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基于视觉运动诱发的脑控下肢主被动协同康复训练系统

摘要

基于视觉运动诱发的脑控下肢主被动协同康复训练系统,包括视觉刺激模块,视觉刺激模块的输出和脑电信号采集模块的第一输入连接,脑电信号采集模块的第二输入和下肢康复训练模块的输出连接,脑电信号采集模块的输出和具有主被动协同控制模块的计算机的输入连接,具有主被动协同控制模块的计算机的第一输出和视觉刺激模块的输入连接,具有主被动协同控制模块的计算机的第二输出和下肢康复训练模块的输入连接;实现对运动控制神经的主动刺激和对运动感知神经的被动刺激,建立一条闭环的神经旁路,促进神经重组与重建;同时,充分发挥患者的主观意愿来进行康复训练,增强康复训练的趣味性来调动患者的积极性。

著录项

  • 公开/公告号CN105853140A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-08-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN201610176832.8

  • 发明设计人 徐光华;张鑫;裴维;谢俊;

    申请日2016-03-24

  • 分类号A61H1/02(20060101);A63B23/00(20060101);

  • 代理机构61215 西安智大知识产权代理事务所;

  • 代理人贺建斌

  • 地址 710049 陕西省西安市咸宁路28号

  • 入库时间 2023-06-19 00:15:09

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-08

    专利权的转移 IPC(主分类):G06F17/00 登记生效日:20190218 变更前: 变更后: 申请日:20160324

    专利申请权、专利权的转移

  • 2018-04-17

    授权

    授权

  • 2016-09-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):A61H1/02 申请日:20160324

    实质审查的生效

  • 2016-08-17

    公开

    公开

说明书

技术领域

本发明涉及脑-机接口与康复训练技术领域,具体涉及基于视觉运动诱发的脑控下肢主被动协同康复训练系统。

背景技术

随着老龄化社会的来临,脑卒中等脑功能障碍疾病将给社会带来难以承受的沉重负担。传统的康复训练是由治疗师辅助患者进行,治疗师的任务繁重无法专心的针对每位患者的病情来制定更加符合患者需要的训练方案。基于这种情况,国际上开发了智能康复训练机器人,主要辅助有肢体功能障碍的患者完成临床上要求的康复训练内容,帮助患者在同一个作业空间内完成患肢各种运动功能的康复训练,使患者的运动功能得到恢复和增强。然而,这种康复训练以被动训练为主,过程乏味,无法有效实现患者的主动康复训练。另外,从神经刺激来讲,这只是一种单向刺激模式,仅刺激运动感知神经,无法满足中枢神经康复训练的理想要求。

脑-机接口(Brain Computer Interface,BCI)作为一种不依赖人的神经肌肉通道,能够实现大脑和外部设备直接信息交流的技术,近十几年得到了突飞猛进的发展。该技术将通过头皮电极或颅内电极采集的脑电信号,经过特征提取,翻译成控制命令从而控制相应的外部设备,如脑控假肢、脑控轮椅和脑控虚拟人物或物体等。在此基础上,人们开始尝试将脑-机接口应用到康复领域。近几年来,国内外出现 了很多基于脑-机接口技术的康复疗法,如针对运动想象与功能电刺激相结合的研究、在传统康复治疗中增加运动想象任务对康复效果影响的研究,为脑中风患者的康复进行了意义重大的科研探索。然而,目前的运动想象的训练周期长,刺激有限,难以控制,无法有效的将脑-机接口技术与康复训练结合起来。

发明内容

为了克服上述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供基于视觉运动诱发的脑控下肢主被动协同康复训练系统,实现对运动控制神经的主动刺激和对运动感知神经的被动刺激,建立一条闭环的神经旁路,促进神经重组与重建;同时,充分发挥患者的主观意愿来进行康复训练,增强康复训练的趣味性来调动患者的积极性。

为了达到上述目的,本发明采取的技术方案如下:

基于视觉运动诱发的脑控下肢主被动协同康复训练系统,包括视觉刺激模块,视觉刺激模块的输出和脑电信号采集模块的第一输入连接,脑电信号采集模块的第二输入和下肢康复训练模块的输出连接,脑电信号采集模块的输出和具有主被动协同控制模块的计算机的输入连接,具有主被动协同控制模块的计算机的第一输出和视觉刺激模块的输入连接,具有主被动协同控制模块的计算机的第二输出和下肢康复训练模块的输入连接;

所述的视觉刺激模块包括基于稳态视觉运动诱发电位(SSMVEP)的脑-机接口刺激范式、虚拟人物和虚拟训练场景,其中,基于SSMVEP脑-机接口刺激范式采用收缩-扩张的运动方式,基于SSMVEP脑-机接 口刺激范式与虚拟人物相结合实现对人运动控制神经的主动刺激,并诱发大脑特定的脑电信号;虚拟训练场景具有升级策略、竞争机制和惩罚机制;

所述的脑电信号采集模块实现对人大脑视觉区的脑电信号采集;

所述的下肢康复训练模块带动人下肢进行往复式运动,实现对运动感知神经的被动刺激;

所述的具有主被动协同控制模块的计算机包括脑电信号处理模块、下肢康复训练设备控制模块和虚拟人物控制模块,脑电信号处理模块将处理结果以TCP/IP通信方式传输给下肢康复训练设备控制模块,以键值的方式传输给虚拟人物控制模块,从而保证下肢康复训练设备模块给予人的被动刺激和视觉刺激模块给予人的主动刺激的一致性,实现脑控主被动协同康复训练。

所述的虚拟人物控制模块实现对虚拟人物控制,使虚拟人物实现与真实人相同的行走、左转、右转和站立动作。

所述的脑电信号处理模块采用基于特征频率相关显著度的异步控制算法实现对脑电信号处理,该算法包括脑电信号预处理、计算典型相关系数和计算特征频率相关显著度评判指标。

本发明的优点如下:

(1)选用的基于稳态视觉运动诱发电位(SSMVEP)的脑-机接口刺激范式具有不易引起被试者视觉疲劳,刺激强度低,诱发脑电信号强的优点。

(2)基于镜像神经元理论,将基于稳态视觉运动诱发电位 (SSMVEP)的脑-机接口刺激范式与虚拟人物行走相结合,既可以实现对人大脑视觉中枢刺激,又可以实现对人运动中枢刺激,有助于患者肢体运动功能恢复。

(3)康复训练过程完成由患者的主观意愿主导,能够同时实现对患者运动感知神经的被动刺激和运动控制神经的主动刺激,建立闭环的神经旁路,有效的促进神经重组与再生;同时使得康复训练过程不再乏味,能够有效的调动患者的积极性。

附图说明

图1是本发明的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细说明。

参照图1,基于视觉运动诱发的脑控下肢主被动协同康复训练系统,包括视觉刺激模块,视觉刺激模块的输出和脑电信号采集模块的第一输入连接,脑电信号采集模块的第二输入和下肢康复训练模块的输出连接,脑电信号采集模块的输出和具有主被动协同控制模块的计算机的输入连接,具有主被动协同控制模块的计算机的第一输出和视觉刺激模块的输入连接,具有主被动协同控制模块的计算机的第二输出和下肢康复训练模块的输入连接;

所述的视觉刺激模块包括基于SSMVEP的脑-机接口刺激范式、虚拟人物和虚拟训练场景,其中,基于SSMVEP的脑-机接口刺激范式包括3个运动翻转频率依次为8.57Hz、10Hz、12Hz的刺激目标;虚拟训练场景为一个虚拟的跑道场景,具有升级策略、竞争机制和惩罚机 制,主要依据运动再学习理论进行设计,包括以下三关:第一关,主要进行被试者的注意力集中训练,其中有一个虚拟人物在跑道中,同时有一个8.57Hz的基于SSMVEP的脑-机接口刺激范式在左上方,当虚拟人物顺利到达终点才能进入第二关,同时有掌声鼓励;第二关,在第一关的基础上增加了两个虚拟人物与被试者竞争,同时,第一关中的虚拟人物的背上有一个10Hz的基于SSMVEP的脑-机接口刺激范式随着虚拟人物一同移动;第三关,在第二关的基础上增加路障和训练路程,当虚拟人物到达路上时会停止,此时路障上方出现12Hz的基于SSMVEP的脑-机接口刺激范式;

所述的脑电信号采集模块按照国际标准10/20系统,以前额Fpz为地极,左耳耳垂作为参考,采集被试者O1、O2、Oz三个通道脑电信号,采样率率设置为1200Hz;

所述的下肢康复训练模块能够带动被试者肢体进行往复式行走动作训练,步速和启停可控,步速范围0~80步/分钟;

所述的具有主被动协同控制模块的计算机包括脑电信号处理模块、下肢康复训练设备控制模块和虚拟人物控制模块,脑电信号处理模块将处理结果以TCP/IP通信方式传输给下肢康复训练设备控制模块,以键值的方式传输给虚拟人物控制模块,从而保证下肢康复训练设备模块的给予人的被动刺激和视觉刺激模块给予人的主动刺激的一致性,实现脑控主被动协同康复训练;

具体来讲,在第一关的康复训练时,只有当被试者关注虚拟训练场景中的基于SSMVEP的脑-机接口刺激范式并产生脑电诱发特征时, 脑电信号处理模块发送控制指令到下肢康复训练设备控制模块和虚拟人物控制模块,此时,下肢康复训练设备带动被试者下肢进行往复式行走训练,虚拟人物开始行走。

在第二关的康复训练时,被试者可以通过注视虚拟人物背部的基于SSMVEP的脑-机接口刺激范式来脑控虚拟人物和下肢康复训练设备加速来超越另外两个虚拟人物。

在第三关的康复训练时,当虚拟人物到达路障时,被试者必须关注位于路障上方的基于SSMVEP的脑-机接口刺激范式并大脑产生诱发才能通行,当被试者长时间不关注场景时,通过基于特征频率相关显著度的异步控制算法监测被试者的场景关注度,当关注度降低时,会自动通过所述的下肢康复训练设备控制模块控制下肢康复训练设备减速、通过所述的虚拟人物控制模块控制虚拟人物减速以示惩罚。

所述的基于特征频率相关显著度的异步控制算法包括脑电信号预处理、计算典型相关系数和计算特征频率相关显著度评判指标;

所述的脑电信号预处理按照预定的窗长和滑移交叠量截取EEG信号,采用0.1~100Hz的巴特沃斯带通滤波器,去除低频漂移和高频杂波,同时设置50Hz的陷波滤波器,消除工频干扰;所述的计算典型相关系数通过使用典型相关分析来计算;所述的计算特征频率相关显著度评判指标如下:

式中:Ind为特征频率相关显著度,K为特征频率总个数,k为特征频率序号,s为具有最大典型相关系数的刺激单元,f为特征频率, ρ为典型相关系数。

该指标即具有最大典型相关系数的刺激单元s的相关系数ρ(fs)与其他所有刺激单元相关系数平均值的比值,Ind越大表示目标反转频率相关系数相对越高,当Ind小于某一阈值T时,可判断为空闲状态,阈值T由受试者工作特征曲线(ROC曲线)选取。

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