下肢康复设备及基于其的评估装置、方法与流程

本发明涉及康复医学技术领域，尤其涉及一种下肢康复设备及基于其的评估装置、方法。

背景技术：

在康复医院中，往往依赖康复医生的观测和康复病人的反馈来评估康复病人的疲劳状况，进而有效利用康复设备来辅助康复病人开展科学高效的康复治疗以恢复下肢功能。然而，不论是康复医生对康复病人疲劳状况的观测还是康复病人的反馈，均为主观判断，难以对康复病人康复进展的评估提供准确的参考意义。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中难以在下肢康复运动中准确评估康复病人疲劳状况的缺陷，提供一种下肢康复设备及基于其的评估装置、方法。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

一种基于下肢康复设备的评估装置，其特点在于，所述评估装置包括：

位移采集模块，用于在用户使用所述下肢康复设备的运动过程中，周期性采集所述用户的腰部中心的运动位移，并生成运动位移的时间序列；

序列分割模块，用于按照运动位移的周期变化将所述时间序列分割成若干子时间序列；

期望统计模块，用于计算所有子时间序列的平均长度；

判断模块，用于判断所述平均长度是否小于当前子时间序列的长度；

若是，则调用提示模块，用于发送表征所述用户疲劳的信号。

较佳地，所述序列分割模块具体用于以目标运动位移对应的目标采集时间为分割点，将所述时间序列分割成若干子时间序列；

其中，所述目标运动位移大于所述目标采集时间的上一以及下一采集时间的运动位移。

较佳地，所述提示模块包括：

疲劳程度评估单元，用于根据所述平均长度和当前子时间序列的长度的比值评估所述用户的疲劳程度；

疲劳程度提示单元，用于发送包括所述疲劳程度的信号。

较佳地，所述疲劳程度评估单元具体用于根据下式评估疲劳程度：

wi＝[100*(1-se/u)]

其中，wi表征疲劳程度，se表征平均长度，u表征当前子时间序列的长度。

较佳地，所述提示模块还包括：

第一判断单元，用于判断所述疲劳程度是否大于疲劳程度阈值；

若是，则调用计数单元；若否，则调用清零单元；

所述计数单元用于将初始值为0的计数值加1；

所述清零单元用于将计数值清零；

第二判断单元，用于判断计数值是否大于计数阈值；

若是，则调用提醒单元，用于发送指示停止所述运动过程的信号；

若否，则调用所述位移采集模块。

较佳地，所述位移采集模块包括：

接触式传感，所述接触式传感器包括六维力传感器；

或，非接触传感器，所述非接触式传感器包括双目相机。

一种下肢康复设备，其特点在于，所述下肢康复设备包括上述任一种基于下肢康复设备的评估装置。

一种基于下肢康复设备的评估方法，其特点在于，所述评估方法包括：

在用户使用所述下肢康复设备的运动过程中，周期性采集所述用户的腰部中心的运动位移，并生成运动位移的时间序列；

按照运动位移的周期变化将所述时间序列分割成若干子时间序列；

计算所有子时间序列的平均长度；

判断所述平均长度是否小于当前子时间序列的长度；

若是，则发送表征所述用户疲劳的信号。

较佳地，所述按照运动位移的周期变化将所述时间序列分割成若干子时间序列的步骤包括：

以目标运动位移对应的目标采集时间为分割点，将所述时间序列分割成若干子时间序列；

其中，所述目标运动位移大于所述目标采集时间的上一以及下一采集时间的运动位移。

较佳地，所述发送表征所述用户疲劳的信号的步骤包括：

根据所述平均长度和当前子时间序列的长度的比值评估所述用户的疲劳程度；

发送包括所述疲劳程度的信号。

较佳地，所述根据所述平均长度和当前子时间序列的长度的比值评估所述用户的疲劳程度的步骤包括：

根据下式评估疲劳程度：

wi＝[100*(1-se/u)]

其中，wi表征疲劳程度，se表征平均长度，u表征当前子时间序列的长度。

较佳地，所述发送表征所述用户疲劳的信号的步骤还包括：

判断所述疲劳程度是否大于疲劳程度阈值；

若是，则将初始值为0的计数值加1；

若否，则将计数值清零；

判断计数值是否大于计数阈值；

若是，则发送指示停止所述运动过程的信号；

若否，则继续执行所述在用户使用所述下肢康复设备的运动过程中，周期性采集所述用户的腰部中心的运动位移，并生成运动位移的时间序列的步骤。

本发明的积极进步效果在于：本发明的评估装置，通过采集康复病人在使用下肢康复设备的运动过程中腰部中心的运动位移来分析其腰部运动的周期，又有腰部运动的周期可以体现该康复病人的步伐周期，进而可以通过比对当前步伐周期和历史平均步伐周期来判断该康复病人是否疲劳，以决定是否继续使用下肢康复设备进行此次康复运动，为评估康复病人的康复进展提供了准确的参考。

附图说明

图1为根据本发明实施例1的基于下肢康复设备的评估装置的模块示意图。

图2为根据本发明实施例3的基于下肢康复设备的评估方法的流程图。

图3为根据本发明实施例3的基于下肢康复设备的评估方法中步骤s5的流程图。

具体实施方式

下面通过实施例的方式进一步说明本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。

实施例1

本实施例提供一种基于下肢康复设备的评估装置，图1示出了本实施例的模块示意图。参见图1，本实施例的评估装置包括：

位移采集模块1，用于在用户使用下肢康复设备的运动过程中，周期性采集该用户的腰部中心的运动位移，并生成运动位移的时间序列。

具体地，在本实施例中，位移采集模块1可以包括接触式传感(诸如六维力传感器)或者非接触传感器(诸如双目相机)。例如，下肢康复设备通过腰部束带支撑用户进行康复运动时，可以采用与该用户腰部连接的六维力传感器等接触式传感器来采集运动位移数据；下肢康复设备通过机械臂抓取辅助用户进行康复运动时，可以通过外部安装的双目相机等基于视觉摄像和图形处理的非接触式传感器来采集运动位移数据。

位移采集模块1以用户开始康复运动时，该用户腰部中心所在位置为初始位置，周期性地采集该用户的腰部中心相对于该初始位置的运动位移。在本实施例中，令运动位移的采集周期为t，第n个采集时间为t(n)(n为正整数，并且t(n)-t(n-1)＝t)，第n次采集的运动位移为δx(n)，则生成的运动位移的时间序列为：[t(1),δx(1)]、[t(2),δx(2)]、……、[t(m),δx(m)](m为正整数)，其中，t(m)是当前采集时间，δx(m)是当前采集时间采集到的运动位移。

序列分割模块2，用于按照运动位移的周期变化将时间序列分割成若干子时间序列。

在本实施例中，用户使用下肢康复设备进行康复运动，相邻的抬脚和落脚构成一个步伐，也即，用户基于下肢康复设备的康复运动是循环往复的，进而采集到的腰部中心的运动位移也呈现出步伐的周期性，例如，采集到的运动位移会逐渐变大再逐渐变小再逐渐变大等，从而上述运动位移的时间序列可以按照运动位移的周期变化分割成若干表征步伐周期的子时间序列。

具体地，可以每个步伐的落脚点作为步伐周期的分割点，相应地，可以根据每一落脚点对应的腰部中心的目标运动位移来分割时间序列，其中，目标运动位移δx(o)≥δx(o-1)，并且δx(o)≥δx(o+1)(o为正整数)，也即，目标运动位移δx(o)大于其对应的目标采集时间t(o)的上一以及下一采集时间的运动位移。序列分割模块2可以目标运动位移δx(o)对应的目标采集时间t(o)作为上述时间序列的分割点，将该时间序列分割成若干子时间序列。

期望统计模块3，用于计算所有子时间序列的平均长度。

在本实施例中，时间序列的长度为m*t，假设上述分割点的数量为c(c为正整数)，则，本实施例中时间序列被分隔为(c+1)个子时间序列，所有子时间序列的平均长度se＝m*t/(c+1)。

判断模块4，用于判断平均长度是否小于当前子时间序列的长度。

在本实施例中，令包括当前采集时间t(m)的当前子时间序列中第一个采集时间为t(s)(s为正整数)，则当前子时间序列的长度u＝(m-s)*t。

用户使用下肢康复设备进行康复运动的正常情况下，步伐频率趋于稳定，而当用户开始出现疲劳时，由于体力等原因会导致其步伐周期发的延长。从而，当所有子时间序列的平均长度se小于当前子时间序列的长度u时，则表征用户呈现出疲态，可以调用提示模块5来发送表征用户疲劳的信号。否则，推定用户未呈现疲态，还可以继续使用下肢康复设备进行此次康复运动，位移采集模块1继续采集运动位移数据。

在本实施例中，提示模块5具体包括疲劳程度评估单元51和疲劳程度提示单元52。具体地，疲劳程度评估单元51用于根据平均长度se和当前子时间序列的长度u的比值评估用户的疲劳程度，以数值的形式来评估用户的疲劳状况，更加直观有效，其中，疲劳程度wi＝[100*(1-se/u)]，当当前子时间序列的长度u越大时，有疲劳程度wi越高。而当所有子时间序列的平均长度se不小于当前子时间序列的长度u时，则此时用户的疲劳程度为0。疲劳程度提示单元52可以发送包括疲劳程度wi的信号至康复医师处的显示设备，以提供该康复医师关于该用户疲劳程度的参考，进而康复医师可以决定该用户是否适合继续使用下肢康复设备进行康复运动。

进一步地，提示模块5还可以包括第一判断单元53、计数单元54、清零单元55、第二判断单元56以及提醒单元57。其中，第一判断单元53用于判断疲劳程度wi是否大于疲劳程度阈值(疲劳程度阈值可以根据实际应用在0-100之间适应性取值)，若是，则调用计数单元54将初始值为0的计数值加1，第二判断单元56继而用于判断计数值是否大于计数阈值；若否，则调用清零单元55将计数值清零并继续调用位移采集模块1采集运动位移数据。如此，以判断疲劳程度wi是否连续计数值次数均大于疲劳程度阈值，进而避免由于偶然原因而导致的疲劳程度wi大于0的情形，为康复医师提供更加准确的用以评估用户康复进展的参考数据。若第二判断单元56判断为是，则调用提醒单元57发送指示停止运动过程的信号，告知康复医师用户的身体状况已经不适合继续使用下肢康复设备进行康复运动，若第二判断单元56判断为否，则继续调用位移采集模块1采集运动位移数据。

在本实施例中，为了给予康复医师更加准确的用以评估康复病人康复进展的参考数据，位移采集模块1的采集周期t应明显小于用户的步伐周期，例如，采集周期t可以取值为0.1s或者0.2s。此外，在本实施例中，可以根据不同阶段的康复病人设置不同的采集周期t以及疲劳程度阈值，以适应性的对其康复过程中的疲劳状况进行评估。

本实施例中的评估装置，通过采集康复病人在使用下肢康复设备的运动过程中腰部中心的运动位移来分析其腰部运动的周期，不似膝部、足部的运动数据获取难、分析难，腰部运动数据获取较为简单并且其周期可以体现该康复病人的步伐周期，进而可以通过比对当前步伐周期和历史平均步伐周期来判断该康复病人是否疲劳，以决定是否继续使用下肢康复设备进行此次康复运动，并且结合康复运动的时间长短可以为评估康复病人的康复进展提供准确的参考。

实施例2

本实施例提供一种下肢康复设备，该下肢康复设备包括实施例1中的评估装置。因此，本实施例的下肢康复设备，不仅仅可以辅助用户进行下肢康复运动训练，还可以对用户康复过程中的疲劳状况进行评估，并且结合康复运动的时间长短还可以为评估康复病人的康复进展提供准确的参考。

实施例3

本实施例提供一种基于下肢康复设备的评估方法，图2示出了本实施例的流程图。参见图2，本实施例的评估方法包括：

s1、在用户使用下肢康复设备的运动过程中，周期性采集用户的腰部中心的运动位移，并生成运动位移的时间序列。

具体地，在本实施例中，可以通过接触式传感(诸如六维力传感器)或者非接触传感器(诸如双目相机)来采集运动位移。例如，下肢康复设备通过腰部束带支撑用户进行康复运动时，可以采用与该用户腰部连接的六维力传感器等接触式传感器来采集运动位移数据；下肢康复设备通过机械臂抓取辅助用户进行康复运动时，可以通过外部安装的双目相机等基于视觉摄像和图形处理的非接触式传感器来采集运动位移数据。

在本实施例中，以用户开始康复运动时，该用户腰部中心所在位置为初始位置，周期性地采集该用户的腰部中心相对于该初始位置的运动位移。令运动位移的采集周期为t，第n个采集时间为t(n)(n为正整数，并且t(n)-t(n-1)＝t)，第n次采集的运动位移为δx(n)，则生成的运动位移的时间序列为：[t(1),δx(1)]、[t(2),δx(2)]、……、[t(m),δx(m)](m为正整数)，其中，t(m)是当前采集时间，δx(m)是当前采集时间采集到的运动位移。

s2、按照运动位移的周期变化将时间序列分割成若干子时间序列。

在本实施例中，用户使用下肢康复设备进行康复运动，相邻的抬脚和落脚构成一个步伐，也即，用户基于下肢康复设备的康复运动是循环往复的，进而采集到的腰部中心的运动位移也呈现出步伐的周期性，例如，采集到的运动位移会逐渐变大再逐渐变小再逐渐变大等，从而上述运动位移的时间序列可以按照运动位移的周期变化分割成若干表征步伐周期的子时间序列。

具体地，可以每个步伐的落脚点作为步伐周期的分割点，相应地，可以根据每一落脚点对应的腰部中心的目标运动位移来分割时间序列，其中，目标运动位移δx(o)≥δx(o-1)，并且δx(o)≥δx(o+1)(o为正整数)，也即，目标运动位移δx(o)大于其对应的目标采集时间t(o)的上一以及下一采集时间的运动位移。步骤s2可以目标运动位移δx(o)对应的目标采集时间t(o)作为上述时间序列的分割点，将该时间序列分割成若干子时间序列。

s3、计算所有子时间序列的平均长度。

在本实施例中，时间序列的长度为m*t，假设上述分割点的数量为c(c为正整数)，则，本实施例中时间序列被分隔为(c+1)个子时间序列，所有子时间序列的平均长度se＝m*t/(c+1)。

s4、判断平均长度是否小于当前子时间序列的长度；

若是，则转至步骤s5；若否，则返回步骤s1；

s5、发送表征用户疲劳的信号。

在本实施例中，令包括当前采集时间t(m)的当前子时间序列中第一个采集时间为t(s)(s为正整数)，则当前子时间序列的长度u＝(m-s)*t。

用户使用下肢康复设备进行康复运动的正常情况下，步伐频率趋于稳定，而当用户开始出现疲劳时，由于体力等原因会导致其步伐周期发的延长。从而，当所有子时间序列的平均长度se小于当前子时间序列的长度u时，则表征用户呈现出疲态，步骤s5可以发送表征用户疲劳的信号。否则，推定用户未呈现疲态，还可以继续使用下肢康复设备进行此次康复运动，返回继续执行步骤s1采集运动位移数据。

参见图3，在本实施例中，步骤s5具体可以包括：

s51、根据平均长度和当前子时间序列的长度的比值评估用户的疲劳程度。

具体地，以数值的形式来评估用户的疲劳状况，更加直观有效，在本实施例中，疲劳程度wi＝[100*(1-se/u)]，当当前子时间序列的长度u越大时，有疲劳程度wi越高。而当所有子时间序列的平均长度se不小于当前子时间序列的长度u时，则此时用户的疲劳程度为0。

s52、发送包括疲劳程度的信号。

在步骤s52中，可以发送包括疲劳程度wi的信号至康复医师处的显示设备，以提供该康复医师关于该用户疲劳程度的参考，进而康复医师可以决定该用户是否适合继续使用下肢康复设备进行康复运动。

进一步地，在本实施例中，步骤s5还可以包括：

s53、判断疲劳程度是否大于疲劳程度阈值；

若是，则转至步骤s54；若否，则转至步骤s55；

s54、将初始值为0的计数值加1，并转至步骤s56；

s55、将计数值清零，并返回步骤s1；

s56、判断计数值是否大于计数阈值；

若是，则转至步骤s57；若否，则返回步骤s1；

s57、发送指示停止运动过程的信号。

在本实施例中，疲劳程度阈值可以根据实际应用在0-100之间适应性取值，并且经由上述步骤s53-s55，可以判断疲劳程度wi是否连续计数值次数均大于疲劳程度阈值，进而避免由于偶然原因而导致的疲劳程度wi大于0的情形，为康复医师提供更加准确的用以评估用户康复进展的参考数据。在步骤s57中，通过发送指示停止运动过程的信号，可以告知康复医师用户的身体状况已经不适合继续使用下肢康复设备进行康复运动。

在本实施例中，为了给予康复医师更加准确的用以评估康复病人康复进展的参考数据，采集周期t应明显小于用户的步伐周期，例如，采集周期t可以取值为0.1s或者0.2s。此外，在本实施例中，可以根据不同阶段的康复病人设置不同的采集周期t以及疲劳程度阈值，以适应性的对其康复过程中的疲劳状况进行评估。

本实施例中的评估方法，通过采集康复病人在使用下肢康复设备的运动过程中腰部中心的运动位移来分析其腰部运动的周期，不似膝部、足部的运动数据获取难、分析难，腰部运动数据获取较为简单并且其周期可以体现该康复病人的步伐周期，进而可以通过比对当前步伐周期和历史平均步伐周期来判断该康复病人是否疲劳，以决定是否继续使用下肢康复设备进行此次康复运动，并且结合康复运动的时间长短可以为评估康复病人的康复进展提供准确的参考。

虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。