一种电刺激干预膝关节支具

文档序号:36812508发布日期:2024-01-26 16:15阅读:19来源:国知局
一种电刺激干预膝关节支具

本发明涉及膝关节支具,尤其涉及一种电刺激干预膝关节支具。


背景技术:

1、膝关节是人体下肢重要枢纽关节,参与人类走、跑、跳等诸多下肢活动。当人类行走时,单侧膝关节即时承受重量能达到体重的3~4倍,跑步及跳跃时,更能增加到4~24倍。由于行走活动的常规性、外伤及负荷的变化,常常造成膝关节退行性变,出现关节软骨变性破坏、骨髓水肿及骨赘形成,表现为以疼痛、僵硬、活动受限为主要特征的膝骨关节炎。进而造成患者整体活动能力下降、生活质量降低。由于膝关节炎症、疼痛或本体感觉下降,患者通常会习惯性改变他们的行走姿态,以补偿下肢无力或减轻关节疼痛等症状。这种改变虽在一定程度上缓解了症状但也在一定程度上产生了新的问题,例如下肢力线改变、肌肉收缩模式变化、关节受力分布改变等,造成关节局部异常受力增加,肌肉共收缩等。这将造成关节新的疼痛、局部受力异常增大、关节僵硬等问题,出现关节炎的恶性循环发生发展模式。

2、膝关节支具作为一种常见辅助防治手段,具有纠正关节力线、减轻关节受力、提高关节稳定性、缓解肿胀、保暖等多种效果,常常应用于临床治疗或平时康复护理中。目前市面上已有的传统膝关节支具大部分分为两种:其一,基于力学结构设计以外力支撑为主来纠正治疗的,主要通过膝关节负荷卸载或重新分配受力达到防治目的。其二,附带磁疗、发热体或中医药外敷等改善膝关节炎性症状来进行治疗的,主要通过改善局部血液循环、促进炎性物质吸收的方式来进行辅助治疗。而智能膝关节支具方面更多的为一些智能监测设备,大多针对膝关节温度、角度及步频等参数监测为主,对膝关节炎性状态、下肢运动学状态进行相应评估,实时传送给医生或康复师对其进行对应调整治疗。

3、在实现本发明的过程中,发明人发现如下技术问题:现有的膝关节支具主要通过机械外力提供被动支撑或矫正,常常造成关节周围肌肉萎缩或本体感觉进一步降低。长期使用后,肌肉萎缩加剧,进而造成恶性循环,增大了康复难度。


技术实现思路

1、本发明实施例提供了一种电刺激干预膝关节支具,以解决现有膝关节支具对于膝关节炎症防治容易产生肌肉萎缩加剧的技术问题。其次,由于炎症疼痛等因素干扰,膝关节周围肌肉收缩模式发生相应改变,这在一定程度上加重了关节退化或炎症的发生发展。本发明旨在基于正常步态周期中肌肉收缩模式(肌肉收缩程度及时序),针对异常肌肉收缩模式进行针对性纠正,达到打破疾病发生发展的恶性循环。

2、有鉴于此,本发明实施例提供了一种电刺激干预膝关节支具,包括:

3、semg信号异常判断模块,用于根据采集到的semg信号判断在行走过程中,肌肉收缩是否异常;

4、标准化处理模块,用于在判断肌肉收缩异常时,根据每个肌电电极通道采集到的时间序列和对应的标准时间序列的均值和方差,实现对采集到的时间序列和标准时间序列进行标准化处理,得到标准化采集时间序列和标准化标准时间序列,所述标准化处理通过如下方式实现:

5、其中,l(n)i为每个通道采集到的时间序列,r(n)i为每通道标准的时间序列,μ[l(n)i]和μ[r(n)i]分别为每个通道采集到的时间序列和标准化标准时间序列的均值,σ[l(n)i]和σ[r(n)i]分别为每个通道采集到的时间序列和标准化标准时间序列的方差;

6、互相关函数计算模块,用于计算标准化采集时间序列和标准化标准时间序列的互相关函数,所述互相关函数如下:

7、

8、转换模块,用于将所述互相关函数转换为连续积分形式函数,并计算得到连续积分形式函数的最大值,连续积分形式函数如下:

9、

10、r(t)i,l(t)i为采样前的连续信号,τ为待测时间信号与标准时间信号之间的时序差;

11、确定模块,用于确定最大值对应的待测时间信号与标准时间信号之间的时序差值,根据所述时序插值确定施加刺激的时间点和持续时长。

12、进一步的,所述电刺激干预膝关节支具还包括:

13、近似度计算模块,用于对提取到预设时长范围内采集到的时间序列每个元素和正常标定的时间序列中的对应的元素根据时长和强度建立特征向量,并计算每个元素和对应元素的余弦近似度;

14、比例确定模块,用于将计算得到的余弦近似度与预设的近似度阈值进行比较,在小于近似度阈值时,根据所述余弦近似度与近似度阈值的差值与近似度阈值比值确定电刺激的比例。

15、进一步的,所述近似度计算模块包括:

16、标准化处理单元,用于对提取到预设时长范围内采集到的时间序列每个元素和正常标定的时间序列中的对应的元素进行标准化处理,并为标准化处理的每个元素建立特征向量,便于计算余弦近似度。

17、进一步的,所述电刺激干预膝关节支具还包括:

18、步态信息测量器,所述步态信息测量单元用于测量使用者的步态信息,以确定一个步长周期;

19、相应的,所述semg信号异常判断模块,用于根据一个步长周期内采集到的semg信号判断在行走过程中,肌肉收缩是否异常。

20、进一步的,所述步态信息测量器包括:

21、微机电加速度计,所述微机电加速度计设置于大腿前外侧髌骨上、下10cm处。

22、进一步的,所述电刺激干预膝关节支具还包括:

23、电刺激仪,用于根据施加刺激的时间点和持续时长,利用电极贴片对相应肌肉进行低频电刺激干预,激活相应部位肌肉收缩,所述电极贴片分别设置于股内侧肌、股直肌、股外侧肌、胫骨前肌、股二头肌、半腱半膜肌、腓肠肌内侧和腓肠肌外侧。

24、更进一步的,所述电刺激干预膝关节支具,还包括:

25、膝关节支具,所述膝关节支具包括:上下活动臂、固定带及关节铰链,所述关节铰链活动设置于所述上下活动臂上,所述固定带设置于所述上下活动臂上。

26、本发明实施例提供的电刺激干预膝关节支具,通过设定semg信号异常判断模块,用于根据采集到的semg信号判断在行走过程中,肌肉收缩是否异常标准化处理模块,用于在判断肌肉收缩异常时,根据每个肌电电极通道采集到的时间序列和对应的标准时间序列的均值和方差,实现对采集到的时间序列和标准时间序列进行标准化处理,得到标准化采集时间序列和标准化标准时间序列;互相关函数计算模块,用于计算标准化采集时间序列和标准化标准时间序列的互相关函数,转换模块,用于将所述互相关函数转换为连续积分形式函数,并计算得到连续积分形式函数的最大值,确定模块,用于确定最大值对应的待测时间信号与标准时间信号之间的时序差值,根据所述时序插值确定施加刺激的时间点和持续时长。可以通过多种智能传感器监测下肢运动学参数及神经肌电信号,并利用机器学习模型对膝关节周围肌肉激活程度、收缩时序、收缩强度等收缩模式进行判定,并在确定异常情况下,利用模型自动识别差异,根据差异情况释放对应的低频电流刺激,对膝关节周围肌肉异常收缩模式进行纠正,达到增强患者下肢肌肉力量,改善肌肉收缩模式,防止肌肉萎缩产生。



技术特征:

1.一种电刺激干预膝关节支具,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的电刺激干预膝关节支具,其特征在于,所述电刺激干预膝关节支具还包括:

3.根据权利要求2所述的电刺激干预膝关节支具,其特征在于,所述近似度计算模块包括:

4.根据权利要求1所述的电刺激干预膝关节支具,其特征在于,所述电刺激干预膝关节支具还包括:

5.根据权利要求1所述的电刺激干预膝关节支具,其特征在于,所述步态信息测量器包括:

6.根据权利要求1所述的电刺激干预膝关节支具,其特征在于,所述电刺激干预膝关节支具还包括:

7.根据权利要求1所述的电刺激干预膝关节支具,其特征在于,所述电刺激干预膝关节支具,还包括:


技术总结
本发明公开了一种电刺激干预膝关节支具,包括:信号异常判断模块,用于根据采集到的肌电信号判断在行走过程中,肌肉收缩模式是否异常。标准化处理模块,用于根据每个肌电电极通道采集到的肌肉收缩程度时间序列和对应的标准肌肉收缩时间序列的均值和方差,实现对采集到的时间序列和标准时间序列进行差异性判断处理,得到标准化采集时间序列和标准化标准时间序列;互相关函数计算模块,用于计算标准化采集时间序列和标准化标准时间序列的互相关函数,转换模块,用于将所述互相关函数转换为连续积分形式函数,并计算得到连续积分形式函数的最大值,确定模块,用于确定最大值对应的待测时间信号与标准时间信号之间的时序差值,根据所述时序插值确定施加刺激的时间点和持续时长。

技术研发人员:刘世忠,刘源,陈晓娜,赵莹雪,黄帅飞,张勉,王森
受保护的技术使用者:天津大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/25
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