基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置及方法与流程

本发明属于人机接口
技术领域：
，具体涉及了一种基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置及方法。
背景技术：
：人机接口系统在穿戴式机器人控制任务中起重要作用，其功能是将运动意图信息传递给机器人驱动系统，驱动机器人按照人的指令运动。对人运动信息的有效提取是解决该问题的第一个关键环节，现有的产品和研究中，基于光学传感(例如摄像头、体感传感设备)和机械信号传感(例如数据手套)的方法实现了对人体上肢运动学信息的准确提取，也在机器人控制任务中得到了较好的实际效果。但是这两种传感方法不能直接提取运动中的骨骼肌收缩及其包含的关节动力学信息，骨骼肌是人运动系统的执行机构，肌肉收缩是神经中枢运动意图的直接反映，不仅包含了肢体运动中的运动学信息，也包含了丰富的动力学信息。测量肌肉收缩的生物信号传感方法得到了研究领域中越来越多的关注，现有的用于提取肌肉收缩信息的生物信号大多为表面肌电信号，基于表面肌电信号的握力估计取得了一系列成果，但是表面肌电信号传感方法存在一些局限，一方面只能测量表层肌肉收缩过程中的电信号，无法获得深层肌肉收缩信息；另一方面其测量电极必须紧贴皮肤，每次使用前需要重新标定测量位置，这些因素均限制了其在实际中的应用。技术实现要素：为了解决现有技术中的上述问题，即基于肌电信号的握力测量方法操作复杂、测量结果受测量位置等因素影响的问题，本发明提供了一种基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置，包括传感部、测量部；所述测量部包括多路选通电路、信号生成电路、信号采集电路、主控器；所述传感部为环状柔性部件，所述环状柔性部件内侧面环状均匀设置有多个电极；所述多路选通电路的第一端与各电极电连接，第二端分别与所述信号发生电路输出端、信号采集电路输入端电连接，控制端与所述主控器电连接；所述主控器分别与所述信号发生电路输入端、信号采集电路输出端电连接；所述主控器配置为发送所述多路选通电路时序控制信号，发送所述信号发生电路的控制信号，还配置为接收各时序控制信号下未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号，并基于该信号按照预设的测量方法进行握力计算；所述信号生成电路依据所述主控器的控制信号生成用于进行电极激励的电流信号；所述信号采集电路将通过所述多路选通电路获取的未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号转换为数字信号并发送至所述主控器；所述多路选通电路依据所述主控器的时序控制信号选通激励通路对相应的电极进行激励，同时选通未被激励电极中两两相邻电极获取对应的电压信号并输送至所述信号采集电路。在一些优选的实施例中，所述信号生成电路包括压控电流源，所述压控电流源接收信号发生电路的电压信号并转换为用于进行电极激励的电流信号。在一些优选的实施例中，所述信号采集电路包括信号放大与调理电路、模数转换电路；所述放大与调理电路，用于将通过所述多路选通电路获取的未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号放大以及调理；所述模数转换电路，用于将放大与调理后的信号转换为数字信号并发送至所述主控器。在一些优选的实施例中，所述环形柔性部件为闭合环状的柔性可延展织物。在一些优选的实施例中，所述电极为柔性电路板。本发明的另一方面，提出了一种基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量方法，基于上述的基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置，包括以下步骤：步骤s10，依次对两两相邻的电极进行激励，并在每次激励的同时，采集未被激励电极中两两相邻电极对应的电压信号；步骤s20，将步骤s10得到的电压信号进行模数转换后作为肌肉收缩的原始信号；步骤s30，基于所述肌肉收缩的原始信号，通过有限元算法、反重构算法，生成肌肉的断层扫描图像；步骤s40，提取所述肌肉的断层扫描图像中尺骨屈肌群部位的特征，并通过回归算法计算当前握力。在一些优选的实施例中，步骤s40中“提取所述肌肉的断层扫描图像中尺骨屈肌群部位的特征”，其方法为：计算所述肌肉的断层扫描图像中尺骨曲肌群部位的像素平均值，作为尺骨曲肌群部位的特征。在一些优选的实施例中，步骤s40中“通过回归算法计算当前握力”，其方法为：其中，f(t)为t时刻的握力，s(t)为t生成的肌肉的断层扫描图像中尺骨屈肌群部位的特征，ω为拟合系数。本发明的第三方面，提出了一种存储装置，其中存储有多条程序，所述程序适于由主控器加载并执行以实现上述的基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量方法。本发明的第四方面，提出了一种处理装置，包括主控器、存储装置；所述主控器，适于执行各条程序；所述存储装置，适于存储多条程序；所述程序适于由主控器加载并执行以实现上述的基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量方法。本发明的有益效果：(1)本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置，实现了基于生物阻抗断层扫描的人机接口系统，对肌肉轮廓的重构，相比现有的基于生物阻抗断层扫描的运动识别的初步研究，本发明提出的握力估计算法具有明确的生物力学意义，从尺骨屈肌群部位提取形态学信息，实现对握力的连续估计。(2)本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置，基于柔性可延展的穿戴前端对肌肉形变信息的采集，以非侵入的方式对皮肤以下肌肉形态学信息进行测量与提取，相比现有的技术，本发明从新的信号源提取肌肉收缩信号，为克服现有肌肉信号采集技术的局限提供了解决方案。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置的总体结构框图；图2是本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置一种实施例的传感部示意图；图3是本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置一种实施例的前向模型生成算法生成的前臂截面有限元模型示例图；图4是本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置一种实施例的传感系统与重构算法生成的人体前臂阻抗断层示例图；图5是本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置一种实施例的一个被测试者测试数据拟合结果示例图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。本发明的一种基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置，包括传感部、测量部；所述测量部包括多路选通电路、信号生成电路、信号采集电路、主控器；所述传感部为环状柔性部件，所述环状柔性部件内侧面环状均匀设置有多个电极；所述多路选通电路的第一端与各电极电连接，第二端分别与所述信号发生电路输出端、信号采集电路输入端电连接，控制端与所述主控器电连接；所述主控器分别与所述信号发生电路输入端、信号采集电路输出端电连接；所述主控器配置为发送所述多路选通电路时序控制信号，发送所述信号发生电路的控制信号，还配置为接收各时序控制信号下未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号，并基于该信号按照预设的测量方法进行握力计算；所述信号生成电路依据所述主控器的控制信号生成用于进行电极激励的电流信号；所述信号采集电路将通过所述多路选通电路获取的未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号转换为数字信号并发送至所述主控器；所述多路选通电路依据所述主控器的时序控制信号选通激励通路对相应的电极进行激励，同时选通未被激励电极中两两相邻电极获取对应的电压信号并输送至所述信号采集电路。为了更清晰地对本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置进行说明，下面结合图1对本发明装置实施例中各装置及子装置展开详述。本发明一种实施例的基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置，包括传感部、测量部；所述测量部包括多路选通电路、信号生成电路、信号采集电路、主控器，各装置详细描述如下：如图1所示，为本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置的总体结构框图，包括：传感部1、多路选通电路2、压控电流源3、信号发生电路4、主控器5、模数转换6、信号放大与调理7、握力计算8；其中，握力计算通过主控器中内置的方法完成，包括前向模型生成、反向重构、扫描图像进行特征提取、回归计算。所述传感部为环状柔性部件，所述环状柔性部件内侧面环状均匀设置有多个电极。所述环形柔性部件为闭合环状的柔性可延展织物。所述电极为柔性电路板。如图2所示，为本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置一种实施例的传感部示意图，左边为传感部的横截面图，右边为传感部的侧视图，包括电极1-电极16、柔性可延展穿戴式传感测量本体17。本发明实施例中，柔性可延展穿戴式传感测量本体为闭合环状，采用柔性可延展的织物制成，可穿戴在被测对象的前臂；采用16个柔性电路板制成的电极，均匀缝制在柔性可延展穿戴式传感测量本体前端内侧，靠近被测对象的皮肤。所述多路选通电路的第一端与各电极电连接，第二端分别与所述信号发生电路输出端、信号采集电路输入端电连接，控制端与所述主控器电连接；所述主控器分别与所述信号发生电路输入端、信号采集电路输出端电连接。所述主控器配置为发送所述多路选通电路时序控制信号，发送所述信号发生电路的控制信号，还配置为接收各时序控制信号下未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号，并基于该信号按照预设的测量方法进行握力计算。本发明一个实施例中，采用stm32f103rgt6微控制器芯片作为主控装置，每组电压测量持续时间为447μs，测量208组电压耗时92976μs，约93ms。所述信号生成电路依据所述主控器的控制信号生成用于进行电极激励的电流信号。所述信号生成电路包括压控电流源，所述压控电流源接收信号发生电路的电压信号并转换为用于进行电极激励的电流信号。本发明的一个实施例中，采用ad9833信号发生装置生成40khz的正弦波信号，并通过高斯滤波器去除直流分量；采用howland电路结构的压控电流源生成激励信号，最终电流信号有效值为400μa，电压范围为±2.5v。所述信号采集电路将通过所述多路选通电路获取的未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号转换为数字信号并发送至所述主控器。本发明一个实施例中，采用了ada4661对相邻电极之间的电压进行放大与信号调理，使其变化范围在0-3.3v之间；采用主控装置上集成的adc进行模数转换，首先进行采样，采样精度为12bit，采样频率为1mhz，测量每组电压时，模数转换子装置持续125μs的采样，保证5个完整周期的信号被采集。计算采样的数据电压有效值，如式(1)所示：其中，uij为第i次电流激励的第j次采样数据的电压有效值。计算获取的电压有效值，作为采集数据的原始信号。所述信号采集电路包括信号放大与调理电路、模数转换电路；所述放大与调理电路，用于将通过所述多路选通电路获取的未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号放大以及调理；所述模数转换电路，用于将放大与调理后的信号转换为数字信号并发送至所述主控器。所述多路选通电路依据所述主控器的时序控制信号选通激励通路对相应的电极进行激励，同时选通未被激励电极中两两相邻电极获取对应的电压信号并输送至所述信号采集电路。多路选通电路选通不同的电极对进行激励与测量，电流信号通过一组电极对施加到被测对象，然后分别测量未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号。在均匀介质中，离激励电极越近的电极上电压越大，反之则电压越小，人体的肌肉骨骼以及软组织有特定的分布，因此相邻电极上的电压大小有相应的特征。如图2左侧所示，激励电极为电极1、电极2，采集电极3和4之间的电压差v1，电极4和5之间的电压差v2，电极5和6之间的电压差v3，电极6和7之间的电压差v4，电极7和8之间的电压差v5，电极8和9之间的电压差v6，电极9和10之间的电压差v7，电极10和11之间的电压差v8，电极11和12之间的电压差v9，电极12和13之间的电压差v10，电极13和14之间的电压差v11，电极14和15之间的电压差v12，电极15和16之间的电压差v13。当多路选通电路选通其他激励电极时，采集剩余未被激励电极中两两相邻电极之间的电信号，如表1所示：表1激励电极采集信号电极1、电极2v3.4,v4.5,v5.6……v14.15,v15.16电极2、电极3v4.5,v5.6,v6.7……v15.16,v16.1电极3、电极4v5.6,v6.7,v7.8……v16.1,v1.2…………电极15、电极16v1.2,v2.3,v3.4……v12.13,v13.14电极16、电极1v2.3,v3.4,v5.6……v13.14,v14.15其中，v1.2代表采集电极1和电极2之间的电压差，v2.3代表采集电极2和电极3之间的电压，以此类推，v16.1代表采集电极16和电极1之间的电压。本发明的一个实施例中，选用的激励信号频率为40khz，多路选通电路采用了4片16选1的集成芯片dg406。本发明第二实施例的基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量方法，基于上述的基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置，包括以下步骤：步骤s10，依次对两两相邻的电极进行激励，并在每次激励的同时，采集未被激励电极中两两相邻电极对应的电压信号。采用上述基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置中信号采集方法，在此不再赘述。步骤s20，将步骤s10得到的电压信号进行模数转换后作为肌肉收缩的原始信号。模拟信号只有通过a/d转化为数字信号后才能用软件进行处理，这一切都是通过模数转换器来实现的。模数转换器(adc)，是把经过与标准量(或参考量)比较处理后的模拟量转换成以二进制数值表示的离散信号的转换器，简称adc或a/d转换器。步骤s30，基于所述肌肉收缩的原始信号，通过有限元算法、反重构算法，生成肌肉的断层扫描图像。本发明的一个实施例中，采用有限元前向模型生成算法，基于前臂形状构建闭合曲线，在闭合曲线中构建有限元，本实施例中有限元形状为三角形，构建的有限元数量为5868个，如图3所示，为本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置一种实施例的前向模型生成算法生成的前臂截面有限元模型示例图，闭合曲线为有限元前向模型生成的前臂横截面图，曲线内的点为构建的有限元。有限元前向模型通过节点阻抗值计算表面电压值，生成肌肉的断层扫描图像，表面电压值的计算方法，如式(2)所示：其中，v代表表面电压值，是1×16的向量，16为电极的数量；σ代表有限元模型上的阻抗，是1×n的向量，n为有限元的个数；σr为有限元模型的基准阻抗向量。反向重构算法依据有限元模型以及肌肉收缩的原始信号，通过计算阻抗向量差值，并将差值近似线性化为雅克比矩阵，通过求矩阵伪逆的方式获取。本实施例中，反重构算法通过级数展开近似为线性雅克比矩阵，如式(3)所示：其中，j为雅克比矩阵。采用矩阵的伪逆求解，如式(4)所示：其中，为估计的阻抗向量差值，w、q为伪逆矩阵，t代表矩阵转置，λ为超参数。计算阻抗分布如式(5)所示：如图4所示，为本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置一种实施例的传感系统与反重构算法生成的人体前臂阻抗断层示例图，上侧深色区域代表挠骨伸肌群，下侧深色区域代表尺骨屈肌群，右侧柱状图代表有限元节点阻抗值与颜色深浅的关系，柱状图右侧坐标代表计算出的有限元节点阻抗值。步骤s40，提取所述肌肉的断层扫描图像中尺骨屈肌群部位的特征，并通过回归计算子装置计算当前握力。计算所述肌肉的断层扫描图像中尺骨曲肌群部位的像素平均值，作为尺骨曲肌群部位的特征。本发明一个实施例中，采用基于sigmoid函数的回归算法计算当前握力，以及随着时间的延续，计算连续握力，其计算方法如式(6)所示：其中，f(t)为t时刻的握力，s(t)为t生成的肌肉的断层扫描图像中尺骨屈肌群部位的特征，ω为拟合系数。为了验证本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置的握力评估能力，本发明对5名被测对象的握力做了连续评估。在每名被测对象的试验中，被测对象穿戴了柔性可延展穿戴式传感测量装置，手握专用的握力传感器，同步采用本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置以及传统的握力传感器进行握力测量。在试验开始后，每名被测对象从放松状态慢慢增大握力至最大程度的肌肉自主收缩，然后放松，休息2-3秒后继续下一个周期，每名被试共测量20-30个周期。一半的数据用于对参数进行拟合，另一半数据用于测试算法的回归决定系数r2。最终五名被测对象的回归决定系数分别为：0.85，0.90，0.79，0.82和0.81。如图5所示，为本发明基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量装置一种实施例的一个被测试者测试数据拟合结果示例图，横坐标regulatedeitsignals代表肌肉断层扫描图像特征值，纵坐标r/rmax代表归一化握力值，actualvalues代表实际测量得到的肌肉断层扫描图像特征值，sigmoidfunctionfitting代表用sigmoid函数拟合的曲线，回归决定系数r2＝0.9。所属
技术领域：
的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的方法的具体工作过程及有关说明，可以参考前述装置实施例中的对应描述，在此不再赘述。本发明第三实施例的一种存储装置，其中存储有多条程序，所述程序适于由主控器加载并执行以实现上述的基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量方法。本发明第四实施例的一种处理装置，包括主控器、存储装置；主控器，适于执行各条程序；存储装置，适于存储多条程序；所述程序适于由主控器加载并执行以实现上述的基于生物阻抗断层扫描的连续握力测量方法。所属
技术领域：
的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块、方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，软件模块、方法步骤对应的程序可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或
技术领域：
内所公知的任意其它形式的存储介质中。为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。当前第1页12