一种偏瘫上肢代偿运动多模态交互的康复机器人训练系统的制作方法

本发明涉及上肢康复领域领域，具体涉及一种偏瘫上肢代偿运动多模态交互的康复机器人训练系统。

背景技术：

中风是高致死率、高致残率的疾病，偏瘫上肢运动障碍是中风常见的后遗症，严重影响患者的日常生活，偏瘫上肢的康复引起了普遍关注。高强度、大剂量的运动康复治疗对偏瘫上肢的恢复具有关键作用，但中风患者数量过于庞大，康复治疗师严重匮乏，传统的人工物理疗法无法满足巨大的康复需求。上肢康复机器人能够有效缓解康复治疗师短缺的压力，提高康复训练的效率和效果，临床应用前景巨大。但是在上肢康复机器人辅助偏瘫上肢进行康复训练的过程中，患者往往会产生代偿运动，给患肢的康复带来诸多负面影响，包括运动动作不对称，稳定性降低，甚至是运动功能的进一步下降。现有上肢康复机器人缺乏对偏瘫上肢代偿运动的监测评估机制，不能进行及时的反馈和改进康复训练，无法有效抑制代偿运动，进而影响了偏瘫上肢的康复训练效果。

技术实现要素：

为了克服现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种偏瘫上肢代偿运动多模态交互的康复机器人训练系统。

本发明的目的通过如下技术方案实现。

本发明提供的一种偏瘫上肢代偿运动的多模态监测评估方法与抑制系统，包括代偿监测模块、代偿评估模块和代偿抑制模块；其中代偿抑制模块由机器人本体和虚拟现实系统两部分组成。本发明提供的一种偏瘫上肢代偿运动的多模态监测评估方法与抑制系统，通过机器人本体辅助偏瘫上肢进行康复运动训练，并根据代偿监测、评估结果的调节训练动作，实现被动抑制偏瘫上肢的代偿运动；代偿监测模块采集并得到偏瘫上肢的康复训练过程中的综合数据；代偿评估模块用于对偏瘫上肢的综合数据进行处理分析，得到偏瘫上肢在康复运动训练中的代偿评估结果；虚拟现实模块用于显示康复训练场景、偏瘫上肢的实时运动姿态和代偿评估的结果，通过视觉显示和语音提示与患者交互，指导患者主动抑制代偿运动。

本发明提供的一种偏瘫上肢代偿运动多模态交互的上肢康复机器人训练系统，包括偏瘫上肢代偿运动抑制模块、偏瘫上肢代偿运动监测模块和偏瘫上肢代偿运动评估模块；所述偏瘫上肢代偿运动抑制模块包括机器人本体和虚拟现实系统两部分构成。

进一步地，所述机器人本体作为训练系统的执行机构，能够用于辅助偏瘫患肢完成康复运动训练和被动抑制康复训练中的代偿运动；所述虚拟现实系统用于显示偏瘫上肢康复运动的虚拟训练场景、患肢实时的运动姿态和代偿评估的结果，通过视觉和语音与患者交互，指导患者主动抑制代偿运动。

进一步地，所述偏瘫上肢代偿运动监测模块用于采集多种传感器信号，实时记录康复训练过程中偏瘫上肢的综合数据，包括肌电信号和运动数据。

进一步地，所述偏瘫上肢代偿运动评估模块用于对偏瘫上肢的三项指标进行量化计算，包括患肢肌肉协同指标、患肢关节协同指标和躯干代偿运动指标。

进一步地，所述机器人本体用于带动患者的偏瘫上肢进行康复运动训练，并根据偏瘫上肢代偿运动评估模块的反馈参数实时调整训练动作以抑制代偿运动，同时将训练的数据传输至虚拟现实模块作为输入参数，实时显示给患者。

进一步地，所述偏瘫上肢代偿运动监测模块包括肌电信号采集系统与机器视觉装置；所述肌电信号采集系统通过提取、分析患者上肢的肌电信号，得到肌电信号的均方根值(t为当前时刻，t为采样时间窗的宽度，emg(t)为当前时刻的肌电信号值)、积分肌电值(t为当前时刻，t为采样时间窗的宽度，emg(t)为当前时刻的肌电信号值)和平均功率频率(f为当前采样频率、p(f)为肌电信号功率谱)三种特征参数；所述机器视觉装置能够捕获患者的运动数据，包括偏瘫上肢的肩肘关节运动参数和躯干运动参数；所述肩肘关节运动参数包括肩关节内收/外展角度θ1、肩关节前屈/后伸角度θ2、肩关节内外旋角度θ3以及肘关节屈伸角度θ4；所述的躯干运动参数包括躯干前后倾角θ5、躯干旋转角度θ6和躯干左右倾角θ7。

进一步地，所述偏瘫上肢代偿运动评估模块通过对患肢肌肉协同指标、患肢关节协同指标躯干代偿运动指标分别进行量化计算得到代偿运动评估结果；所述患肢肌肉协同指标的分数s1计算包括如下步骤：

①分别计算患者分别用患侧与健侧完成相同动作时的三个肌电信号特征值rms(emg)、iemg和mpf的相对偏差e11、e12和e13；

②计算患肢肌肉协同指标的分数s1，患侧和健侧肌电信号特征值相对偏差越大，代表患肢的肌肉协同情况越异常,患肢肌肉协同指标的分数s1越低

进一步地，所述患肢关节协同指标的分数s2计算过程为：

①分别计算患者分别用患侧与健侧完成相同动作时肩、肘关节运动角度的相对均方根误差e21、e22、e23和e24。

②计算患肢关节协同指标的分数s2，患侧和健侧肩、肘关节运动角度相对偏差越大，代表患肢的关节协同能力越差,患肢关节协同指标的分数s2越低；

所述的躯干代偿运动指标分数s3的计算过程为：

①分别计算患者分别用患侧与健侧完成相同动作时肩、肘关节运动角度的相对均方根误差e31、e32和e33。

②计算躯干代偿运动指标的分数s3，患侧和健侧运动过程中躯干运动角度相对偏差越大，代表躯干的代偿运动越严重，躯干代偿运动指标的分数s3越低。

所述的偏瘫上肢代偿运动评估结果s为三项指标的平均分，代偿运动评估的分数越高，代表偏瘫上肢的运动控制能力越好，康复训练的效果越好；

s＝(s1+s2+s3)/3。

进一步地，所述偏瘫上肢代偿运动评估模块的输出数据，一方面作为康复训练的反馈参数输入到机器人本体模块调节训练的动作，另一方面作为偏瘫上肢康复训练情况的量化指标输入到虚拟现实模块，直观地显示给患者，通过视觉反馈和语音提示，指导患者主动调整运动姿态以抑制代偿运动。

进一步地，所述虚拟现实模块一方面通过显示偏瘫上肢康复运动的虚拟训练场景、患肢实时的运动姿态和代偿评估的结果，实时将偏瘫患肢康复训练的状态反馈给患者，同时结合语音提醒，指导患者主动调整运动姿态抑制代偿运动；所述虚拟现实模块的参数输入来自机器人本体模块和偏瘫上肢代偿运动评估模块。

进一步地，所述的虚拟现实模块包括视觉显示部分和对话交互部分，其输入参数来自机器人本体模块和偏瘫上肢代偿运动评估模块，一方面通过显示偏瘫上肢康复运动的虚拟训练场景、患肢实时的运动姿态和代偿评估的结果，实时将偏瘫患肢康复训练的状态反馈给患者，同时结合语音提醒，指导患者主动调整运动姿态抑制代偿运动。

本发明提出了一种偏瘫上肢代偿运动多模态交互的康复机器人训练系统，目的是解决现有上肢康复训练过程中缺乏对代偿运动监测评估及抑制的问题。机器人本体辅助偏瘫上肢进行康复运动训练，并根据代偿监测、评估结果的调节训练动作，实现被动抑制偏瘫上肢的代偿运动；虚拟现实模块用于显示康复训练场景、偏瘫上肢的实时运动姿态和代偿评估的结果，通过视觉显示和语音提示与患者交互，指导患者主动抑制代偿运动；代偿监测模块采集并得到偏瘫上肢的康复训练过程中的综合数据；代偿评估模块用于对偏瘫上肢的综合数据进行处理分析，得到偏瘫上肢在康复运动训练中的代偿评估结果。代偿监测模块、代偿评估模块和代偿抑制模块构成了偏瘫上肢代偿运动的多模态监测评估方法与抑制系统。

与现有技术相比，本发明具有如下优点和效果：

本发明提供的机器人训练系统能够在患者使用机器人进行康复训练过程中，实现代偿运动的监测评估与抑制，有利于患者学习正确的运动模式，进而增强偏瘫上肢的运动功能。

附图说明

图1为一种偏瘫上肢代偿运动的多模态监测评估方法与抑制系统；

图中所示：1为偏瘫上肢代偿运动抑制模块、2为偏瘫上肢代偿运动监测模块、3为偏瘫上肢代偿运动评估模块、1-1为机器人本体、1-2为虚拟现实系统。

具体实施方式

以下结合附图和实例对本发明的具体实施作进一步说明，但本发明的实施和保护不限于此。需指出的是，以下若有未特别详细说明之过程，均是本领域技术人员可参照现有技术实现或理解的。

如图1所示，一种偏瘫上肢代偿运动多模态交互的康复机器人训练系统，所述上肢康复机器人训练系统包括偏瘫上肢代偿运动抑制模块1、代偿监测模块2和代偿评估模块3；

所述的偏瘫上肢代偿运动抑制模块1包括机器人本体1-1和虚拟现实系统1-2两部分；所述的机器人本体模块1-1，至少具有6自由度，可以采用universalrobots公司的ur5机器人或abb公司的roberta机器人；该机器人本体模块作为系统的执行机构，用于辅助患者的偏瘫上肢进行康复训练，并根据偏瘫上肢代偿运动评估模块3的反馈参数实时整训练动作以抑制代偿运动，同时将训练的数据传输至虚拟现实系统1-2作为输入参数，实时显示给患者；偏瘫上肢代偿运动评估模块3可以利用计算机系统进行分析计算，执行本发明涉及的如下算法。

所述偏瘫上肢代偿运动监测模块2，包括表面肌电信号采集仪器和机器视觉设备，表面肌电信号采集仪器可以采用noraxon公司的telemyo2400表面肌电测量仪器或delsys公司的trignomobile便携式表面肌电测试仪器；机器视觉设备可以采用vicon的光学运动捕捉系统或motionanalysis的光学动作捕捉分析系统；偏瘫上肢代偿运动监测模块2用于采集多种传感器信号，实时记录康复训练过程中偏瘫上肢的综合数据，包括肌电信号和运动数据；

所述肌电信号采集系统通过提取、分析患者上肢的肌电信号，得到肌电信号的均方根值(t为当前时刻，t为采样时间窗的宽度，emg(t)为当前时刻的肌电信号值)、积分肌电值(t为当前时刻，t为采样时间窗的宽度，emg(t)为当前时刻的肌电信号值)和平均功率频率(f为当前采样频率、p(f)为肌电信号功率谱)三种特征参数；所述的机器视觉装置捕获患者的运动数据，包括偏瘫上肢的肩肘关节运动参数和躯干运动参数；所述的肩肘关节运动参数包括肩关节内收/外展角度θ1，肩关节前屈/后伸角度θ2，肩关节内外旋角度θ3，肘关节屈伸角度θ4；所述躯干运动参数包括躯干前后倾角θ5，躯干旋转角度θ6，躯干左右倾角θ7。

所述偏瘫上肢代偿运动评估模块3用于对偏瘫上肢的三项指标进行量化计算，包括患肢肌肉协同指标、患肢关节协同指标和躯干代偿运动指标；

所述的患肢肌肉协同指标的分数s1计算过程为：

①分别计算患者分别用患侧与健侧完成相同动作时的三个肌电信号特征值rms(emg)、iemg和mpf的相对偏差e11、e12和e13。

②计算患肢肌肉协同指标的分数s1，患侧和健侧肌电信号特征值相对偏差越大，代表患肢的肌肉协同情况越异常,患肢肌肉协同指标的分数s1越低。

所述的患肢关节协同指标的分数s2计算过程为：

①分别计算患者分别用患侧与健侧完成相同动作时肩、肘关节运动角度的相对均方根误差e21、e22、e23和e24。

②计算患肢关节协同指标的分数s2，患侧和健侧肩、肘关节运动角度相对偏差越大，代表患肢的关节协同能力越差,患肢关节协同指标的分数s2越低。

所述的躯干代偿运动指标分数s3的计算过程为：

①分别计算患者分别用患侧与健侧完成相同动作时肩、肘关节运动角度的相对均方根误差e31、e32和e33。

②计算躯干代偿运动指标的分数s3，患侧和健侧运动过程中躯干运动角度相对偏差越大，代表躯干的代偿运动越严重,躯干代偿运动指标的分数s3越低。

所述的偏瘫上肢代偿运动评估结果s为三项指标的平均分，代偿运动评估的分数越高，代表偏瘫上肢的运动控制能力越好，康复训练的效果越好。

s＝(s1+s2+s3)/3

所述的偏瘫上肢代偿运动评估模块3的输出数据一方面作为康复训练的反馈参数输入到机器人本体模块1调节训练的动作，另一方面作为偏瘫上肢康复训练情况的量化指标输入到虚拟现实模块1-2，直观地显示给患者。

所述虚拟现实模块1-2的参数输入来自机器人本体模块1-1和偏瘫上肢代偿运动评估模块3，一方面通过显示偏瘫上肢康复运动的虚拟训练场景、患肢实时的运动姿态和代偿评估的结果，实时将偏瘫患肢康复训练的状态反馈给患者，同时结合语音提醒，指导患者主动调整运动姿态抑制代偿运动；

本发明通过机器人本体辅助偏瘫上肢进行康复运动训练，并根据代偿监测、评估结果的调节训练动作，实现被动抑制偏瘫上肢的代偿运动；通过虚拟现实模块显示康复训练场景、偏瘫上肢的实时运动姿态和代偿评估的结果，利用视觉显示和语音提示与患者交互，指导患者主动抑制代偿运动；通过代偿监测模块采集并得到偏瘫上肢的康复训练过程中的综合数据；通过代偿评估模块用于对偏瘫上肢的综合数据进行处理分析，得到偏瘫上肢在康复运动训练中的代偿评估结果。本发明提供的偏瘫上肢代偿运动的多模态监测评估方法与抑制系统实现了上肢康复训练中代偿运动的实时监测、评估与抑制，能够辅助患者学习正确的运动模式，进而增强偏瘫上肢的运动功能。

本实施例的使用流程如下：

在一个可行的实施例中，偏瘫上肢代偿运动抑制模块1包括机器人本体1-1和虚拟现实系统1-2，所述机器人本体模块1-1末端与患者的偏瘫上肢相连，辅助患肢进行康复运动训练，其训练的数据作为输入参数传输至虚拟现实模块1-2，实时反馈给患者；在机器人本体模块1-1辅助偏瘫上肢进行康复训练的过程中，所述偏瘫上肢代偿运动监测模块2实时的采集偏瘫上肢的肌电信号，分析得到患肢肌肉协同指标，同时机器视觉装置捕获患者的运动数据，分析得到患肢关节协同指标和躯干代偿运动指标；三个指标实时传输至代偿评估模块3后，进行分析处理和量化计算，得到偏瘫上肢代偿运动的评估结果。量化评估结果一方面作为康复训练的反馈参数输入到机器人本体模块1-1，以调节训练的动作，实现被动抑制代偿运动；一方面作为训练情况的量化指标输入到虚拟现实模块1-2，直观地显示给患者。虚拟现实模块1-2显示偏瘫上肢康复运动的虚拟训练场景、患肢实时的运动姿态和代偿评估的结果，并结合语音提醒，指导患者调整运动姿态，实现主动抑制代偿运动。

以上实施例仅为本发明较优的实施方式，仅用于解释本发明，而非限制本发明，本领域技术人员在未脱离本发明精神实质下所作的改变、替换、修饰等均应属于本发明的保护范围。