[发明专利]一种基于脑机接口的上肢康复训练机器人控制系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于脑机接口的上肢康复训练机器人控制系统及方法，系统包括视觉刺激模块和脑电信号采集模块，所述脑电信号采集模块与脑电信号分析模块通信，脑电信号分析模块在线分析处理后将控制信号发送给上肢外骨骼控制系统，所述视觉刺激模块通过协议与上肢外骨骼控制系统通信；由稳态视觉诱发电位控制上肢外骨骼的启、停，由运动想象控制上肢外骨骼上臂旋转与肘部屈伸。将脑机接口技术与机器人技术相结合，使得患者的可以主动参与，让患者自由掌握训练时间，可以调动患者的积极性，提高控制准确度的同时最大程度地降低患者训练的疲劳度。而且对于完全瘫痪的患者，通过运动想象疗法，可促使受损运动传导路的修复或重建。

技术领域

本发明涉及上肢康复训练机器人的控制方法技术领域，尤其涉及一种基于脑机接口的上肢康复训练机器人控制系统及方法。

背景技术

近年来，随着我国社会逐渐步入老龄化，脑中风已成为中老年人健康的最大威胁之一。据统计，中国每年的脑中风患者高达200万，致残率达75％。这类患者多数伴有上肢偏瘫症状，遗留不同程度的上肢运动功能障碍，日常生活极其痛苦和不便，也给家庭和社会带来沉重的负担。医学理论和临床医学证明，上肢偏瘫患者除了早期的手术治疗和必要的药物治疗外，正确的、科学的康复训练对于肢体运动功能的恢复和提高起到非常重要的作用。随着计算机科学的不断成熟和脑功能研究的深入，脑机接口(Brain-Computer Interface，BCI)技术给那些具有严重功能障碍的患者带来了福音。BCI是一种不依赖于大脑外周神经与肌肉组成的正常输出通路的通讯控制系统，该系统通过记录患者的脑电信号(Electroencephalography，EEG)，对其特点进行分析，并将此转化为计算机可以识别的语言，作为指令输出以控制周围的环境。因此，BCI技术不仅能够有效增强身体严重残疾的患者与外界交流的能力，提高患者的生活质量，更为中风及偏瘫患者的康复治疗带来希望。

2010年，日本庆应大学的Yasunari Hashimoto等人通过将脑机接口与虚拟现实系统、Internet相结合，对患肌肉萎缩超过5个月的中风患者进行临床试验，患者想象左手、右手、脚的运动，提取mu(8-13)和beta(18-26)节律的脑电信号，控制基于Internet的虚拟现实系统的头像的移动。患者经过简单的训练之后，EEG识别错误率由原来的40％下降到28％，患者可以在虚拟现实系统中自如的控制头像的移动。这证明了BCI系统在对中风患者的康复训练中的有效性。2012年，意大利PERCRO实验室的Antonio Frisoli,ClaudioLoconsole等人开发了一种新型的基于Gaze-BCI的上肢康复机器人训练系统。该系统将脑机接口与视觉追踪和触觉定位设备结合起来，使患者通过运动想象更为方便地实现定位和抓取动作。2003年，清华大学的程明、任宇鹏等学者初步实现了基于稳态视觉诱发电位的脑机接口，并利用设计的系统对假肢进行了四个动作的控制：抓握水杯、将水倒出、放回水杯和复原假肢。2007年，清华大学的高上凯团队和香港理工大学合作研发出了一套基于BCI-FES的上肢康复训练系统，用于对中风患者进行康复治疗。患者通过思维脑电来触发功能性电刺激设备，从而实验腕部和手部的运动。两名中风患者参与了实验，在十个疗程之后，患者的错误率低于20％。

现阶段，基于运动想象的脑机接口技术需要被试者进行大量相关的训练，由于个体的差异也会影响在线控制系统的质量，而且运动想象的分类越多，特征分类的困难就会越大。现有的基于脑机接口的上肢康复机器人的控制方法并没有让严重运动残疾患者自由掌握训练时间，让患者自己选择开启与关闭上肢康复训练机器人。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述问题，提供一种基于脑机接口的上肢康复训练机器人控制系统及方法，患者可以主动参与，让患者自由掌握训练时间，可以调动患者的积极性，提高控制准确度的同时最大程度地降低患者训练的疲劳度。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：