[发明专利]一种利用患者患侧sEMG进行主动康复治疗的控制方法

说明书

本发明涉及一种利用患者患侧sEMG进行主动康复治疗的控制方法,包括模型训练阶段和在线主动康复治疗阶段。该方法利用踝关节运动时胫骨前肌与腓肠肌的拮抗关系，将踝关节的动作类型与单个肌肉群的收缩进行关联，实现运动意图的辨识；利用归一化的特征值完成运动角度的连续估计，获取到连续平滑的关节运动角度估计曲线。之后，将辨识到的运动意图与估计到的关节运动角度作为输入发送给踝关节康复机器人，由其辅助患者实现目标动作，完成相应的主动康复治疗。本发明可以满足患者对可外骨骼式踝关节康复设备控制简单、安全可靠的要求。对于不同康复阶段的患者而言，只需修改少量参数，离线模型就可以较好地适配，更加方便快捷、易于操作。

技术领域

本发明涉及生物信号识别技术与医疗康复训练机器人领域，具体地说是一种利用患者患侧sEMG(表面肌电信号)进行主动康复治疗的控制方法。

背景技术

近年来，我国人口老龄化现象日益严重，脑卒中的发病率也呈现逐年上升的趋势。对于罹患踝关节运动障碍的脑卒中患者而言，其踝关节长期处于足下垂的状态，如果不能及时接受康复治疗，将会产生不可逆的损伤。传统的康复治疗方法是由康复师对患者的踝关节进行反复牵拉，以活动肌肉、拉伸跟腱，但是，于康复医师而言，庞大的患者数量导致康复师的工作十分繁重；于患者而言，往往难以接受到及时的治疗，从而耽误康复的最佳时期，另外，高昂的治疗费用也使很多患者难以承担。

康复机器人作为医疗机器人的一个重要分支，它的研究贯穿了康复医学、生物力学、机械学、机械力学、电子学、材料学、计算机科学以及机器人学等诸多领域，已经成为了国际机器人领域的一个研究热点。基于人体表面肌电信号(sEMG)的康复机器人控制方法，已经成为人机交互的重要方法之一，具有实时、便捷、无创等特点，更适用于助老助残等康复领域，目前已经得到越来越广泛的关注。因此，基于sEMG的踝关节康复机器人及其控制方法的研究受到了研究者的广泛关注。

对于正常人或者患者健侧而言，基于sEMG的人机交互处理方法比较成熟。例如，利用肌电采集设备采集sEMG的同时，利用视觉设备采集关节的实际运动角度，将采集到的数据分别作为输入和输出训练分类模型和关节角度估计模型。在线时辨识出的运动角度非常精确，可以对实际的关节运动角度进行真实的复现。但是对于患者患侧的肌电信号而言，在训练在线分类模型和在线运动角度估计模型时，存在着诸多问题：

1.训练模型时，需要分别采集到患者在背屈、跖屈以及放松状态下的肌电信号，以用作分类模型的训练。但是患者患侧难以长时间维持在某一个动作，也就难以获得准确的训练数据。

2.由于难以获得准确的训练数据，模型的准确性难以保证，从而导致在线分类、在线运动角度估计时，存在较大的干扰和误差。

3.当粘贴电极位置改变时，对在线分类以及运动角度估计有较大影响。因此，每次进行康复训练前都需要重新训练模型，也就意味着需要重新采集训练数据，而这正是整个过程中最为繁杂的环节。

4.进行在线运动角度估计时，需要进行大量的计算，随着时间的积累会有延时的产生，也就难以保证整个系统的实时性。

因此，本发明提出了一种基于患者患侧sEMG的踝关节康复机器人主动控制方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种利用患者患侧sEMG进行主动康复治疗的控制方法，尤其是一种利用患者患侧胫骨前肌、腓肠肌处的sEMG进行运动意图辨识、运动角度估计的方法，从而达到基于患侧sEMG进行主动康复治疗的目的。本发明中，为实现上述目的所采用的技术方法，包括模型训练阶段和在线主动康复治疗阶段。

进一步地，模型训练阶段包括如下步骤：

步骤1.1：患者患侧的踝关节做自主运动时，采集胫骨前肌和腓肠肌两个通道的sEMG。

步骤1.2：对上述采集到的sEMG数据进行滤波处理后，提取特征值，分别求得两个通道各个特征值的最大值与最小值。