[发明专利]一种基于表面肌电信号的躯干代偿检测和消除系统有效

专利信息
申请号: 201910941114.9 申请日: 2019-09-30
公开(公告)号: CN110664404B 公开(公告)日: 2021-10-26
发明(设计)人: 谢龙汉;马可 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: A61B5/389 分类号: A61B5/389;A61B5/397
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 何淑珍;江裕强
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 表面 电信号 躯干 代偿 检测 消除 系统
【说明书】:

发明公开了一种基于表面肌电信号的躯干代偿检测和消除系统。所述系统包括:表面肌电信号采集模块,用于采集受试者做实验动作时的躯干浅层肌肉的表面肌电信号;信号处理模块,处理原始表面肌电信号,由离线处理模块和在线处理模块组成,离线处理模块用于训练和测试SVM多类分类器,在线处理模块使用训练好的SVM多类分类器进行在线检测并将检测结果输出值语音提醒模块;语音提醒模块,将在线处理模块输出的检测结果以语音的形式通知受试者并提醒受试者纠正已产生的躯干代偿运动。本发明基于表面肌电信号进行躯干代偿运动的检测与消除,该方法简单有效,准确率高,能够实时检测受试者是否产生躯干代偿运动并提醒受试者纠正已产生的躯干代偿运动。

技术领域

本发明涉及康复医学与模式识别领域,具体涉及一种基于表面肌电信号的躯干代偿检测和消除系统。

背景技术

调查显示脑卒中是我国成年人残疾的首要原因。众多的临床实践表明,康复训练可以有效促进脑卒中患者上肢运动功能障碍的恢复。然而,在康复训练期间,由于上肢运动功能的不足,患者习惯于使用躯干肌肉和关节来辅助上肢运动,这就是躯干代偿。常见的躯干代偿运动有三种,分别为:前倾、躯干旋转和肩上抬代偿。然而,无论发生何种躯干代偿运动,都会使得上肢得不到充分的训练,降低了康复训练效果。因此,检测和消除躯干代偿运动是非常有必要的。

近年来,在躯干代偿检测和消除领域已经有了一些研究。现有的躯干代偿检测方法主要分为两大类:一类基于视觉传感器,另一类是基于惯性传感器。这两种方法都存在各自的不足。基于视觉传感器的检测方法过于依赖环境如光照,而惯性传感器需要经过复杂的校正,长时间测量精度会下降。更重要的是,基于这两种方法在健康人模拟躯干代偿检测中取得了不佳的检测性能。

表面肌电信号因其蕴含肌肉运动信息、易获取性、非植入式、能够长时间检测等优点,被广泛应用于康复领域和模式识别领域等。前人工作表明基于表面肌电信号的模式识别以及取得了较好的性能,比如在手势识别、上肢运动识别等。然而,尚未有相关研究用于躯干代偿运动检测。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷,为了提高躯干代偿检测的准确率和消除躯干代偿,提出了一种基于表面肌电信号的躯干代偿检测和消除系统。

本发明的目的至少通过如下技术方案之一实现。

一种基于表面肌电信号的躯干代偿检测和消除系统,包括表面肌电信号采集模块、信号处理模块和语音提醒模块;其中信号处理模块包括离线处理模块和在线处理模块;

表面肌电信号采集模块用于采集受试者做实验动作时的躯干浅层肌肉的表面肌电信号并将其发送至离线处理模块以及在线处理模块;

信号处理模块用于处理原始表面肌电信号;其中,离线处理模块用于训练和测试SVM多类分类器,在线处理模块使用训练好的SVM多类分类器进行在线检测并将检测结果输出值语音提醒模块;

语音提醒模块,将在线处理模块输出的检测结果以语音的形式通知受试者并提醒受试者纠正已产生的躯干代偿运动。

进一步地,所述离线处理模块的工作步骤如下:

2.1.1、数据预处理,对采集的原始的表面肌电信号进行基线校正、滤波、分窗、划分活动段处理;

2.1.2、提取重组的时域特征,组成特征集;

2.1.3、将步骤2.1.2中提取的特征集打标签,并分为训练集和测试集,用来对SVM多类分类器进行离线训练和测试;

所述在线处理模块的工作步骤如下:

2.2.1、采用与步骤2.1.1相同的数据预处理方法;

2.2.2、提取一个滑动窗内的与步骤2.1.2相同的重组时域特征;

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