一种康复外骨骼训练模式控制系统及方法与流程

本发明涉及康复医疗领域，尤其涉及一种基于网络、数据库数据共享的康复外骨骼训练模式控制系统和方法。

背景技术：

人的肢体是一个复合而精密的动力学系统，如果受损导致肢体的运动障碍将直接影响人的生活质量，及时科学的康复治疗对肢体运动功能的恢复和提高起到非常重要的作用。康复外骨骼是外骨骼技术和康复医疗相结合的新应用，随着计算机技术、康复医学、机器人学和微电子技术等新兴科学技术的快速发展，大力推进了康复医疗设施的智能化，给医用机器人发展带来了新机遇。

近些年，国内外的诸多科研人员已研制出各种风格迥异的康复外骨骼训练系统，可以为四肢受损患者提供科学丰富的训练方法和训练效果评估指标，帮助患者进行康复训练，但目前康复外骨骼训练系统是单机管控，训练模式等相关数据都无法共享；训练模式也相对单一，可选择的训练模式有限；对参与康复训练患者的个体差异考虑较少，一般不会根据患者特征为其定制训练模式；对康复外骨骼训练过程中有效经验积累不够，训练过程中的有效训练模式无法被记录下来，供后续使用。

技术实现要素：

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种基于网络、数据库数据共享的康复外骨骼训练模式控制系统和方法。

本发明的技术解决方案是：一种康复外骨骼训练模式控制系统，包括康复外骨骼数据库、可根据需求进行数量扩展的上位机，康复外骨骼数据库与上位机之间通过网络连接；每台上位机包括数据接收模块、训练模式选择模块、训练效果评估模块、训练模式调整模块；

康复外骨骼数据库中根据临床信息预先存储患者特征属性、训练模式特征属性、评估特征属性以及三者之间的关系映射链；

每台上位机上的数据接收模块通过人机交互界面接收待康复患者的特征属性信息，以及接收医疗仪器发送的该患者最新的评估特征属性信息；

训练模式选择模块将数据接收模块接收的上述信息与康复外骨骼数据库中存储的信息进行比对，进而确定当前最优的训练模式特征属性，并根据该训练模式特征属性发送相应的指令至康复外骨骼训练装置，由康复外骨骼训练装置执行相应指令对患者进行每组训练；所述的医疗仪器发送的该患者最新的评估特征属性信息初始值为训练前患者的评估特征属性信息；

医疗仪器在每组训练后，采集患者的评估特征属性信息并发送至数据接收模块；

训练效果评估模块根据每组训练后的评估特征属性信息解算出评价参数，若评价参数表征本组康复训练有效，则将该患者的特征属性信息、训练前的评估特征属性信息以及对应的训练模式特征属性在康复外骨骼数据库中建立关系映射链；若无效，启动训练模式调整模块；

训练模式调整模块根据患者的评估特征属性信息调整训练模式特征属性，根据调整后的训练模式特征属性发送控制指令至康复外骨骼训练装置进行一组训练。

进一步的，所述的人机交互界面包括紧急停止功能区域和功能选择控制区域；所述的功能选择控制区域提供训练模式特征属性人工调整界面和训练模式选择界面，在人工调整界面由人工输入对应数值后直接由上位机中的数据接收模块进行接收，训练模式调整模块直接根据接收的数据发送相应控制指令；在训练模式选择界面，人工对数据库中已有的训练模式进行选择，由训练模式选择模块直接根据选择的训练模式发送相应的控制指令。

进一步的，训练模式选择模块确定当前最优的训练模式特征属性的实现方式如下：

(1)根据外骨骼康复医疗临床经验数据为患者的各个特征属性i以及评估特征属性j设置权重值pi、pj，∑ipi＝1,∑jpj＝1；

为患者特征属性设置权重值p31，为评估特征属性设置权重值p32，p31+p32＝1，p32＞p31；

(2)根据当前训练患者的特征属性值ai以及当前最新的评估特征属性值bj，计算与数据库中已存数据相似度{s1,s2…sm…sn}；

其中，aim、bjm为数据库中第m条关系映射链对应的特征属性值以及评估特征属性值；

n为数据库中存储的关系映射链数量；

(3)求出最佳相似度x＝min{s1,s2……sn}，x对应的sm便是与训练患者状态最相近的，根据sm在数据库中通过关系映射链找到对应的训练模式特征属性值，即为该患者的最佳训练模式。

进一步的，训练效果评估模块判断康复训练是否有效的实现方式如下：

(1)依据外骨骼康复医疗临床经验数据结合患者自身的损伤类型和损伤级别，解算出目标评估特属性征值obj；

(2)根据训练后的评估特征属性信息bj与目标评估特征属性值解算评价参数

(3)判断g是否落入预设的阈值范围，若落入，则表征本组康复训练有效，否则无效。

进一步的，所述的预设的阈值范围(0～5)。

进一步的，目标评估特属性征值obj的确定步骤如下：

(1.1)依据外骨骼康复医疗临床经验数据，以损伤类型和损伤等级为分类分别建立每个评估特征属性的变化率参照表；

(1.2)根据患者的损伤类型和损伤级别，针对每个评估特征属性分别在上述属性变化率参照表中找出对应的属性变化率集合；

(1.3)针对每个评估特征属性，取找出对应的属性变化率集合的交集作为该评估特征属性的变化率；

(14)针对每个评估特征属性，将训练前的评估特征属性值加上步骤(1.3)中得到的对应的变化率，即得到该评估特征属性的目标评估特属性征值。

进一步的，训练模式调整模块利用下述公式调整训练模式特征属性值：

h'i＝hi+∑j(b'j-bj)×kij×pj

其中，hi为训练模式特征属性值，

hi'为调整后训练模式特征属性值，

bj'为训练后评估特征参数值，

pj为评估特征属性j的权重值，

kij为训练模式特征属性调整率和评估特征属性变化率关系的经验系数。

一种康复外骨骼训练模式控制方法，步骤如下：

(1)预先在康复外骨骼数据库中根据临床信息预先存储患者特征属性、训练模式特征属性、评估特征属性以及三者之间的关系映射链；

(2)将康复外骨骼数据库与多台上位机之间通过网络进行连接，上位机的数量根据实际需求设置；参与训练的每台上位机按照下述步骤执行每组训练：

(2.1)接收外部输入的待康复患者的特征属性信息；

(2.2)将接收的待康复患者的特征属性信息、该患者最新的评估特征属性信息与康复外骨骼数据库中存储的信息进行比对，进而确定当前最优的训练模式特征属性，并根据该训练模式特征属性发送相应的指令至康复外骨骼训练装置，由康复外骨骼训练装置执行相应指令对患者进行当前组的训练；所述的最新的评估特征属性信息在第一组训练开始前为训练前患者的评估特征属性信息，之后每组训练为前一组训练后采集的患者的评估特征属性信息；

(2.3)当前组训练结束后，通过医疗仪器采集患者的评估特征属性信息；

(2.4)根据训练后的评估特征属性信息解算出评价参数，若评价参数表征本组康复训练有效，则转步骤(2.5)，若无效，则转步骤(2.6)；

(2.5)将该患者的特征属性信息、训练前的评估特征属性信息以及对应的训练模式特征属性在康复外骨骼数据库中建立关系映射链，转步骤(2.2)进行下一组训练；

(2.6)根据患者的评估特征属性信息调整训练模式特征属性，根据调整后的训练模式特征属性发送控制指令至康复外骨骼训练装置进行一组训练后，转步骤(2.3)。

进一步的，所述的人机交互界面包括紧急停止功能区域和功能选择控制区域；所述的功能选择控制区域提供训练模式特征属性人工调整界面和训练模式选择界面，在人工调整界面由人工输入对应数值后直接由上位机根据接收的数据发送相应控制指令至康复外骨骼训练装置，转入步骤(2.3)开始执行；在训练模式选择界面，人工对数据库中已有的训练模式进行选择，由上位机直接根据选择的训练模式发送相应的控制指令至康复外骨骼训练装置，转入步骤(2.3)开始执行。

本发明与现有技术相比有益效果为：

本发明系统/方法基于网络和数据库技术，能对连入网络的康复外骨骼系统产生的训练模式及相关数据进行收集，并存储在数据库中，实现康复外骨骼训练模式经验积累，同时将数据库数据共享给网络上的各个康复外骨骼系统供其查找调用。随着数据库中康复外骨骼训练模式及其相关数据不断增加丰富，将为患者提供更精细、精确的康复外骨骼训练模式。

本发明提出了一种康复外骨骼训练模式控制系统及方法。该系统由1套数据库，通信网络，一到多套上位机及与每台上位机匹配的康复外骨骼装置、人机交互、医疗仪器设备组成。该系统可以根据患者自身特点为其定制适合的康复外骨骼训练模式，并能对训练效果评估，对训练效果不佳的康复外骨骼训练模式能进行调整产生新的康复外骨骼训练模式；系统除了能够提供自动化康复训练过程，还预留人机交互接口，医师、患者自由控制康复训练。

附图说明

图1为本发明系统架构图；

图2为本发明训练模式选择流程图；

图3为本发明训练模式效果评估流程图；

图4为本发明训练模式调整流程图；

图5为本发明关系映射链图。

具体实施方式

下面结合附图及实例对本发明做详细说明。

本文提出的系统如图1所示，包括康复外骨骼数据库、可根据需求进行数量扩展的上位机，康复外骨骼数据库与上位机之间通过网络连接(例如局域网或者互联网等)；每台上位机包括数据接收模块、训练模式选择模块、训练效果评估模块、训练模式调整模块。

下面对每个部分具体说明如下

(一)康复外骨骼数据库

是康复外骨骼训练模式控制系统的重要组成部分，是一套大存储量数据库系统，用于存储康复外骨骼系统相关数据，是康复外骨骼训练模式样本空间，为上位机各种算法解算提供数据支持，是实现局域网上多套康复外骨骼系统数据共享的基础。康复外骨骼数据库中根据临床信息预先存储患者特征属性、训练模式特征属性、评估特征属性以及三者之间的关系映射链。

数据库中存储如下信息：

患者特征属性：主要用来描述患者的身体和心理特征，例如可以包括：性别、年龄、体重、康复肢体长度、损伤类型、损伤等级、心理状态；根据实际需求，一般来讲，损伤类型、损伤等级为必须特征，其他为可选特征，也可根据需要添加其它特征。

训练模式特征属性：主要用来描述在设定时间内康复外骨骼训练运动特征，主要包括运动轨迹、速度、屈伸角度、牵引力度及训练时间。

评估特征属性：主要用来描述患者身体机能特征，特征属性包括肌肉活性、心率及耗氧量。

关系映射链，如图5所示：

在数据库中分别建患者特征属性表，评估特征属性表，训练模式特征属性表及关系映射链表。

患者特征属性表存储患者特征属性值及主键值a_pk

评估特征属性表存储评估特征属性值及主键值b_pk

训练模式特征属性表存训练模式特征属性值及主键值h_pk

关系映射链表存储a_pk，b_pk，h_pk及主键值rc_pk，通过关系映射链表建立患者特征属性、评估特征属性及训练模式特征属性之间的映射关系。

(二)医疗仪器

医疗仪器用于测量患者在康复训练前及训练过程中的心率、耗氧量及肌肉活性，按上位机需求将测得数据发送给上位机。采用目前现有的设备即可。

(三)上位机

上位机上的数据接收模块通过人机交互界面接收待康复患者的特征属性信息，以及接收医疗仪器发送的该患者最新的评估特征属性信息；

(a)训练模式选择模块

训练模式选择模块将数据接收模块接收的上述信息与康复外骨骼数据库中存储的信息进行比对，进而确定当前最优的训练模式特征属性，并根据该训练模式特征属性发送相应的指令至康复外骨骼训练装置，由康复外骨骼训练装置执行相应指令对患者进行每组训练；所述的医疗仪器发送的该患者最新的评估特征属性信息初始值为训练前患者的评估特征属性信息；

如图2，训练模式选择流程图，具体包括以下步骤：从医疗仪器获取患者最新的评估特征属性值a，从人机交互获取患者特征属性值，把患者评估特征属性值a和患者特征属性值作为属性值加权匹配选择算法的入参，从数据库中解算出最佳训练模式，根据最佳训练模式得到训练模式特征值，发送给控制驱动器控制康复外骨骼做训练。

根据外骨骼康复医疗临床经验数据为患者的各个特征属性设置权重值p11，p12,p13,p14,p15,p16,p17分别对应性别，年龄，体重，康复肢体长度，肢体类型，损伤类型，损伤等级，心理状态，p11+p12+p13+p14+p15+p16+p17＝1

根据外骨骼康复医疗临床经验数据为评估的各个特征属性设置权重值p21，p22,p23分别对应肌肉活性，心率，耗氧量，p21+p22+p23＝1

p31为患者特征属性设置权重值，p32为评估特征属性设置权重值，p31+p32＝1

训练患者的特征属性值(a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7)，

训练患者的评估特征属性值(b1,b2,b3)，

遍历关系映射链表，通过关系映射链表中存储的a_pk和b_pk，在患者特征属性表和评估特征属性表分别提取,患者特征属性值序列：

{(a11,a12,a13,a14,a15,a16,a17),(a21,a22,a23,a24,a25,a26,a27)……(an1,an2,an3,an4,an5,an6,an7)}；

和评估特征属性值序列：

{(b11,b12,b13),(b21,b22,b23)……(bn1,bn2,bn3)},

求出最佳相似度x＝min{s1,s2……sn}，x对应的si便是与训练患者状态最相近的，根据si可找到对应的rci(关系映射链表中主键值{rc1,rc2......rcn}与相似度对比值{s1,s2,…….sn}为一一对应关系)，通过rci在关系映射链表中找到h_kp对应的值，通过h_kp值在训练模式特征属性表找到对应的训练模式特征属性值，即为该患者的最佳训练模式。

(b)训练效果评估模块

根据每组训练后的评估特征属性信息解算出评价参数，若评价参数表征本组康复训练有效，则将该患者的特征属性信息、训练前的评估特征属性信息以及对应的训练模式特征属性在康复外骨骼数据库中建立关系映射链；若无效，启动训练模式调整模块；

具体的如图3所示，可以参照如下方式实现：

(1)依据外骨骼康复医疗临床经验数据结合患者自身的损伤类型和损伤级别，解算出目标评估特属性征值obj；目标特征属性：主要用来描述患者经过一组康复外骨骼训练后身体预期机能特征，特征属性包括肌肉活性、心率及耗氧量。

依据外骨骼康复医疗临床经验数据，以损伤类型和损伤等级为分类分别建立肌肉活性属性变化率参照表

心率属性变化率参照表

耗氧量属性变化率参照表

肌肉活性目标评估值求解：

1根据患者的损伤类型a5在评估属性变化率参照表中找到对应的肌肉活性变化率集合di＝{di1...dij…din}；

2根据患者的损伤级别a6在评估属性变化率参照表中找到对应的肌肉活性变化率集合dj＝{d1...dij…dmj}；

3肌肉活性属性变化率d＝di∩dj＝{dij}；

4肌肉活性目标评估值ob1＝b1+dij。

b1为训练前患者的肌肉活性值。

心率目标评估值求解：

1根据患者的损伤类型a5在评估属性变化率参照表中找到对应的心率变化率集合ei＝{ei1…eij…ein}；

2根据患者的损伤级别a6在评估属性变化率参照表中找到对应的心率变化率集合ej＝{e1j…eij…emj}；

3心率属性变化率e＝ej∩ej＝{eij}；

4心率目标评估值ob2＝b2+eij。

b2为训练前患者的心率。

耗氧量目标评估值求解：

1根据患者的损伤类型a5在评估属性变化率参照表中找到对应的耗氧量变化率集合fi＝{fi1…fij…fin}；

2根据患者的损伤级别a6在评估属性变化率参照表中找到对应的耗氧量变化率集合fj＝{f1j…fij…fmj}；

3耗氧量属性变化率f＝fi∩fj＝{fij}；

4耗氧量目标评估值ob3＝b3+fij。

b3为训练前患者的耗氧量。

解算出目标评估特属性征值ob＝{ob1,ob2,ob3}。

(2)根据训练后的评估特征属性信息bj与目标评估特征属性值解算评价参数

(3)判断g是否落入预设的阈值范围(一般建议0-5范围内取值)，若落入，则表征本组康复训练有效，否则无效。

(c)训练模式调整模块

训练模式调整模块根据患者的评估特征属性信息调整训练模式特征属性，根据调整后的训练模式特征属性发送控制指令至康复外骨骼训练装置进行一组训练。

如图4所示，例如，可根据外骨骼康复医疗临床经验数据建立训练模式特征属性调整率与评估特征属性变化率之间的经验系数表：

训练患者运动前的评估特征属性值(b1,b2,b3)

b1,b2,b3分别为训练前肌肉活性值，心率值，耗氧量值

训练患者运动后的评估特征属性值(b1',b2',b3')

b1',b2',b3'分别为训练后肌肉活性，心率，耗氧量

训练模式特征属性值(h1,h2,h3,h4,h5)

h1,h2,h3,h4,h5为训练模式调整前运动轨迹、速度、屈伸角度、牵引力度及训练时间

调整后训练模式特征属性值(h1',h2',h3',h4',h5')

h1',h2',h3',h4',h5'为训练模式调整后运动轨迹、速度、屈伸角度、牵引力度及训练时间

根据外骨骼康复医疗临床经验数据为评估的各个特征属性设置权重值p21，p22，p23分别对应肌肉活性，心率，耗氧量，p21+p22+p23＝1

p31为患者特征属性设置权重值，p32为评估特征属性设置权重值，p31+p32＝1

调整后运动轨迹求解：

h1'＝h1+(b1'-b1)×k11×p21+(b2'-b2)×k12×p22+(b3'-b3)×k13×p23

调整后速度求解：

h2'＝h2+(b1'-b1)×k21×p21+(b2'-b2)×k22×p22+(b3'-b3)×k23×p23

调整后屈伸角度求解：

h3'＝h3+(b1'-b1)×k31×p21+(b2'-b2)×k32×p22+(b3'-b3)×k33×p23

调整牵引力度求解：

h4'＝h4+(b1'-b1)×k41×p21+(b2'-b2)×k42×p22+(b3'-b3)×k43×p23

调整训练时间求解：

h5'＝h5+(b1'-b1)×k51×p21+(b2'-b2)×k52×p22+(b3'-b3)×k53×p23

hi为训练模式特征属性值，

hi'为调整后训练模式特征属性值，

bj'为训练后评估特征参数值

kij为训练模式特征属性调整率和评估特征属性变化率关系的经验系数

h'i＝hi+∑j(b'j-bj)×kij×pj

(四)康复外骨骼训练装置

康复外骨骼训练装置可以采用目前市场上已有的康复装置，也可以采用图1中所给的示例进行康复训练。

如图1所示，装置包括外骨骼骨架、关节电机、控制驱动器、传感器(位置传感器、角度传感器、机电传感器)；

外骨骼骨架：固定患者上肢/下肢，跟随电机按控制策略运动。

关节电机：提供关节机械动力源，驱动外骨骼骨架运动。

控制驱动器：根据上位机传递的控制指令，形成电机工作指令，驱动电机按预定模式运动。

传感器：监测外骨骼运动过程并将数据反馈给控制驱动器。角度传感器，测量外骨骼关节运动的角度；位置传感器，测量外骨骼运动位置；机电传感器，测量患者上肢/下肢肌肉压力状态。

(五)人机交互界面

人机交互界面根据实际需要可以进行功能扩展，本例中包括紧急停止功能区域和功能选择控制区域；紧急停止功能区域为患者或者医师提供紧急处理的手段，例如采用操纵杆或者按钮的方式对正在进行中的训练进行急停。

所述的功能选择控制区域提供训练模式特征属性人工调整界面和训练模式选择界面，在人工调整界面由人工输入对应数值后直接由上位机中的数据接收模块进行接收，训练模式调整模块直接根据接收的数据发送相应控制指令；在训练模式选择界面，人工对数据库中已有的训练模式进行选择，由训练模式选择模块直接根据选择的训练模式发送相应的控制指令。

本发明还提供一种康复外骨骼训练模式控制方法，步骤如下：

(1)预先在康复外骨骼数据库中根据临床信息预先存储患者特征属性、训练模式特征属性、评估特征属性以及三者之间的关系映射链；

(2)将康复外骨骼数据库与多台上位机之间通过网络进行连接，上位机的数量根据实际需求设置；参与训练的每台上位机按照下述步骤执行每组训练：

(2.1)接收外部输入的待康复患者的特征属性信息；

(2.2)将接收的待康复患者的特征属性信息、该患者最新的评估特征属性信息与康复外骨骼数据库中存储的信息进行比对，进而确定当前最优的训练模式特征属性，并根据该训练模式特征属性发送相应的指令至康复外骨骼训练装置，由康复外骨骼训练装置执行相应指令对患者进行当前组的训练；所述的最新的评估特征属性信息在第一组训练开始前为训练前患者的评估特征属性信息，之后每组训练为前一组训练后采集的患者的评估特征属性信息；

(2.3)当前组训练结束后，通过医疗仪器采集患者的评估特征属性信息；

(2.4)根据训练后的评估特征属性信息解算出评价参数，若评价参数表征本组康复训练有效，则转步骤(2.5)，若无效，则转步骤(2.6)；

(2.5)将该患者的特征属性信息、训练前的评估特征属性信息以及对应的训练模式特征属性在康复外骨骼数据库中建立关系映射链，转步骤(2.2)进行下一组训练；

(2.6)根据患者的评估特征属性信息调整训练模式特征属性，根据调整后的训练模式特征属性发送控制指令至康复外骨骼训练装置进行一组训练后，转步骤(2.3)。

所述的人机交互界面包括紧急停止功能区域和功能选择控制区域；所述的功能选择控制区域提供训练模式特征属性人工调整界面和训练模式选择界面，在人工调整界面由人工输入对应数值后直接由上位机根据接收的数据发送相应控制指令至康复外骨骼训练装置，转入步骤(2.3)开始执行；在训练模式选择界面，人工对数据库中已有的训练模式进行选择，由上位机直接根据选择的训练模式发送相应的控制指令至康复外骨骼训练装置，转入步骤(2.3)开始执行。

方法中具体步骤的实现可以与系统采用相同的处理方式，此处不过多进行赘述。

本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。