本發(fā)明涉及腦電信號(hào)處理，尤其涉及一種基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、目前腦卒中后最主要的癥狀表現(xiàn)之一為單側(cè)運(yùn)動(dòng)功能障礙，其中大約85％的腦卒中病人均存在運(yùn)動(dòng)功能障礙，給患者的日常生活帶來了極大的不便，所以有效的治療器械是提高患者運(yùn)動(dòng)恢復(fù)能力的極為重要的任務(wù)。

2、運(yùn)動(dòng)想象實(shí)在大腦有做出運(yùn)動(dòng)的意圖而肢體不執(zhí)行動(dòng)作，通過運(yùn)動(dòng)想象來激活和修復(fù)患者受損的腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而提高患者的自主運(yùn)動(dòng)能力。由于運(yùn)動(dòng)想象不是真正的做出實(shí)際動(dòng)作，但又與動(dòng)作有密切的聯(lián)系，因此基于運(yùn)動(dòng)想象的單側(cè)上肢外骨骼康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)能夠有效的提升康復(fù)效果，但現(xiàn)有技術(shù)中的外骨骼康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)舒適度較低，且康復(fù)效率較差。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供一種基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，以解決上述問題。

2、本發(fā)明提供一種基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法，包括：采集上肢轉(zhuǎn)肩、屈肘、轉(zhuǎn)腕的運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)；對(duì)所述運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練分類，得到分類結(jié)果；基于所述分類結(jié)果輸出控制指令；利用所述控制指令控制外骨骼指定康復(fù)訓(xùn)練任務(wù)。

3、在本發(fā)明的另一實(shí)現(xiàn)方式中，所述預(yù)處理包括基本濾波，ica偽跡去除，多頻段劃分，分段與基線矯正，人工檢視。

4、在本發(fā)明的另一實(shí)現(xiàn)方式中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由腦電分類模塊，注意力模塊，特征融合模塊，特征分類模塊組成；所述通過所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練分類，得到分類結(jié)果，包括：通過所述腦電分類模塊提取所述預(yù)處理后的運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)的時(shí)頻域以及空間特征；通過所述注意力模塊選擇所述空間特征中權(quán)重高的部分；通過所述特征融合模塊根據(jù)所述空間特征中權(quán)重高的部分對(duì)提取完成的特征進(jìn)行重組，得到綜合特征；使用特征分類模塊對(duì)所述綜合特征進(jìn)行分類，得到分類結(jié)果。

5、在本發(fā)明的另一實(shí)現(xiàn)方式中，所述通過所述注意力模塊選擇所述空間特征中權(quán)重高的部分，包括：將所述空間特征通過全局平均池化壓縮為一個(gè)向量，計(jì)算如下：

6、

7、其中，zc是全局特征，h和w分別是特征圖的高度和寬度。

8、使用一個(gè)全連接層將壓縮后的向量映射到一個(gè)低維空間，通過一個(gè)非線性的激活函數(shù)進(jìn)行激活；通過另一個(gè)全連接層映射回原來的維度，學(xué)習(xí)到每個(gè)通道的重要性權(quán)重，計(jì)算如下：

9、s＝σ(w2·δ(w1·z))

10、其中，δ為relu激活函數(shù)，σ是sigmoid激活函數(shù)，w1和w2是全連接層的權(quán)重。

11、對(duì)原始空間特征進(jìn)行通道的加權(quán)，將每個(gè)通道的特征重新標(biāo)定為：

12、

13、其中，sc是通過加權(quán)操作過程獲得的每個(gè)通道的權(quán)重，是調(diào)整后的輸出。

14、本發(fā)明的另一方面，提供一種基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，包括：腦電信號(hào)采集模塊：用于采集上肢轉(zhuǎn)肩、屈肘、轉(zhuǎn)腕的運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)；在線數(shù)據(jù)處理模塊：用于對(duì)所述運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練分類，得到分類結(jié)果；基于所述分類結(jié)果輸出控制指令；外骨骼控制模塊：利用所述控制指令控制外骨骼指定康復(fù)訓(xùn)練任務(wù)。

15、本發(fā)明的另一方面，提供一種電子設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法的步驟。

16、本發(fā)明的另一方面，提供一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法中的步驟。

17、本發(fā)明的基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法，數(shù)據(jù)處理部分采用腦電分類模塊和注意力模塊相融合技術(shù)，提高了運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)的動(dòng)作識(shí)別準(zhǔn)確率；并利用socket技術(shù)實(shí)現(xiàn)在線腦電信號(hào)特征分析與上肢康復(fù)外骨骼的數(shù)據(jù)交互；在保證訓(xùn)練者便捷和舒適效果的同時(shí)，提高了患者的康復(fù)效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述預(yù)處理包括基本濾波，ica偽跡去除，多頻段劃分，分段與基線矯正，人工檢視。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由腦電分類模塊，注意力模塊，特征融合模塊，特征分類模塊組成；

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述通過所述注意力模塊選擇所述空間特征中權(quán)重高的部分，包括：

5.一種基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，其特征在于，包括：

6.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法中的步驟。

7.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)所述基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法中的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供一種基于腦機(jī)接口的單側(cè)上肢康復(fù)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。上述方法包括：采集上肢轉(zhuǎn)肩、屈肘、轉(zhuǎn)腕的運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)；對(duì)所述運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；通過構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練分類，得到分類結(jié)果；基于所述分類結(jié)果輸出控制指令；利用所述控制指令控制外骨骼指定康復(fù)訓(xùn)練任務(wù)。本發(fā)明的方法在保證訓(xùn)練者便捷和舒適效果的同時(shí)，提高了患者的康復(fù)效率。

技術(shù)研發(fā)人員：鄒凌,張文剛,呂繼東,周天彤,戎海龍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：常州大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26