本發(fā)明涉及醫(yī)療系統(tǒng)領(lǐng)域，具體涉及一種基于光學(xué)腦成像神經(jīng)反饋的中樞-外周神經(jīng)閉環(huán)康復(fù)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

研究顯示，90％神經(jīng)學(xué)上的恢復(fù)出現(xiàn)在腦卒中后三個(gè)月內(nèi)，康復(fù)介入得越早，功能恢復(fù)的可能性就越大，預(yù)后也越好。因此，恢復(fù)期治療對(duì)于腦卒中后遺癥患者來講非常重要。目前，一般建議在日常的家庭護(hù)理康復(fù)治療中，使用家用型的肢體運(yùn)動(dòng)康復(fù)儀來對(duì)受損的肢體運(yùn)動(dòng)重建，使肌肉群受到低頻脈沖電刺激后按一定順序模擬正常運(yùn)動(dòng)，通過模擬運(yùn)動(dòng)的被動(dòng)拮抗作用，協(xié)調(diào)和支配肢體的功能狀態(tài)，使其恢復(fù)動(dòng)態(tài)平衡；同時(shí)多次重復(fù)的運(yùn)動(dòng)可以向大腦反饋促通信息，使其盡快地最大限度地實(shí)現(xiàn)功能重建，打破痙攣模式，恢復(fù)肢體自主的運(yùn)動(dòng)控制。這種療法可使癱瘓的肢體模擬出正常運(yùn)動(dòng)，有助于恢復(fù)患者的肌張力和肢體運(yùn)動(dòng)。

神經(jīng)反饋技術(shù)是利用腦影像手段將個(gè)體的腦神經(jīng)活動(dòng)實(shí)時(shí)呈現(xiàn)給其自身，并由其根據(jù)一定目標(biāo)自主調(diào)節(jié)、操控的一種技術(shù)。研究者利用腦電圖(eeg)、腦磁圖(meg)、功能磁共振成像(fmri)等技術(shù)，觀測(cè)所調(diào)節(jié)目標(biāo)腦區(qū)的神經(jīng)活動(dòng)指標(biāo)，并將其通過視聽覺通道反饋給使用者，指導(dǎo)使用者將該神經(jīng)活動(dòng)向特定目標(biāo)進(jìn)行自主調(diào)節(jié)。經(jīng)過一定時(shí)間的訓(xùn)練，使用者可以掌握這種自主調(diào)節(jié)能力；進(jìn)而，通過長(zhǎng)期反復(fù)的訓(xùn)練，可以促使相關(guān)腦區(qū)產(chǎn)生一定的可塑性變化。因此，根據(jù)特定目標(biāo)對(duì)特定腦區(qū)長(zhǎng)期反復(fù)的神經(jīng)反饋訓(xùn)練，可以促進(jìn)與之相關(guān)的認(rèn)知功能的改善或神經(jīng)疾病的康復(fù)。

神經(jīng)反饋技術(shù)和康復(fù)機(jī)器人技術(shù)分別是通過對(duì)患者中樞神經(jīng)或外周神經(jīng)的訓(xùn)練，起到促進(jìn)康復(fù)的作用。當(dāng)前，世界上已經(jīng)開始一種新的嘗試，即通過腦-機(jī)接口技術(shù)將這兩種方式結(jié)合，形成一種中樞-外周神經(jīng)同步閉環(huán)訓(xùn)練方案。與只用機(jī)器人進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練相比，這種中樞-外周神經(jīng)同步閉環(huán)訓(xùn)練方案可以用更少的訓(xùn)練次數(shù)就取得同樣的康復(fù)效果，從而初步證明了這一方案的可行性。

然而，現(xiàn)有的中樞-外周康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)剛剛出現(xiàn)，仍存在很多問題亟待解決。對(duì)于基于腦電圖的中樞-外周康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，由于腦電技術(shù)的空間分辨率低使得難以確切定位訓(xùn)練腦區(qū)，而且腦電圖節(jié)律成分與認(rèn)知功能的關(guān)系也尚不明確，因此中樞訓(xùn)練的靶向性差，導(dǎo)致其應(yīng)用受到很大局限。對(duì)于基于磁共振成像或腦磁圖成像的中樞-外周康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，雖然可以克服基于腦電圖系統(tǒng)的不足，但由于磁共振和腦磁圖成像設(shè)備造價(jià)和使用成本都極其昂貴，且設(shè)備體積龐大無法輕易移動(dòng)，因此主要適用于實(shí)驗(yàn)室研究，根本不可能用于臨床長(zhǎng)期治療訓(xùn)練；同時(shí)所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是直接傳遞的，沒有針對(duì)性，很容易對(duì)患者造成二度傷害。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于光學(xué)腦成像神經(jīng)反饋的中樞-外周神經(jīng)閉環(huán)康復(fù)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：

一種基于光學(xué)腦成像神經(jīng)反饋的中樞-外周神經(jīng)閉環(huán)康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，包括

光學(xué)腦成像模塊，用于采集受訓(xùn)患者的腦成像數(shù)據(jù)，并將采集到的所述腦成像數(shù)據(jù)傳輸給所述數(shù)據(jù)處理模塊；

數(shù)據(jù)處理模塊，用于從所述腦成像數(shù)據(jù)中提取出大腦運(yùn)動(dòng)功能系統(tǒng)的神經(jīng)活動(dòng)強(qiáng)度和神經(jīng)活動(dòng)模式，并將之傳輸至顯示屏和虛擬作動(dòng)器模塊；還用于通過kinect深度傳感器進(jìn)行腦神經(jīng)深度圖像的獲取，并將獲取的數(shù)據(jù)發(fā)送到三維重構(gòu)模塊；

三維模型重構(gòu)模塊，用于將所獲得的腦神經(jīng)深度圖像進(jìn)行三角化，然后在尺度空間中融合所有三角化的深度圖像構(gòu)建分層有向距離場(chǎng)，對(duì)距離場(chǎng)中所有的體素應(yīng)用整體三角剖分算法產(chǎn)生一個(gè)涵蓋所有體素的凸包，并利用marchingtetrahedra算法構(gòu)造等值面,將獲得的等值面按其所在位置進(jìn)行拼接，從而完成腦神經(jīng)三維模型的建立；

仿真模型建立模塊，用于通過simulink搭建仿真分析模型對(duì)所建立的腦神經(jīng)三維模型進(jìn)行仿真分析；

虛擬參數(shù)作動(dòng)器，用于驅(qū)動(dòng)參數(shù)變化的，與simulink中的各元素建立關(guān)系后，可以在指定的范圍內(nèi)對(duì)參數(shù)進(jìn)行變動(dòng)，從而可以驅(qū)動(dòng)仿真分析模塊針對(duì)不同的參數(shù)進(jìn)行計(jì)算求解；

虛擬反饋模塊，用來在仿真分析模型中插入一的可以直接獲取相應(yīng)的結(jié)果或信息的目標(biāo)的邏輯單元；

仿真分析模塊，用于將輸入可以劃分為單元、特性、載荷、設(shè)計(jì)變量、設(shè)計(jì)目標(biāo)和設(shè)計(jì)約束的仿真算法和仿真方法；

所述虛擬參數(shù)作動(dòng)器與仿真分析模塊中相關(guān)元素有著直接或間接的對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立起來元素間的對(duì)應(yīng)關(guān)系可以打破兩模型間的隔閡，并使虛擬參數(shù)作動(dòng)器可以驅(qū)動(dòng)起仿真分析模塊，并從中直接得到想要的數(shù)據(jù)；虛擬參數(shù)作動(dòng)器通過驅(qū)動(dòng)仿真算法和/仿真方法循環(huán)執(zhí)行并將結(jié)果反饋給仿真分析模塊，所述仿真分析模塊自動(dòng)提取數(shù)據(jù)給虛擬反饋模塊，所述虛擬反饋模塊接收并自動(dòng)顯示結(jié)果；

中央處理器，用于根據(jù)仿真分析的結(jié)果生成訓(xùn)練任務(wù)，將生成的訓(xùn)練任務(wù)發(fā)送到顯示屏進(jìn)行顯示，并發(fā)送到反饋模塊進(jìn)行執(zhí)行；還用于根據(jù)人機(jī)操作模塊輸入的控制命令和數(shù)據(jù)調(diào)用命令，并根據(jù)預(yù)設(shè)的算法發(fā)送到對(duì)應(yīng)的模塊進(jìn)行執(zhí)行；

反饋模塊，用于根據(jù)接收到的訓(xùn)練任務(wù)向受訓(xùn)患者提供視覺反饋和運(yùn)動(dòng)覺反饋。

優(yōu)選地，所述訓(xùn)練任務(wù)包括交替進(jìn)行的休息階段和任務(wù)階段。

優(yōu)選地，還包括一人機(jī)操作模塊，用于輸入各種控制命令和數(shù)據(jù)調(diào)用命令。

優(yōu)選地，所述虛擬參數(shù)作動(dòng)器包括虛擬神經(jīng)活動(dòng)強(qiáng)度作動(dòng)模塊和虛擬神經(jīng)活動(dòng)模式模塊。

優(yōu)選地，還包括一三維投放模塊，由空氣屏幕生成系統(tǒng)、若干組3d投影儀和素材數(shù)據(jù)庫構(gòu)成，用于根據(jù)中央處理器發(fā)送的控制命令完成三維模型重構(gòu)模塊生成的腦神經(jīng)三維模型的建立。

優(yōu)選地，還包括一訓(xùn)練參數(shù)整合模塊，用于根據(jù)虛擬反饋模塊所顯示的仿真結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練方案最優(yōu)參數(shù)數(shù)據(jù)的獲取，并將這些參數(shù)數(shù)據(jù)以表格的形式輸出。

本發(fā)明還提供了一種基于光學(xué)腦成像神經(jīng)反饋的中樞-外周神經(jīng)閉環(huán)康復(fù)訓(xùn)練方法，包括如下步驟：

s1、通過功能近紅外光譜儀完成采集受訓(xùn)患者的腦成像數(shù)據(jù)，并將采集到的腦成像數(shù)據(jù)傳輸給所述數(shù)據(jù)處理模塊；

s2、通過數(shù)據(jù)處理模塊從所述腦成像數(shù)據(jù)中提取出大腦運(yùn)動(dòng)功能系統(tǒng)的神經(jīng)活動(dòng)強(qiáng)度和神經(jīng)活動(dòng)模式，將之傳輸至顯示屏和虛擬作動(dòng)器模塊；同時(shí)通過kinect深度傳感器進(jìn)行腦神經(jīng)深度圖像的獲取，并將獲取的數(shù)據(jù)發(fā)送到三維重構(gòu)模塊；

s3、通過三維模型重構(gòu)模塊完成腦神經(jīng)三維模型的建立，并通過simulink搭建仿真分析模型對(duì)所建立的腦神經(jīng)三維模型進(jìn)行仿真分析；

s4、根據(jù)仿真分析的結(jié)果生成訓(xùn)練任務(wù)，并通過反饋模塊將訓(xùn)練任務(wù)作為反饋信息以視覺和運(yùn)動(dòng)覺的方式呈現(xiàn)給所述受訓(xùn)患者，其中，運(yùn)動(dòng)覺的方式通過康復(fù)機(jī)器人帶動(dòng)患肢運(yùn)動(dòng)完成；

s5、受訓(xùn)患者根據(jù)步驟步驟s4中獲得的視覺、運(yùn)動(dòng)覺的反饋信息，調(diào)節(jié)自己的大腦神經(jīng)活動(dòng)；

s6、重復(fù)上述步驟，直至所述訓(xùn)練任務(wù)結(jié)束。

本發(fā)明具有以下有益效果：

將大腦康復(fù)訓(xùn)練同肢體康復(fù)訓(xùn)練整合為一體，重建中風(fēng)病人受損的感覺運(yùn)動(dòng)環(huán)路，促使大腦發(fā)生可塑性變化，進(jìn)而達(dá)到運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)的目的。采用光學(xué)腦成像技術(shù)，利用腦組織血紅蛋白對(duì)不同波長(zhǎng)的近紅外光吸收率的差異特性，可以無損地檢測(cè)大腦皮層的血液動(dòng)力學(xué)活動(dòng)，進(jìn)而研究大腦神經(jīng)活動(dòng)。與腦電圖相比，光學(xué)腦成像具有一定的空間分辨率(1～3cm)，能對(duì)觀測(cè)到的腦信號(hào)進(jìn)行較為精確的定位，提高了訓(xùn)練的靶向性。同時(shí)所有的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可根據(jù)不同的患者的情況和要求完成仿真分析優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練任務(wù)的針對(duì)性；且通過三維立體模型的投放，方便了患者以及醫(yī)生對(duì)腦部情況的觀察。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例一種基于光學(xué)腦成像神經(jīng)反饋的中樞-外周神經(jīng)閉環(huán)康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)的系統(tǒng)框圖。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于光學(xué)腦成像神經(jīng)反饋的中樞-外周神經(jīng)閉環(huán)康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，包括

光學(xué)腦成像模塊，用于采集受訓(xùn)患者的腦成像數(shù)據(jù)，并將采集到的所述腦成像數(shù)據(jù)傳輸給所述數(shù)據(jù)處理模塊；

數(shù)據(jù)處理模塊，用于從所述腦成像數(shù)據(jù)中提取出大腦運(yùn)動(dòng)功能系統(tǒng)的神經(jīng)活動(dòng)強(qiáng)度和神經(jīng)活動(dòng)模式，并將之傳輸至顯示屏和虛擬作動(dòng)器模塊；還用于通過kinect深度傳感器進(jìn)行腦神經(jīng)深度圖像的獲取，并將獲取的數(shù)據(jù)發(fā)送到三維重構(gòu)模塊；

三維模型重構(gòu)模塊，用于將所獲得的腦神經(jīng)深度圖像進(jìn)行三角化，然后在尺度空間中融合所有三角化的深度圖像構(gòu)建分層有向距離場(chǎng)，對(duì)距離場(chǎng)中所有的體素應(yīng)用整體三角剖分算法產(chǎn)生一個(gè)涵蓋所有體素的凸包，并利用marchingtetrahedra算法構(gòu)造等值面,將獲得的等值面按其所在位置進(jìn)行拼接，從而完成腦神經(jīng)三維模型的建立；

仿真模型建立模塊，用于通過simulink搭建仿真分析模型對(duì)所建立的腦神經(jīng)三維模型進(jìn)行仿真分析；

虛擬參數(shù)作動(dòng)器，用于驅(qū)動(dòng)參數(shù)變化的，與simulink中的各元素建立關(guān)系后，可以在指定的范圍內(nèi)對(duì)參數(shù)進(jìn)行變動(dòng)，從而可以驅(qū)動(dòng)仿真分析模塊針對(duì)不同的參數(shù)進(jìn)行計(jì)算求解；所述虛擬參數(shù)作動(dòng)器包括虛擬神經(jīng)活動(dòng)強(qiáng)度作動(dòng)模塊和虛擬神經(jīng)活動(dòng)模式模塊。

虛擬反饋模塊，用來在仿真分析模型中插入一的可以直接獲取相應(yīng)的結(jié)果或信息的目標(biāo)的邏輯單元；

仿真分析模塊，用于將輸入可以劃分為單元、特性、載荷、設(shè)計(jì)變量、設(shè)計(jì)目標(biāo)和設(shè)計(jì)約束的仿真算法和仿真方法；

所述虛擬參數(shù)作動(dòng)器與仿真分析模塊中相關(guān)元素有著直接或間接的對(duì)應(yīng)關(guān)系，建立起來元素間的對(duì)應(yīng)關(guān)系可以打破兩模型間的隔閡，并使虛擬參數(shù)作動(dòng)器可以驅(qū)動(dòng)起仿真分析模塊，并從中直接得到想要的數(shù)據(jù)；虛擬參數(shù)作動(dòng)器通過驅(qū)動(dòng)仿真算法和/仿真方法循環(huán)執(zhí)行并將結(jié)果反饋給仿真分析模塊，所述仿真分析模塊自動(dòng)提取數(shù)據(jù)給虛擬反饋模塊，所述虛擬反饋模塊接收并自動(dòng)顯示結(jié)果；

中央處理器，用于根據(jù)仿真分析的結(jié)果生成訓(xùn)練任務(wù)，將生成的訓(xùn)練任務(wù)發(fā)送到顯示屏進(jìn)行顯示，并發(fā)送到反饋模塊進(jìn)行執(zhí)行；還用于根據(jù)人機(jī)操作模塊輸入的控制命令和數(shù)據(jù)調(diào)用命令，并根據(jù)預(yù)設(shè)的算法發(fā)送到對(duì)應(yīng)的模塊進(jìn)行執(zhí)行；所述訓(xùn)練任務(wù)包括交替進(jìn)行的休息階段和任務(wù)階段。

反饋模塊，用于根據(jù)接收到的訓(xùn)練任務(wù)向受訓(xùn)患者提供視覺反饋和運(yùn)動(dòng)覺反饋。

人機(jī)操作模塊，用于輸入各種控制命令和數(shù)據(jù)調(diào)用命令。

三維投放模塊，由空氣屏幕生成系統(tǒng)、若干組3d投影儀和素材數(shù)據(jù)庫構(gòu)成，用于根據(jù)中央處理器發(fā)送的控制命令完成三維模型重構(gòu)模塊生成的腦神經(jīng)三維模型的建立。

訓(xùn)練參數(shù)整合模塊，用于根據(jù)虛擬反饋模塊所顯示的仿真結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練方案最優(yōu)參數(shù)數(shù)據(jù)的獲取，并將這些參數(shù)數(shù)據(jù)以表格的形式輸出。

本發(fā)明還提供了一種基于光學(xué)腦成像神經(jīng)反饋的中樞-外周神經(jīng)閉環(huán)康復(fù)訓(xùn)練方法，包括如下步驟：

s1、通過功能近紅外光譜儀完成采集受訓(xùn)患者的腦成像數(shù)據(jù)，并將采集到的腦成像數(shù)據(jù)傳輸給所述數(shù)據(jù)處理模塊；

s2、通過數(shù)據(jù)處理模塊從所述腦成像數(shù)據(jù)中提取出大腦運(yùn)動(dòng)功能系統(tǒng)的神經(jīng)活動(dòng)強(qiáng)度和神經(jīng)活動(dòng)模式，將之傳輸至顯示屏和虛擬作動(dòng)器模塊；同時(shí)通過kinect深度傳感器進(jìn)行腦神經(jīng)深度圖像的獲取，并將獲取的數(shù)據(jù)發(fā)送到三維重構(gòu)模塊；

s3、通過三維模型重構(gòu)模塊完成腦神經(jīng)三維模型的建立，并通過simulink搭建仿真分析模型對(duì)所建立的腦神經(jīng)三維模型進(jìn)行仿真分析；

s4、根據(jù)仿真分析的結(jié)果生成訓(xùn)練任務(wù)，并通過反饋模塊將訓(xùn)練任務(wù)作為反饋信息以視覺和運(yùn)動(dòng)覺的方式呈現(xiàn)給所述受訓(xùn)患者，其中，運(yùn)動(dòng)覺的方式通過康復(fù)機(jī)器人帶動(dòng)患肢運(yùn)動(dòng)完成；

s5、受訓(xùn)患者根據(jù)步驟步驟s4中獲得的視覺、運(yùn)動(dòng)覺的反饋信息，調(diào)節(jié)自己的大腦神經(jīng)活動(dòng)；

s6、重復(fù)上述步驟，直至所述訓(xùn)練任務(wù)結(jié)束。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以作出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。