專利名稱：基于生物運(yùn)動信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)方法
基于生物運(yùn)動信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于信號處理領(lǐng)域，涉及一種基于生物運(yùn)動信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)方法。
背景技術(shù)：
目前針對神經(jīng)肌肉損傷患者的運(yùn)動功能評價(jià)研究，主要在臨床醫(yī)學(xué)和信息工程領(lǐng)域，通常采用一些反映肢體運(yùn)動執(zhí)行能力的動作或運(yùn)動特征參數(shù)來開展運(yùn)動功能的評價(jià)。
臨床醫(yī)學(xué)上常用的評價(jià)方法包括Fugl-Meyer評價(jià)量表、運(yùn)動功能狀態(tài)評分MSS、 Barthel指數(shù)、功能獨(dú)立性評價(jià)量表FM、MAS等。這些方法存在受檢測人員主觀因素影響、檢測的動作過多等缺點(diǎn)，而且由于大多是量表式的，無法體現(xiàn)肢體運(yùn)動功能細(xì)微的進(jìn)展變化。在信息工程領(lǐng)域?qū)χw運(yùn)動功能的評價(jià)主要依賴于肢體動作時(shí)產(chǎn)生運(yùn)動生物力學(xué)信息。Hall等針對手部功能障礙患者，采集手部抓玩具時(shí)的握力信息，對手部肌肉功能進(jìn)行定量的評估和檢測。Knorr等針對中風(fēng)后引起的動作受損患者，采集伸手動作時(shí)受損一側(cè)的加速度信號，利用其中的一些線性和非線性特征，對功能殘缺和動作受損的嚴(yán)重性進(jìn)行定量評估。Cesarelli等利用上肢自由伸展運(yùn)動時(shí)的位置和速度信息，進(jìn)行特征提取和分析，實(shí)現(xiàn)對上肢康復(fù)訓(xùn)練效果的定量評價(jià)。除了運(yùn)動力學(xué)信息外，近年來肌電信號 (electromyogram, EMG)也開始被用于肢體運(yùn)動功能障礙評估。EMG是與神經(jīng)肌肉活動相關(guān)的生物電信號，其中蘊(yùn)涵著很多與肢體運(yùn)動相關(guān)聯(lián)的信息，包含了反映運(yùn)動模式和運(yùn)動意愿的豐富信息。Shao提出基于表面肌電信號構(gòu)建模型，對中風(fēng)患者的肌肉力量和關(guān)節(jié)強(qiáng)度進(jìn)行評估，取得了的較好的準(zhǔn)確性。Nakano利用表面肌電信號對手部動作識別時(shí)的肌肉量進(jìn)行估計(jì)。季林紅等人利用最優(yōu)Chirplet時(shí)頻參數(shù)對運(yùn)動損傷導(dǎo)致的肌強(qiáng)直癥狀進(jìn)行定量評估。
上肢運(yùn)動功能評價(jià)方法已經(jīng)在臨床實(shí)踐上廣泛應(yīng)用，有很好的信息反饋和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，但存在受檢測人員主觀因素影響、檢測動作過多、病人容易疲勞等缺點(diǎn)，而且無法體現(xiàn)肢體功能細(xì)微的進(jìn)展變化；信息工程領(lǐng)域的方法則缺乏系統(tǒng)的、綜合的評價(jià)，在信息源和評價(jià)方法上都有待進(jìn)一步研究。發(fā)明內(nèi)容
為了客觀、定量、綜合的實(shí)現(xiàn)對上肢運(yùn)動功能障礙患者肩肘腕關(guān)節(jié)的運(yùn)動功能進(jìn)行評價(jià)，本發(fā)明提出了一種融合運(yùn)動力學(xué)信息與生物電信息的綜合性上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)方法。首先采集上肢動作時(shí)的加速度信號和肌電信號，對兩類信號進(jìn)行有效信號選擇、特征提取和特征篩選。根據(jù)特征的典型性和可區(qū)分性，提取能反映動作模式和動作執(zhí)行能力的信號特征，分別選擇肌電信號的均方根特征和小波包能量特征以及加速度信號的均方根特征和基本 尺度熵特征作為信號特征。然后利用兩類信號在動作分析中的不同優(yōu)勢，以簡式Fugl-Meyer評分值為標(biāo)準(zhǔn)，針對上肢不同動作構(gòu)建多個(gè)線性回歸模型，將信號的特征值進(jìn)行優(yōu)化組合。最終，以多元運(yùn)動特征值的優(yōu)化組合結(jié)果實(shí)現(xiàn)上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能的綜合性評價(jià)，研究運(yùn)動信號特征對上肢運(yùn)動功能診斷的不同重要性并驗(yàn)證評價(jià)方法的有效性。
為了實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明方法主要包括以下步驟O獲取人體上肢動作時(shí)的加速度信號和肌電信號樣本數(shù)據(jù)，具體如下通過二維加速度傳感器檢測上肢運(yùn)動的加速度信號，表面肌電信號采集儀拾取人體上肢動作時(shí)相應(yīng)肌肉的肌電信號，兩類信號通過數(shù)據(jù)采集卡采集到PC機(jī)上，保證信號的同步性和一致性。
2)確定I)中的兩類信號的采樣位置和周期信號關(guān)于信號的采樣位置，將二維加速度傳感器置于上肢的小臂和大臂，分別測量上肢動作時(shí)小臂和大臂在不同方向的加速度信號。在肌電信號源位置的選擇上，依據(jù)生物力學(xué)分析結(jié)果，按其在動作中的貢獻(xiàn)大小來選擇肌肉，通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)，選擇了小臂內(nèi)側(cè)的上肢尺側(cè)腕屈肌、小臂外側(cè)的尺側(cè)腕伸肌和大臂內(nèi)側(cè)的肱二頭肌的肌電信號。這三塊肌肉分布在手臂的不同區(qū)域，在位置和信號區(qū)分度上都具有典型性。在確定周期信號時(shí)，肌電信號從能量的角度確定起止點(diǎn)，即在較小時(shí)間段內(nèi)，信號的能量值大于一定閾值，則表示進(jìn)行動作或保持動作。加速度信號則利用一段時(shí)間內(nèi)加速度變化的累積量超過一定閾值來判定是否在進(jìn)行動作。
3)對加速度信號和肌電信號進(jìn)行特征提取。綜合考慮信號的時(shí)域、頻域特性以及計(jì)算量、實(shí)時(shí)性，選擇均方根、小波包能量和基本尺度熵這幾個(gè)線性和非線性的特征值。肌電信號的特征包括均方根、小波包能量和基本尺度熵，分別體現(xiàn)了動作的時(shí)域信號幅值、時(shí)頻域信號能量和復(fù)雜度特性；而加速度的特征為均方根、信號導(dǎo)數(shù)的均方根和基本尺度熵， 分別表示動作的時(shí)域信號幅值、動作平滑程度和復(fù)雜度特性。
(I)均方根(Root Mean Square, RMS):
權(quán)利要求
1.基于生物運(yùn)動信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)方法，其特征在于該方法包括如下步驟生物運(yùn)動信息的選擇與樣本數(shù)據(jù)采集；在信號源的選擇上，生物運(yùn)動信息包括上肢運(yùn)動力學(xué)信息和生物電信息，這兩類信息從不同方面表征了上肢的運(yùn)動狀態(tài)和動作的執(zhí)行能力；在動力學(xué)信息中選擇加速度信號， 生物電信息中選擇肌電信號作為上肢運(yùn)動的生物運(yùn)動信息；獲取人體上肢動作時(shí)的加速度信號和肌電信號樣本數(shù)據(jù)，具體如下通過二維加速度傳感器檢測上肢運(yùn)動的加速度信號，表面肌電信號采集儀拾取人體上肢動作時(shí)相應(yīng)肌肉的肌電信號，兩類信號通過數(shù)據(jù)采集卡采集到PC機(jī)上，保證信號的同步性和一致性，信號的采樣頻率是Ikhz ；2)確定I)中的兩類信號的采樣位置和周期信號；關(guān)于信號的采樣位置，將二維加速度傳感器置于上肢的小臂和大臂，分別測量上肢動作時(shí)小臂和大臂在不同方向的加速度信號；在肌電信號源位置的選擇上，依據(jù)生物力學(xué)分析結(jié)果，按其在動作中的貢獻(xiàn)大小來選擇肌肉，選擇小臂內(nèi)側(cè)的上肢尺側(cè)腕屈肌、小臂外側(cè)的尺側(cè)腕伸肌和大臂內(nèi)側(cè)的肱二頭肌的肌電信號；這三塊肌肉分布在手臂的不同區(qū)域，在位置和信號區(qū)分度上都具有典型性；在確定周期信號時(shí)，肌電信號從能量的角度確定起止點(diǎn)，即在較小時(shí)間段內(nèi)，信號的能量值大于一定閾值，則表示進(jìn)行動作或保持動作；加速度信號則利用一段時(shí)間內(nèi)加速度變化的累積量超過一定閾值來判定是否在進(jìn)行動作；3)對加速度信號和肌電信號進(jìn)行特征提??；肌電信號的特征包括均方根、小波包能量和基本尺度熵，分別體現(xiàn)了動作的時(shí)域信號幅值、時(shí)頻域信號能量和復(fù)雜度特性；加速度的特征為均方根、信號導(dǎo)數(shù)的均方根和基本尺度熵，分別表示動作的時(shí)域信號幅值、動作平滑程度和復(fù)雜度特性；4)在肢體進(jìn)行特定典型動作時(shí)，在信號特征提取的基礎(chǔ)上，根據(jù)信號特征的典型性和可區(qū)分性對特征值進(jìn)行篩選，從而更有效的提取適合于上肢運(yùn)動功能診斷的信號特征；特征值篩選條件a)針對不同類型的動作，選擇具有區(qū)分性和代表性的特征值；b)針對執(zhí)行動作能力的不同，即進(jìn)行完整和非完整動作時(shí)，選擇的特征值須能體現(xiàn)出兩者的差異；經(jīng)過特征篩選后表明，肌電信號的均方根特征和小波包能量特征能較好的體現(xiàn)上肢執(zhí)行動作的能力；加速度信號的均方根特征和基本尺度熵特征對上肢運(yùn)動狀態(tài)有較好的代表5)將篩選后的特征值進(jìn)行優(yōu)化組合，作為上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)指標(biāo)；利用兩類信號的不同優(yōu)勢，將兩類信號的特征值進(jìn)行組合；以簡式Fugl-Meyer評分值為標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建線性回歸模型，實(shí)現(xiàn)多元信號特征的優(yōu)化組合；上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)指標(biāo)是根據(jù)受試者上肢動作時(shí)提取肌電信號和加速度信號的有效特征，結(jié)合模型的參數(shù)，得到不同動作的評價(jià)得分，累加不同動作的評價(jià)得分就是該受試者的綜合性上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)指標(biāo)得分。
全文摘要
本發(fā)明提出了一種基于生物運(yùn)動信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)方法。本發(fā)明首先選擇加速度信號和肌電信號作為上肢運(yùn)動的生物運(yùn)動信息。然后對加速度信號和肌電信號進(jìn)行特征提取。在此基礎(chǔ)上，從兩方面對特征值進(jìn)行篩選針對不同類型的動作和針對執(zhí)行動作能力的不同，根據(jù)信號特征的典型性和可區(qū)分性對特征進(jìn)行篩選。最后利用兩類信號的不同優(yōu)勢，將兩類信號的特征值進(jìn)行組合。以簡式Fugl-Meyer評分值為標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建線性回歸模型，進(jìn)行多元信號特征的優(yōu)化組合，以此作為上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動功能評價(jià)指標(biāo)。本發(fā)明不僅可以進(jìn)行在線的實(shí)時(shí)信息提取和評分檢測，還能取代傳統(tǒng)的上肢運(yùn)動功能評價(jià)方法，更細(xì)致地對上肢運(yùn)動功能進(jìn)行量化評分。
文檔編號A61B5/11GK103054585SQ20131002282
公開日2013年4月24日 申請日期2013年1月21日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月21日
發(fā)明者高云園, 高發(fā)榮, 席旭剛, 佘青山, 孟明, 馬玉良, 羅志增 申請人:杭州電子科技大學(xué)