基于sEMG技术的运动伤智能化诊断评估系统的制作方法

本发明专利涉及生物医学工程，具体而言，涉及基于semg技术的运动伤智能化诊断评估系统。

背景技术：

1、运动伤是运动训练者常见的伤情之一，最常见的是急慢性骨骼肌损伤，直接影响运动训练计划的开展。骨骼肌损伤的早期精确诊断，对后续的治疗和疾病预后至关重要。

2、运动训练骨骼肌伤的发生率报道不一，骨骼肌肉损伤占运动者伤情的80％以上，每年导致60％的运动者不能参加运动训练。根据流行病学调查显示，很多运动伤发中2/3以上是由于肌肉骨骼系统的累积性微创伤逐渐形成，随着运动训练强度不断增加，运动伤的发病率居高不下。通过研究发现，骨骼肌一旦发生损伤，其愈合时间长，愈合质量不可靠，易形成血肿和修复性瘢痕，且瘢痕组织缺乏弹性易引起肌肉僵硬、萎缩，影响患者肌肉的功能恢复，严重影响运动训练效果。骨骼肌损伤的预防和早期快速、精准的诊断，并针对性的提出治疗及快速康复方案，对降低运动伤发病率，保障和提升运动训练者的健康具有十分重要的作用。

3、目前，表面肌电技术是精确、快速、无创检查运动训练骨骼肌损伤的有效手段。对于运动训练骨骼肌损伤的患者，门急诊常用肌电图(electromyography，emg)、电子计算机断层扫描(computed tomography，ct)、磁共振成像(magnetic resonance imaging，mri)和超声检查(ultrasound，us)等影像学检查，以及血清生化指标来间接反映急慢性骨骼肌损伤的程度及预后情况。传统的emg受影响的因素较多，探针需扎入体内，属于有创操作。且肌电信号易受到邻近肌肉、环境和噪声等影响，而且只能观察到肌电信号的改变，无法获取肌肉损伤后的形态学信息。mri能准确地判断肌肉损伤的部位、程度和范围等，适用于评价肌肉疾病。但是mri检查不具实时性，而且设备大，无法进行野外及站场及训练场合检查，检查成本昂贵。

4、近年来，随着运动生物力学的迅速发展，使其在骨骼肌肉等机体效能的监测、干预等领域中发挥了重要作用。国外通过对运动生物力学的研究，研发出快速反应及干预设备，通过运用生物力学、虚拟仿真、表面肌电等技术，制定个体化训练方案，开发损伤预警及风险评估的卡伦系统，显著降低了训练伤发病率。因此，如何运用运动生物力学技术，实现智能化快速精确诊断运动训练骨骼肌损伤，辅助基层医务工作者合理有效提出救治策略，实现监测预警、大数据分析、科学施训，是有效降低运动训练骨骼肌损伤的迫切需求。

5、为此，本发明旨意提供一种基于semg技术的运动伤智能化诊断评估系统，以解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了克服上述现有技术的不足，提供基于semg技术的运动伤智能化诊断评估系统。

2、本发明的上述技术目的是通过以下技术方案实现的：

3、基于semg技术的运动伤智能化诊断评估系统，所述运动伤智能化诊断评估系统包括数据采集端和诊断评估端，所述数据采集端包括表面肌电信号采集模块和无线数据传输模块；

4、所述诊断评估端包括无线信号接收及发送单元、数据接收处理单元、诊断评估模块、数据库和诊断评估结果反馈模块；

5、所述表面肌电信号采集模块用于采集人体各个部位的骨骼表面肌电信号；

6、所述无线信号接收及发送单元用于接收表面肌电信号采集模块采集的骨骼表面肌电信号并将其传输至数据接收处理单元；所述无线信号接收及发送单元还用于向数据采集端发送数据信息；

7、所述数据接收处理单元对骨骼表面肌电信号进行接收并处理，提取出骨骼表面肌电信号中的特征信息；

8、所述诊断评估模块基于训练好的骨骼肌损伤semg诊断模型根据骨骼表面肌电信号及特征信息进行分析与判别，得出运动伤的诊断评估结果；

9、所述数据库用于存储运动训练骨骼肌损伤semg数据；

10、所述诊断评估结果反馈模块根据诊断评估模块的诊断评估结果对其进行显示与解读，并将诊断评估结果通过无线信号接收及发送单元发送至数据采集端，实现诊断结果提示与诊疗辅助操作。

11、进一步地，所述的数据接收处理单元对骨骼表面肌电信号进行10-100hz的带通滤波预处理，并将经过带通滤波预处理后的骨骼表面肌电信号利用算法分析提取出其中的时域与频域特征值信息，然后计算其时域与频域的多个参数值，对人体的肌肉功能状况进行诊断及评估。

12、进一步地，所述的算法分析采用带数据处理与运算能力的上位机实现。

13、进一步地，所述数据库为运动训练骨骼肌损伤semg信号数据库，所述数据库的构建方法为：通过收集不同程度骨骼肌损伤患者的semg信号数据，并结合患者后期病情的发展情况以及救治手段，建立诊断数据库。

14、进一步地，所述数据库构建的具体方法为：

15、a、数据收集

16、收集不同程度骨骼肌损伤的患者的关键数据，包括：一般情况、致伤因素、损伤程度、临床表现、semg信号变化和辅助检查及检验；

17、b、数据处理

18、将步骤a中收集的数据进行数据清洗、样本均衡和标准化处理；

19、c、数据库生成

20、提取运动训练骨骼肌损伤semg信号变化关键数据，通过机器学习算法对骨骼肌损伤变量进行判断，分别获得不同分组指标集下各算法所计算出的准确率、召回率、精准率和f值，并对结果进行比较，得到诊断结果最优时的关键指标模型，生成运动训练骨骼肌损伤semg信号数据库。

21、进一步地，所述骨骼肌损伤semg诊断模型利用人工智能深度学习，通过运动训练骨骼肌损伤semg信号数据库中的数据进行机器学习训练。

22、进一步地，所述的骨骼表面肌电信号中的特征信息采用监督学习方式提取骨骼肌损伤semg信号特征，并通过骨骼肌损伤semg信号数据库的信号数据进行机器学习与训练。

23、进一步地，所述表面肌电信号采集模块用于采集人体腰背以及四肢部位的骨骼表面肌电信号。

24、通过本发明的上述方案，针对开展运动训练时，利用数据采集端能够实时采集运动者的骨骼表面肌电信号，并将实时采集的骨骼表面肌电信号无线传输至诊断评估端进行诊断评估，从而实现智能化、快速且精确地诊断评估出运动训练骨骼肌损伤，并能够将诊断评估结果反馈至数据采集端，对运动者进行诊断结果提示与诊疗辅助操作；同时，对于该诊断评估结果，也便于辅助基层医务工作者合理有效提出救治策略，便于实现监测预警、大数据分析及科学施训，有效降低运动训练骨骼肌损伤。

25、本发明解决技术问题的意义在于：

26、对于运动训练骨骼肌损伤的患者，门急诊常用肌电图、电子计算机断层扫描、磁共振成像和超声检查等影像学检查，以及血清生化指标来间接反映急慢性骨骼肌损伤的程度及预后情况。传统的emg受影响的因素较多，探针需扎入体内，属于有创操作。且肌电信号易受到邻近肌肉、环境和噪声等影响，而且只能观察到肌电信号的改变，无法获取肌肉损伤后的形态学信息。mri能准确地判断肌肉损伤的部位、程度、范围等，适用于评价肌肉疾病。但是mri检查不具实时性，而且设备大，无法进行野外及站场及训练场合检查，检查成本昂贵。近年来，随着运动生物力学的迅速发展，使其在骨骼肌肉等机体效能的监测、干预等领域中发挥了重要作用。因此，本发明运用运动生物力学技术，通过设计的基于semg技术的运动伤智能化诊断评估系统实现智能化、快速且精确地诊断运动训练骨骼肌损伤，能够辅助基层医务工作者合理有效提出救治策略，实现监测预警、大数据分析、科学施训，同时也是有效降低运动训练骨骼肌损伤的迫切需求。

27、综上所述，与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

28、1、本发明的该基于semg技术的运动伤智能化诊断评估系统能够实时采集运动训练过程中运动者的骨骼表面肌电信号，并将实时采集的骨骼表面肌电信号利用无线通信技术传输至诊断评估端，利用诊断评估端实现智能化、快速且精确地诊断运动训练骨骼肌损伤；

29、2、本发明的该基于semg技术的运动伤智能化诊断评估系统能够通过无线信号接收及发送单元将诊断评估结果发送至数据采集端，实现诊断结果提示与诊疗辅助操作，同时，也便于辅助基层医务工作者提前得知运动者的骨骼肌损伤状态，从而方便合理且有效地提出救治策略，有效降低运动训练骨骼肌损伤；

30、3、本发明的该基于semg技术的运动伤智能化诊断评估系统对于运动伤的诊断评估较现有技术更为智能化、快速且精确，且稳定性高。