[发明专利]一种机器人辅助康复训练中患者主动参与度估算方法

说明书

本发明公开了一种机器人辅助康复训练中患者主动参与度估算方法，包括如下步骤：S1、获取机器人系统单独执行特定运动周期的电机做功信息W_robot；S2、在患者肢体处于无力状态下，获取患者和机器人组合在一起执行特定运动周期的做功信息W_robot+human，得出患者自身完成特定动作周期所需做的功W_human；S3、在康复训练过程中，获取患者和机器人进行特定动作周期人机交互过程中电机的实际做功数据得出患者实时做功数据S4、计算患者进行康复训练的主动参与度C_user。本发明采用人机交互系统的做空总量恒定的原理，通过检测机器人的做功情况即可推知患者做功的情况，更加容易理解；同时避免了复杂的机器人与人体上肢动力学建模，更加适应临床应用。

技术领域

本发明涉及医学技术领域，特别涉及一种机器人辅助康复训练中患者主动参与度估算方法。

背景技术

脑卒中是一种严重的神经损伤疾病。近年来随着人们生活习惯、饮食结构与环境的不断变化，该疾病的发病率显著增高且趋于年轻化。脑卒中会造成患者肢体运动功能障碍，合理的康复训练可以帮助患者一定程度地重建肢体运动功能。传统基于人工辅助的康复治疗手段的成本较高，效率较低，难以满足脑卒中患者日益增长的康复需求。机器人辅助康复训练技术成为可以帮助康复医师为更多患者提供康复治疗的新方法，在缓解肢体运动功能障碍方面，该技术的训练效果已逐渐接近人工辅助训练方法。为进一步提升康复机器人对于脑卒中患者运动功能障碍的训练治疗效果，患者在进行人机交互训练过程中的主动参与度定量化估计是需要突破的一项关键技术。

研究表明，患者的主动参与是关系康复治疗效果的关键因素，而客观定量化地主动参与度估算是康复工程领域亟需突破的技术之一。患者训练的主动参与度数据一方面能够通过实时反馈给患者，促进患者积极主动的参与康复训练；另一方面能够为医师准确客观评估患者的肢体运动功能提供定量化依据；同时，该指标也可为康复机器人在线自适应调整辅助控制策略提供了参考信息。因此，定量化估计患者在康复训练中的主动参与度具有重要意义。

在现有技术中，有依靠机器人电机输出力矩累计的方法来评定患者的主动参与度，患者在一个动作周期内实际付出力矩的累加值，并进一步建立上肢康复机器人和患者上肢的逆动力学模型来估算患者上肢独立完成动作周期的力矩累加值，而两个力矩累加值的比值则为患者的主动参与度。因电机输出力矩有正值与负值，当训练动作范围较大时电机输出力矩的累积值容易出现正负抵消的现象，由此引起主动参与度计算出现误差。

在现有技术中，也有通过基于脑电或者肌电信号探测的方法来实时客观地表征患者训练中的主导参与度，但该方法需要患者额外佩戴传感器，系统具有一定的复杂性；同时，有些偏瘫患者在康复训练中不愿意佩戴传感器，因此该方法在临床应用时的患者依从性会存在局限性。而且基于脑电与肌电探测的主动参与度估计方法通常被认为是半定量的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种机器人辅助康复训练中患者主动参与度估算方法，该方法包括标定检测过程中的患者自己独立完成特定动作周期的做功计算以及康复训练中患者实际的做功计算，两个做功值的比值乘以100％即为患者的主动参与度。

本发明解决上述问题所采用的技术方案为：一种机器人辅助康复训练中患者主动参与度估算方法，包括如下步骤：

S1、获取机器人系统单独执行特定运动周期的电机做功信息W_robot；

S2、在患者肢体处于无力状态下，获取患者和机器人组合在一起执行特定运动周期的做功信息W_robot+human，得出患者自身完成特定动作周期所需做的功W_human，

W_human＝W_robot+human-W_robot；