部协调能力等给出客观的量化评估结果。
5.根据权利要求4所述的用于手功能康复训练与评估的数据手套的监测方法，其特征在于，针对需要进行抗阻力训练的患者，本数据手套可根据当前患者的肌力状态自动调整最大可测压力，具体监测流程如下 在每次进行康复训练，患者首先尽最大努力进行一次抗阻力抓握，本装置根据手掌面压力分布自动调整各个传感器对应的处理电路参数，使得各个压力传感器在本次训练中所需测量的压力在其最佳输入响应范围内，以达到最准确客观地反映患者手部力学状态的目的。
6.根据权利要求4所述的用于手功能康复训练与评估的数据手套的监测方法，其特征在于，本数据手套综合运用所采集的手指各关节弯曲角度信息及手掌面若干位点压力信息，可为0/1至5级肌力的量化评定提供完整的客观数据(本装置对O级及I级不予以区分)，依据徒手肌力检查的MMT分析量表，徒手肌力为I至3级的患者，主要考察无阻力状态下，手部手指运动的活度，用无阻力抓握时手部各关节可达到的弯曲角度来反映，各关节可检测的弯曲角度为(Γ90° ;肌力为3+至5级的患者，主要考察其手部抗阻力能力，用抓握弹性物体时手掌面不同位点压力来反映，每个位点可检测压力范围为(Γ20Ν。
7.根据权利要求4或6所述的用于手功能康复训练与评估的数据手套的监测方法，其特征在于，依据患者手部各关节的角度信息及物体抓握时手部压力信息，结合徒手肌力MMT分析标准，建立合适的虚拟现实环境用于不同肌力状态下的沉浸式训练，进行沉浸式训练的监测流程如下 针对I至3级肌力患者，主要采集患者手部各手指弯曲角度信息，建立虚拟现实环境引导患者在消除重力位或抗肢体重力下进行不同幅度不同速度的抓握运动，或抓握至不同目标位后姿势的维持； 针对3+至5级肌力患者，主要检测手部压力信息，建立虚拟环境引导患者进行不同目标阻力下抓握运动，或抓握至目标阻力后肌力输出的维持。
8.根据权利要求4所述的用于手功能康复训练与评估的数据手套的监测方法，其特征在于，本数据手套不仅考虑患者手部运动的活度及肌力情况，亦考虑患者进行手部操作时各手指及关节间的协调能力； 本装置包含所采集的正常人手操作过程中手部各手指的运动轨迹及压力信息，建立了正常人手操作过程中手指空间运动及力量分布的动态模型； 在患者进行康复训练及评价中，将患者训练过程中手部运动轨迹/力量与此动态模型作比对，找出各手指的运动轨迹/力量偏差，乘以各手指的最优权重后给出最终的协调能力量化评分。
全文摘要
本发明公开了一种用于手功能康复训练与评估的数据手套，所述数据手套还包括封装于手套内手背一侧的弯曲传感器组、封装于手套内手掌一侧的柔性压力传感器组，弯曲传感器组位于各指关节处，压力传感器组位于抓握物体时手与物体相接触的若干关键节点上，弯曲传感器组、压力传感器组的引出导线封装于手套内部经手背一侧汇聚到小臂外侧，并且与后续硬件处理电路相连。本发明穿戴性强，能够采集患者手部手指弯曲角度信息及手掌面压力信息，将其应用于虚拟环境下的手功能康复训练，并能给出肌力范围从无关节运动到能抗正常阻力运动不同等级下的量化评估结果。
文档编号A61B5/11GK103251419SQ20131014906
公开日2013年8月21日 申请日期2013年4月25日 优先权日2013年4月25日
发明者王珏, 郑杨, 张明明, 王刚, 秦永辉, 郭小凤 申请人:西安交通大学苏州研究院, 西安交通大学, 苏州苏比特医疗科技有限公司