一种用于肌电信号监测及产生相应电刺激信号的设备的制作方法

本发明涉及医疗设备领域，特别是涉及了一种用于肌电信号监测及产生相应电刺激信号的设备，用于肌电状态的分析与电刺激信号的产生。

背景技术

肌肉是人体运动力量的主要源泉，在人体内分布极为广泛，约占人体总体重的40％。当肌电状态时，人体整体的精神状态和运动感知功能会逐渐衰退，表现为注意力涣散、操作速度减慢、动作的协调性和灵活性降低，最终将减弱整个人体的工作能力，增加差错及事故发生率，导致完成任务的效率降低，肌肉严重疲劳时甚至会影响人体正常的工作与生活秩序。但是随着生活节奏变快，很多白领、学生、it从业者等长期伏案工作很容易颈肩酸痛，一些客运或货运司机常因长期驾驶汽车而导致肩周、腰部肌肉不适，运动员和体育爱好者也会由于过度运动和锻炼引起身体各部位肌电状态与损伤。据统计，在高负荷工作和不科学的运动方法过程中，因固定久坐、姿势不良、过度活动等不良因素引起的肌电状态和疼痛症状正逐年递增。

目前，市场中较为成熟的肌电状态监测技术，如表面肌电(surfaceelectromyography，semg)技术，该技术能够客观地反映肌肉活动水平和功能状态，具有操作准确、可重复测量监测的特性，实现无创、实时、定量地评估和测定肌电状态情况。但是大部分应用该技术的产品功能单一，电刺激波形固定，电刺激方案固定，导致其不能满足不同使用者的要求，通用性较差。具体缺点如下所述：

(1)主要基于独立通道模式，功能单一，使用范围小，往往限于特定的肌电状态监测，抑或是限定于单一电刺激信号的放电，集成性较低、扩展性较弱。

(2)一部分肌电状态监测、电刺激的机构体积过大、价格昂贵、结构复杂，需专业人员操作，使用场所受到限制，不易穿戴，无法适合大规模实际应用。

(3)没有基于用户本身的状态和局部肌电的状态，用户不能根据自己的实际情况通过自适应的算法，自行对电刺激的信号进行调整，导致其效果不佳或具有危害。

技术实现要素：

针对上述问题，本发明公开了一种用于肌电信号监测及产生相应电刺激信号的设备，包括：监测与刺激设备、卡片式控制器以及数据处理与显示装置；其中，所述监测与刺激设备采用创可贴式设计，包括，肌电信号采集模块与电刺激模块，所述电刺激模块用于产生一种或多种放电刺激；所述数据处理与显示装置可以对肌电信号中的多种特征进行提取，获得多个肌电信号特征；所述监测与刺激设备与所述数据处理与显示装置分别通过无线传输方式与所述卡片式控制器通信。

优选的，所述多种放电刺激包括：低频放电刺激与中频放电刺激。

优选的，所述多种特征包括：时域特征、频域特征、双频域特征以及时频域特征。

优选的，所述监测与刺激设备包括：表面肌电电极、表面阵列电刺激电极、肌电信号反馈显示模块、第一无线通信模块以及电池，其中所述表面肌电电极与所述表面阵列电刺激电极采用阵列式设计，分别用于肌电信号的采集与电刺激信号的放电。

更优选的，所述肌电状态反馈显示模块包括：蜂鸣器元件以及led显示灯元件，所述肌电状态反馈显示模块用于通过声光结合的方式反馈显示肌电信号中包含的状态信息。

优选的，所述卡片式控制器包括：肌电信号预处理模块、第二通信模块以及控制模块，其中所述肌电信号预处理模块与所述第二通信模块分别与所述控制模块相连。

更优选的，所述肌电信号预处理模块包括：采集电路、放大器电路、滤波电路以及a/d转换电路，分别用于肌电信号的接收、放大、去噪，其中所述a/d转换电路用于肌电信号的模数或数模转换或所述电刺激信号的数模或数模转换。

优选的，所述数据处理与显示装置包括：

肌电信号离线数据训练模块，用于对所述肌电信号中的特征值进行提取、对所述肌电信号的值进行归一化处理和对所述肌电信号的分类函数进行选择；

肌电信号处理模块，用于对所述肌电信号中的特征值进行提取、并根据所述分类函数对肌电信号中的状态信息进行分类；

电刺激模块，用于产生基于波形、频率、脉宽以及幅值的电刺激信号；

人机交互模块，用于生成肌电信号以及电刺激信号波形的显示信息或设置不同的电刺激方案；

数据库模块，用于收集和存储一段时间内的肌电信号、肌电信号中的状态信息、所述分类函数的选择以及根据所述分类函数的分类结果或所述电刺激方案。

更优选的，所述分类函数包括：支持向量机分类函数。

更优选的，所述电刺激模块中产生的基于波形的电刺激信号包括：正弦波和方波。

本发明的优点为，具有肌电信号监测与电刺激一体化功能，可以对采集的肌电信号进行多种特征提取，从而获得多个肌电信号特征，从时域、频域、双频域和时频域多个角度将多个肌电信号特征进行融合；对肌肉的不同状态(肌肉进入疲劳状态、肌肉力增加状态、肌肉力下降状态、肌肉力恢复状态)以及肌肉大运动(如跑步)和精细运动(如敲击键盘)能够更加准确地分析；利用自适应学习方法，对个人以往的肌电特征与肌肉疲劳状态进行离线学习，从而使得本设备能够有针对性的，对个体之间的肌肉状态差异和个体不同状态下的肌肉状态差异进行重新加载，再结合个人当前的肌电特征的在线分类结果，形成动态的肌肉疲劳分类的最终结果，从而产生相应的电刺激信号。而所述电刺激信号的刺激波形由方波和正弦波两种波形组成，具有低频与中频之分，并且采用双相电刺激方式，使得其具有多种电刺激方案且更加安全，通用性更强。

此外，本发明设备采用三大部分组成，包括：监测与电刺激设备、卡片式控制器以及数据处理与显示装置，其中卡片式控制器作为枢纽，用于对肌电信号进行预处理，并通过无线通信模块连接所述监测与电刺激设备和所述数据处理与显示装置，一方面减小了监测与电刺激设备的体积，使得其佩戴更加舒适安全，另一方面由于所述数据处理与显示装置为安装有本发明设备对应app的智能手机或pad等设备，使得本发明设备的造价更低。

附图说明

通过阅读下文具体实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出具体实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本发明的设备组成图。

图2为本发明的控制方法流程图。

图3为本发明的工作流程图。

图4为本发明的电刺激流程图。

图5为本发明的肌电信号采集及特征提取流程图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明公开了一种用于肌电信号监测及产生相应电刺激信号的设备，包括：监测与电刺激设备、卡片式控制器以及数据处理与显示装置。本发明中所述监测与电刺激设备采用创可贴式设计，可以对肌电信号进行采集从而用于肌电状态分析，并且根据所述肌电状态产生相应的电刺激信号，为了减小所述监测与电刺激设备的体积，使其佩戴更加舒适，本发明中，将肌电信号处理模块、控制模块等集中在所述监测与电刺激设备以外的卡片控制器上，并通过无线通信模块与所述卡片控制器进行通信，进而获取电刺激信号，通过这种方式使得所述监测与电刺激设备体积更加小巧，佩戴使用更加舒适；所述卡片式控制器对所述肌电信号进行预处理，并将预处理后的肌电信号发送给所述数据处理与显示装置进行进一步的处理分析；所述数据处理与显示装置可以使用手机、pad等移动设备，通过安装本发明设备对应的app，进而对所述肌电信号进行进一步处理，所述进一步处理如，通过多种特征提取方法对所述肌电信号进行特征提取，从而获得多个肌电信号特征；通过支持向量机svm(supportvectormachine)分类方法根据一段时间内的肌电信号特征对肌电状态进行分类；最后所述数据处理与显示装置根据肌电状态分类结果以及所述多种肌电信号特征，发出相应的控制命令，从而通过监测与电刺激设备产生多种电刺激信号。上述所述多种肌电信号特征为多种肌电信号的峰值，所述肌电特征为通过所述肌电信号特征(峰值)，将多种肌电信号峰值的值按一定范围进行等级划分后的结果。下面将结合附图对本发明的设备及方法进行更加详细的说明；

如图1所示，为本发明的设备组成图，本发明设备包括：监测与电刺激设备、卡片式控制器以及数据处理与显示装置。其中，监测与电刺激设备用于对肌电信号进行监测或根据所述肌电信号中的肌电状态产生相应的电刺激信号，所述卡片式控制器具有预处理功能，起到枢纽的作用，用于连接所述监测与电刺激设备和所述数据处理与显示装置。

具体的，所述监测与电刺激设备包括：表面肌电电极、表面阵列电刺激电极、肌电状态反馈显示模块、第一无线通信模块以及电池。其中，所述表面肌电电极用于采集肌电信号并通过所述第一无线通信模块发送给卡片式控制装置，所述表面阵列电刺激电极用于通过所述第一无线通信模块接收来自所诉卡片控制器的电刺激信号，从而产生电刺激脉冲。此外，所述肌电状态反馈显示模块包括：蜂鸣器元件以及led显示灯元件，用于通过声光结合的方式反馈显示当前的肌电状态，本发明中具有高中低三种肌电状态分类，分别通过红黄绿三种led显示灯元件进行显示，并伴随有不同频率的蜂鸣器报警声音。

所述卡片式控制器包括：肌电信号预处理模块、第二通信模块以及控制模块，其中，所述肌电信号预处理模块与所述第二通信模块分别与所述控制模块相连。更具体的，所述肌电信号预处理模块包括：采集电路、放大器电路、滤波电路以及a/d转换电路，其在所述控制模块的控制下，分别用于对肌电信号进行接收、放大、去噪以及模数转换操作以及对电刺激信号的数模转换功能；所述控制模块的功能还包括：初始化功能，如设备时钟初始化、端口初始化、定时器初始化以及其它功能，如检测电极的电阻值，设置电极位置，设置开机后的默认电刺激方案，将采集到的肌电信号特征进行0～1的归一化处理。

所述数据处理与显示装置为具有本发明设备对应app的智能手机、pad或计算机，本发明设备对应的app中包括：肌电信号离线数据训练模块，用于对所述肌电信号中的特征值进行提取、对所述肌电信号的值进行归一化处理和对所述肌电信号的分类函数进行选择；肌电信号处理模块，用于对所述肌电信号中的特征值进行提取、并根据所述分类函数对肌电信号中的状态信息进行分类；电刺激模块，用于产生基于波形、频率、脉宽以及幅值的电刺激信号；人机交互模块，用于生成肌电信号以及电刺激信号波形的显示信息或设置不同的电刺激方案；

数据库模块，用于收集和存储一段时间内的肌电信号、肌电信号中的状态信息、所述分类函数的选择以及根据所述分类函数的分类结果或所述电刺激方案。

具体的，一方面，本发明中通过离线数据训练模块对所述肌电信号中的多种特征进行提取，获得多个肌电信号特征，再利用支持向量机分类方法对所述肌电信号特征进行分类，获得肌电状态分类，其中，所述多个肌电信号特征为不同特征提取方法中对应的肌电信号的峰值，所述肌电状态为根据所述肌电信号峰值范围的划分结果。另一方面，本发明中通过肌电信号处理模块实时的对所述肌电信号进行特征提取，并获得实时机电信号特征，通过所述离线数据训练模块中肌电状态的分类结果对所述实时肌电信号进行分类，确定实时肌电信号所在的肌电状态，从而根据不同的肌电状态生成不同的电刺激方案。上述中多种特征提取包括：时域特征提取、频域特征、双频域特征提取以及时频域特征提取。本发明中通过所述电刺激模块生成所述电刺激信号，通过生成波形、频率、脉宽以及幅值随时间变化的电刺激信号，从而获得多种电刺激方案，上述中，所述生成频率随时间变化的电刺激信号包括：低频电刺激以及中频电刺激，所述生成波形随时间变化的电刺激信号包括：正弦波和方波。现有技术中关于电刺激的形式包括两种刺激形式，一种是单相电刺激，另一种是双向电刺激，但由于单相刺激的电流的方向是单一的，其产生的单相脉冲电流具有直流分量，可能对电刺激的作用对象有一定电解现象，因此本发明中的电刺激采用双相电刺激形式。双相电刺激中，其一相用于刺激，其另一相用于平衡电刺激相产生的电荷积累，从而大大减小了电解现象的产生。本发明中的人机交互模块用于电刺激方案的显示及修改和所述肌电信号的显示处理。

当所述人机交互模块用于电刺激方案的修改时，用户通过对当前电刺激方案产生的电刺激判断，是否对当前电刺激方案满意或将新的电刺激方案反馈给离线数据训练模块，离线数据训练模块根据所述新想电刺激方案再次训练分类器(支持向量机)，重新触发电刺激模块设置波形、频率、脉宽或幅值，从而修改电刺激方案，并将修改过的电刺激方案储存在数据库模块中，用以下次调用。在离线训练的同时，所述数据处理与显示装置还实时的对肌电信号进行处理，获得所述肌电信号的多个肌电信号特征，然后所述数据处理与显示装置将根据新的肌电状态分类对所述多个肌电信号特征进行分类，从而更新所述新的电刺激方案中电刺激的产生时机。本发明中所述数据库模块还用于，如对至少12小时内的肌电信号信息、分类器分类结果以及采取的电刺激方案等信息的存储。

如图2所示，为本发明的控制方法流程图。所述方法包括：步骤001，监测与电刺激设备采集肌电信号，并发送给所述卡片式控制器；步骤002卡片式控制器接收所述肌电信号，对其进行预处理后发送给所述数据处理与显示装置；步骤003，数据处理与显示装置对肌电信号进行进一步处理，判断当前肌电信号特征是否大于电刺激阈值；步骤004，若所述肌电信号特征大于设定阈值，则所述数据处理与显示装置向卡片式控制器发送控制命令；步骤014，若所述肌电信号特征小于等于设定阈值，则继续保持监视状态；步骤005，所述卡片式控制器根据控制命令向所述监测与电刺激设备发送相应的电刺激信号；步骤006，监测与康复设备根据电刺激信号通过列电刺激电极进行放电，并实时向所述卡片式控制器发送肌电信号。下面将结合本发明的工作流程图对本发明进行进一步说明：

如图3所示，为本发明的工作流程图。本发明设备的工作过程如下，所述卡片式控制器在所述控制模块的控制下对各模块进行初始化工作；初始化完成后，由所述监测与电刺激设备中的阵列肌电电极采集肌电信号，并通过所述第一无线通信模块发送给所述卡片式控制器，所述卡片式控制器通过所述预处理模块对所述肌电信号进行预处理工作，如采集、放大、去噪以及模数转换，然后所述卡片式控制器将预处理后的肌电信号发送给所述数据处理与显示装置进行离线数据训练分析和肌电信号处理；其中，所述离线数据训练分析是通过对一段时间内肌电信号的肌电信号特征进行提取，获得多个肌电信号特征后，利用支持向量机对所述肌电信号特征进行分类，获得肌电状态分类，并确定产生电刺激的肌电信号特征的阈值，此过程可以通过所述人机交互模块再次触发，从而对电刺激方案以及所述阈值进行修改；所述肌电信号处理是通过所述肌电信号获得具体的肌电信号特征(肌电信号在不同特征提取方法下的波峰)；根据离线数据分析中得到的所述肌电状态分类对实时肌电信号进行肌电状态分类，并确定电刺激阈值，若所述肌肌电信号特征值小于等于所述异步控制阈值，则返回肌电信号进行采集，设备继续保持监测状态；若所述肌电信号特征值大于所述异步控制阈值，则所述数据处理与显示装置向所述卡片式控制器发出控制命令，所述卡片式控制器根据所述控制命令生成电刺激信号，并发送给所述监测与电刺激设备，最后由所述监测与电刺激设备中的阵列电刺激电极根据所述电刺激信号进行放电；之后，用户可以根据此时的电刺激是否符合用户要求，否的话，则通过所述数据处理与显示装置中的人机交互功能对所述电刺激方案进行调整，其调整方法是改变所述离线数据训练分析中的svm分类函数，对所述肌电状态重新进行分类并重新确定所述异步控制阈值。是的话，则持续电刺激控制命令，本发明设备还具有定时功能，当达到定时时间后自动结束电刺激放电。在上述过程中，本发明设备还将通过所述数据处理与显示装置中的数据库模块对12小时内的肌电信号信息、分类器分类结果以及采取的电刺激方案等信息的存储，此后使用者可直接选择已经保存的电刺激方案，此外，本发明设备还可以通过对所述电刺激方案使用的频次进行统计，从而在下次开机时对常用方案进行优先选择。

如图4所示，为本发明的电刺激流程图。当手机或pad等数据处理与显示装置向所述卡片式控制器发出控制命令时，编码模块被刺激激活进行工作，进而刺激译码电路工作，同时触发定时器工作，所述控制命令中包含有电刺激信号的数字信号以及具体的控制指令，所述电刺激信号的数字信号经过卡片式控制器中肌电信号预处理模块的数模转换后，再根据所述控制指令中对低/中频调制电路的选择，以一定频率(低频或中频)通过功放电路放大，放大后的电刺激信号一方面通过所述数据处理与显示装置(手机或pad)进行显示，另一方面，通过所述第二无线通信模块发送给所述监测与电刺激设备，从而通过阵列电刺激电极进行放电刺激。

如图5所示，为本发明的肌电信号采集及特征提取流程图。卡片式控制器中的肌电信号预处理模块通过其内的采集电路获得所述第二无线通信模块接收的肌电信号，然后经过放大电路进行放大，再经过所述滤波电路滤波去除噪声，从而得到预处理后的肌电信号，先通过放大器放大后再滤波的方式可以更好的保留信号中的有效信息，此时的肌电信号仍为模拟信号，需要再经过数模转换电路进行模数转换后，然后再发送给数据处理与显示装置，通过所述肌信号处理模块进行特征提取，本发明中通过对肌电信号进行多种特征提取，从而获得多个肌电信号特征，从而根据多个肌电信号特征对此时的肌电状态进行评估，使得通过本发明设备对肌电状态的监测更加准确。

上述中，所述多种特征提取方法包括：

(1)时域特征提取，包括：均方根振幅(rootmeansquare，rms)、积分设备肌电(integratedemg，iemg)。

均方根值与积分肌电值都可以在时间维度上反映semg信号振幅的变化特征。rms代表信号的能量，可以判断肌肉产生力的大小。rms是放电的有效值，可以描述一段时间内放电平均变化特征，较好地反应了一个特定运动中一段时间的放电量。其特征定义为：

其中，|emg(t)|为肌电曲线的时间变化函数；xi为|emg(t)|的第i次的采样样本；n为一个周期内的采样点数；t为测试时间长度；t0为测试的起始时间，rms的单位为mv。

积分肌电(integratedemg，iemg)是指对肌电图上肌电变化曲线与时间轴之间所包含面积的积分，单位为mv·s。积分肌电反映的是一段时间内肌肉活动的强弱，其计算公式为：

其中，xi为|emg(t)|的采样点；xi为|emg(t)|的采样点为测试时间长度；t为测试时间长度；t0为测试的起始时间。积分肌电可以反映随时间肌电信号的强弱变化。(2)频域特征提取，特征参数有：平均功率频率(meanpowerfrequency，mpf)、中位频率(medianfrequency，mf)。

平均功率(meanpowerfrequency，mpf)是整个功率谱上频率值与相应谱值乘积的平均值。其定义式为：

其中p(f)为semg的周期图法得到的功率谱密度；fmean为semg信号的平均功率频率；f为采样频率；f0为功率谱的上限频率，mpf的单位为hz。

中值频率(medianfrequency，mf)是将功率谱分为2个相等面积区域的频率，其定义为：

其中p(f)为semg的周期图法得到的功率谱密度；fmed为semg信号的中值频率；f为采样频率；f0为功率谱的上限频率，mf的单位为hz。(3)双频域特征提取，包括：双谱和(bispectrumsum，bs)、双相干和(bicoherencesum，bc)、双谱方差(bispectrumvariance，bsv)和双方差(bicoherencevariance，bcv)。

频率的双谱分析方法，可以通过对第三顺序累积量进行傅里叶变换，以此求得第三顺序累积量和双谱函数，如下：

式中，τ1、τ2分别为延迟；f1、f2分别为τ1、τ＝频域部分的对应。一个随机过程的非高斯性可以量化使用系数和估计如下：

式中，p(f1)为对应延迟τ1所对应的频域部分的功率谱，p(f2)与p(f1+f2)同理。b(f1,f2)和bc(f1,f2)派生下来的bs、bc、bsv和bcv公式分别为：

bs＝∑|b(f1,f2)|,

bc＝∑|bc(f1,f2)|,

bsv＝e{[b(f1,f2)-mean(b(f1,f2))]²},

bcb＝e{[bc(f1,f2)-mean(bc(f1,f2))]²}(7)

(4)时频域特征提取，包括：短时傅里叶变换频谱图(short-timefouriertransformandspectrogram)。

采用支持向量机方法对特征进行分类：

支持向量机(supportvectormachine，svm)是建立在统计学习理论vc维理论(vapnik-chervonenkisdimension)和结构风险最小化原理基础上的机器学习方法。以两类数据分类为例，给定训练样本集(xi,yi),i＝1,2,…,，x∈rⁿ，y∈{±1}，超平面记做(w·x)+b＝0，为使分类面对所有样本正确分类并且具备分类间隔，就要求它满足如下约束：yi[(w·xi+b)]≥1，i＝1，2，…,。其中，xi表示描述对象i的n维向量，yi为对象i的标记，w表示超平面直线斜率(决定了超平面的角度)。

由于分类间隔与超平面直线斜率w存在反比关系，为2/||w||，因此构造最优超平面的问题就转化为在约束式下求最小超平面直线斜率w，b为常数：

为了解决该约束最优化问题，引入lagrange函数：

式中，ai>0为第i个对象所对应的lagrange拉格朗日乘数。由于约束最优化问题由lagrange函数所得鞍点决定，并且最优化问题的解在鞍点处满足对w和b的偏导为0，从而将该qp二次规划问题转化为相应的对偶问题即：

式中，maxq(a)表示求取所述拉格朗日乘数的最优函数。

解得最优解

计算最优权值向量w^*和最优偏置b^*，分别为：

式中，下标因此得到最优分类超平面(w*·x)+b^*＝0，其中x为而最优分类函数为：

这就是支持向量机。

以上，仅为本发明示例性的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。