[发明专利]一种疼痛程度的评估方法和评估装置在审

专利信息
申请号: 201610543572.3 申请日: 2016-07-11
公开(公告)号: CN107595241A 公开(公告)日: 2018-01-19
发明(设计)人: 杜文静;李慧慧;王磊 申请(专利权)人: 深圳先进技术研究院
主分类号: A61B5/00 分类号: A61B5/00;A61B5/0488
代理公司: 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙)44316 代理人: 郝明琴
地址: 518055 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 疼痛 程度 评估 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及康复工程技术领域,尤其涉及一种疼痛程度的评估方法和评估装置。

背景技术

随着社会进步和医学的发展,下背痛作为护理中作中较为严重的致残和误工的主要原因之一,严重影响着人们的生活质量,据调查486名护士中大约有60%左右的下背痛人员。疼痛在国际上已经定义为继体温、脉搏、呼吸、血压四大生命体征后的第五大生命体征,是困扰病人的一个常见问题。由于护理人员常规操作中频繁的弯腰和不正确的弯腰姿势导致脊柱力负荷的累积损伤,长此以往造成不同程度的疼痛。由于疼痛是一种不愉快的感觉,伴有实际或潜在组织损伤。疼痛评估是对下背痛患者进行病理特性分析、治疗方案选择或者康复指导的关键。

肌肉放电的有效值,是一段时间内瞬间肌肉肌电图幅值平方平均的平方根,大小取决于肌肉负荷性因素和肌肉本身的生理、生化之间的内在联系。当人体腰椎部位因劳损、脊柱异常弯曲、变形等原因导致下背痛时,人体的脊柱周围核心肌群可能会发生形变或肌肉功能衰减等,从而产生疼痛的症状。

国内外学者最初采用针电极插入肌肉检测肌电图,其干扰小、定位好、易识别,但是由于它的有创式检测方式,给被测试者带来伤害,使得患者难以接受,应用受到一定的限制。经过长期的探究,人们发现表面肌电信号同样可以采集到肌肉的运动信息,表面肌电信号的无创式检测方式,通过肌肉表面粘贴的电极片记录下神经肌肉活动时释放的电信号,其操作简单,很容易被人接受,因此,得到了广泛的应用。

表面肌电信号可以检测细胞内外的电位改变引起的细胞兴奋变化,是肌肉功能评估和活动变化的一种较好的生物反馈信号。无创性、直观性、实时性等特点决定了其广泛应用于生物医学、临床医学、康复训练评估等领域。有研究表明肌肉表面肌电信号的变化与下背痛密切相关。记录神经肌肉活动变化的表面肌电信号,能客观地反映肌肉功能状况和活动水平,是评价下背痛客观的、科学的、有效地的指标。

过去很长一段时间表面肌电信号的处理方式仅靠医生和做一些简单的统计处理。随着计算机技术、通信技术、电子信息技术以及微处理器的发展,让肌电的数字化分析成为可能,由此出现多种处理肌电信号的方法。时域处理方法中获得的均方根值是一段时间肌电信号振幅平均的平方根,反映着肌肉放电的有效值。

在现有技术中的肌电信号分析方法及系统,是一种新的系统直接将采到的肌电信号进行特征分析和图像在线显示,但是并未将肌电信号的特征量和下背痛的疼痛程度之间的关系结合起来,因此该现有技术主要是对肌电信号进行了直观和精准的信息在线显示,但是未探究到肌电信号和疼痛程度之间的内在关系,存在一定的局限性。

发明内容

本发明旨在解决现有技术中未探究到肌电信号和疼痛程度之间的内在关系的技术问题,提供一种疼痛程度的评估方法和评估装置。

为解决上述技术问题,本发明采用的一个技术方案是:提供一种疼痛程度的评估方法,所述评估方法具体包括以下步骤:

检测多位实验对象在躯干弯曲过程中的脊柱肌肉群的多个肌肉的放电生理信号,得到每个肌肉对应的多个放电生理信号;

对所述每个肌肉对应的多个放电生理信号进行处理,得到每个肌肉对应的多个放电有效参数值;

根据每个肌肉对应的多个放电有效参数值和预设的视觉模拟评分表进行pearson相关性分析,得到每个肌肉的疼痛相关系数;

判断所述每个肌肉的疼痛相关系数是否在预设的相关系数范围内以得到对应的肌肉放电有效参数值与疼痛程度的相关程度。

本发明实施例的评估方法,通过判断躯干弯曲运动过程中多个肌肉放电有效峰值与VSA疼痛等级之间的相关性,得到躯干弯曲运动过程中的脊柱周围核心肌肉群的放电有效峰值与VSA疼痛等级之间的高度相关性,为人体肌肉生理信号系统和人体疼痛程度系统的综合系统评估方式提供了理论依据,以及解决了对下背痛患者进行疼痛评估的主观因素评估方式所受患者情绪影响的问题。而且该方式评估疼痛程度操作简单,成本低廉,不受主观因素影响,准确性高。

为解决上述技术问题,本发明提供另一实施例疼痛程度的评估装置,所述评估装置包括:

检测仪,用于检测多位实验对象在躯干弯曲过程中的脊柱肌肉群的多个肌肉的放电生理信号,得到每个肌肉对应的多个放电生理信号;

处理器,用于对所述每个肌肉对应的多个放电生理信号进行处理,得到每个肌肉对应的多个放电有效参数值;

所述处理器,还用于根据每个肌肉对应的多个放电有效参数值和预设的视觉模拟评分表进行pearson相关性分析,得到每个肌肉的疼痛相关系数;

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