專利名稱：基于生物運(yùn)動(dòng)信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)功能評(píng)價(jià)方法
基于生物運(yùn)動(dòng)信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)功能評(píng)價(jià)方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于信號(hào)處理領(lǐng)域，涉及一種基于生物運(yùn)動(dòng)信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)功能評(píng)價(jià)方法。
背景技術(shù)：
目前針對(duì)神經(jīng)肌肉損傷患者的運(yùn)動(dòng)功能評(píng)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(dòng)執(zhí)行能力的動(dòng)作或運(yùn)動(dòng)特征參數(shù)來(lái)開展運(yùn)動(dòng)功能的評(píng)價(jià)。
臨床醫(yī)學(xué)上常用的評(píng)價(jià)方法包括Fugl-Meyer評(píng)價(jià)量表、運(yùn)動(dòng)功能狀態(tài)評(píng)分MSS、 Barthel指數(shù)、功能獨(dú)立性評(píng)價(jià)量表FM、MAS等。這些方法存在受檢測(cè)人員主觀因素影響、檢測(cè)的動(dòng)作過(guò)多等缺點(diǎn)，而且由于大多是量表式的，無(wú)法體現(xiàn)肢體運(yùn)動(dòng)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(dòng)功能的評(píng)價(jià)主要依賴于肢體動(dòng)作時(shí)產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)信息。Hall等針對(duì)手部功能障礙患者，采集手部抓玩具時(shí)的握力信息，對(duì)手部肌肉功能進(jìn)行定量的評(píng)估和檢測(cè)。Knorr等針對(duì)中風(fēng)后引起的動(dòng)作受損患者，采集伸手動(dòng)作時(shí)受損一側(cè)的加速度信號(hào)，利用其中的一些線性和非線性特征，對(duì)功能殘缺和動(dòng)作受損的嚴(yán)重性進(jìn)行定量評(píng)估。Cesarelli等利用上肢自由伸展運(yùn)動(dòng)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(duì)上肢康復(fù)訓(xùn)練效果的定量評(píng)價(jià)。除了運(yùn)動(dòng)力學(xué)信息外，近年來(lái)肌電信號(hào) (electromyogram, EMG)也開始被用于肢體運(yùn)動(dòng)功能障礙評(píng)估。EMG是與神經(jīng)肌肉活動(dòng)相關(guān)的生物電信號(hào)，其中蘊(yùn)涵著很多與肢體運(yùn)動(dòng)相關(guān)聯(lián)的信息，包含了反映運(yùn)動(dòng)模式和運(yùn)動(dòng)意愿的豐富信息。Shao提出基于表面肌電信號(hào)構(gòu)建模型，對(duì)中風(fēng)患者的肌肉力量和關(guān)節(jié)強(qiáng)度進(jìn)行評(píng)估，取得了的較好的準(zhǔn)確性。Nakano利用表面肌電信號(hào)對(duì)手部動(dòng)作識(shí)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(duì)運(yùn)動(dòng)損傷導(dǎo)致的肌強(qiáng)直癥狀進(jìn)行定量評(píng)估。
上肢運(yùn)動(dòng)功能評(píng)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(cè)人員主觀因素影響、檢測(cè)動(dòng)作過(guò)多、病人容易疲勞等缺點(diǎn)，而且無(wú)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(píng)價(jià)，在信息源和評(píng)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(duì)上肢運(yùn)動(dòng)功能障礙患者肩肘腕關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)功能進(jìn)行評(píng)價(jià)，本發(fā)明提出了一種融合運(yùn)動(dòng)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(dòng)功能評(píng)價(jià)方法。首先采集上肢動(dòng)作時(shí)的加速度信號(hào)和肌電信號(hào)，對(duì)兩類信號(hào)進(jìn)行有效信號(hào)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(dòng)作模式和動(dòng)作執(zhí)行能力的信號(hào)特征，分別選擇肌電信號(hào)的均方根特征和小波包能量特征以及加速度信號(hào)的均方根特征和基本 尺度熵特征作為信號(hào)特征。然后利用兩類信號(hào)在動(dòng)作分析中的不同優(yōu)勢(shì)，以簡(jiǎn)式Fugl-Meyer評(píng)分值為標(biāo)準(zhǔn)，針對(duì)上肢不同動(dòng)作構(gòu)建多個(gè)線性回歸模型，將信號(hào)的特征值進(jìn)行優(yōu)化組合。最終，以多元運(yùn)動(dòng)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(dòng)功能的綜合性評(píng)價(jià)，研究運(yùn)動(dòng)信號(hào)特征對(duì)上肢運(yùn)動(dòng)功能診斷的不同重要性并驗(yàn)證評(píng)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(dòng)作時(shí)的加速度信號(hào)和肌電信號(hào)樣本數(shù)據(jù)，具體如下通過(guò)二維加速度傳感器檢測(cè)上肢運(yùn)動(dòng)的加速度信號(hào)，表面肌電信號(hào)采集儀拾取人體上肢動(dòng)作時(shí)相應(yīng)肌肉的肌電信號(hào)，兩類信號(hào)通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡采集到PC機(jī)上，保證信號(hào)的同步性和一致性。
2)確定I)中的兩類信號(hào)的采樣位置和周期信號(hào)關(guān)于信號(hào)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(cè)量上肢動(dòng)作時(shí)小臂和大臂在不同方向的加速度信號(hào)。在肌電信號(hào)源位置的選擇上，依據(jù)生物力學(xué)分析結(jié)果，按其在動(dòng)作中的貢獻(xiàn)大小來(lái)選擇肌肉，通過(guò)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(hào)。這三塊肌肉分布在手臂的不同區(qū)域，在位置和信號(hào)區(qū)分度上都具有典型性。在確定周期信號(hào)時(shí)，肌電信號(hào)從能量的角度確定起止點(diǎn)，即在較小時(shí)間段內(nèi)，信號(hào)的能量值大于一定閾值，則表示進(jìn)行動(dòng)作或保持動(dòng)作。加速度信號(hào)則利用一段時(shí)間內(nèi)加速度變化的累積量超過(guò)一定閾值來(lái)判定是否在進(jìn)行動(dòng)作。
3)對(duì)加速度信號(hào)和肌電信號(hào)進(jìn)行特征提取。綜合考慮信號(hào)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(hào)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(dòng)作的時(shí)域信號(hào)幅值、時(shí)頻域信號(hào)能量和復(fù)雜度特性；而加速度的特征為均方根、信號(hào)導(dǎo)數(shù)的均方根和基本尺度熵， 分別表示動(dòng)作的時(shí)域信號(hào)幅值、動(dòng)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(dòng)信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)功能評(píng)價(jià)方法，其特征在于該方法包括如下步驟生物運(yùn)動(dòng)信息的選擇與樣本數(shù)據(jù)采集；在信號(hào)源的選擇上，生物運(yùn)動(dòng)信息包括上肢運(yùn)動(dòng)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(dòng)狀態(tài)和動(dòng)作的執(zhí)行能力；在動(dòng)力學(xué)信息中選擇加速度信號(hào)， 生物電信息中選擇肌電信號(hào)作為上肢運(yùn)動(dòng)的生物運(yùn)動(dòng)信息；獲取人體上肢動(dòng)作時(shí)的加速度信號(hào)和肌電信號(hào)樣本數(shù)據(jù)，具體如下通過(guò)二維加速度傳感器檢測(cè)上肢運(yùn)動(dòng)的加速度信號(hào)，表面肌電信號(hào)采集儀拾取人體上肢動(dòng)作時(shí)相應(yīng)肌肉的肌電信號(hào)，兩類信號(hào)通過(guò)數(shù)據(jù)采集卡采集到PC機(jī)上，保證信號(hào)的同步性和一致性，信號(hào)的采樣頻率是Ikhz ；2)確定I)中的兩類信號(hào)的采樣位置和周期信號(hào)；關(guān)于信號(hào)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(cè)量上肢動(dòng)作時(shí)小臂和大臂在不同方向的加速度信號(hào)；在肌電信號(hào)源位置的選擇上，依據(jù)生物力學(xué)分析結(jié)果，按其在動(dòng)作中的貢獻(xiàn)大小來(lái)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(hào)；這三塊肌肉分布在手臂的不同區(qū)域，在位置和信號(hào)區(qū)分度上都具有典型性；在確定周期信號(hào)時(shí)，肌電信號(hào)從能量的角度確定起止點(diǎn)，即在較小時(shí)間段內(nèi)，信號(hào)的能量值大于一定閾值，則表示進(jìn)行動(dòng)作或保持動(dòng)作；加速度信號(hào)則利用一段時(shí)間內(nèi)加速度變化的累積量超過(guò)一定閾值來(lái)判定是否在進(jìn)行動(dòng)作；3)對(duì)加速度信號(hào)和肌電信號(hào)進(jìn)行特征提??；肌電信號(hào)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(dòng)作的時(shí)域信號(hào)幅值、時(shí)頻域信號(hào)能量和復(fù)雜度特性；加速度的特征為均方根、信號(hào)導(dǎo)數(shù)的均方根和基本尺度熵，分別表示動(dòng)作的時(shí)域信號(hào)幅值、動(dòng)作平滑程度和復(fù)雜度特性；4)在肢體進(jìn)行特定典型動(dòng)作時(shí)，在信號(hào)特征提取的基礎(chǔ)上，根據(jù)信號(hào)特征的典型性和可區(qū)分性對(duì)特征值進(jìn)行篩選，從而更有效的提取適合于上肢運(yùn)動(dòng)功能診斷的信號(hào)特征；特征值篩選條件a)針對(duì)不同類型的動(dòng)作，選擇具有區(qū)分性和代表性的特征值；b)針對(duì)執(zhí)行動(dòng)作能力的不同，即進(jìn)行完整和非完整動(dòng)作時(shí)，選擇的特征值須能體現(xiàn)出兩者的差異；經(jīng)過(guò)特征篩選后表明，肌電信號(hào)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(dòng)作的能力；加速度信號(hào)的均方根特征和基本尺度熵特征對(duì)上肢運(yùn)動(dòng)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(dòng)功能評(píng)價(jià)指標(biāo)；利用兩類信號(hào)的不同優(yōu)勢(shì)，將兩類信號(hào)的特征值進(jìn)行組合；以簡(jiǎn)式Fugl-Meyer評(píng)分值為標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建線性回歸模型，實(shí)現(xiàn)多元信號(hào)特征的優(yōu)化組合；上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)功能評(píng)價(jià)指標(biāo)是根據(jù)受試者上肢動(dòng)作時(shí)提取肌電信號(hào)和加速度信號(hào)的有效特征，結(jié)合模型的參數(shù)，得到不同動(dòng)作的評(píng)價(jià)得分，累加不同動(dòng)作的評(píng)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(dòng)功能評(píng)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(dòng)信息的上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)功能評(píng)價(jià)方法。本發(fā)明首先選擇加速度信號(hào)和肌電信號(hào)作為上肢運(yùn)動(dòng)的生物運(yùn)動(dòng)信息。然后對(duì)加速度信號(hào)和肌電信號(hào)進(jìn)行特征提取。在此基礎(chǔ)上，從兩方面對(duì)特征值進(jìn)行篩選針對(duì)不同類型的動(dòng)作和針對(duì)執(zhí)行動(dòng)作能力的不同，根據(jù)信號(hào)特征的典型性和可區(qū)分性對(duì)特征進(jìn)行篩選。最后利用兩類信號(hào)的不同優(yōu)勢(shì)，將兩類信號(hào)的特征值進(jìn)行組合。以簡(jiǎn)式Fugl-Meyer評(píng)分值為標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建線性回歸模型，進(jìn)行多元信號(hào)特征的優(yōu)化組合，以此作為上肢肩肘腕關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)功能評(píng)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(píng)分檢測(cè)，還能取代傳統(tǒng)的上肢運(yùn)動(dòng)功能評(píng)價(jià)方法，更細(xì)致地對(duì)上肢運(yùn)動(dòng)功能進(jìn)行量化評(píng)分。
文檔編號(hào)A61B5/11GK103054585SQ20131002282
公開日2013年4月24日 申請(qǐng)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(qǐng)人:杭州電子科技大學(xué)