假肢控制方法和系統的製作方法
2023-06-26 20:47:26 3
專利名稱：假肢控制方法和系統的製作方法
假肢控制方法和系統
技術領域：
本發明涉及假肢技術，尤其是涉及一種假肢控制方法和系統。
背景技術：
據國家統計局2006年對我國殘疾人口抽樣調查數據推算，在全國各類殘疾人中， 肢體殘疾人口最多，為2412萬人，佔總殘疾人口的29. 07%。由於意外事故、先天缺陷、疾 病、自然災害等原因，肢體殘疾人口還在不斷增加。僅在2008年5月的四川汶川大地震中， 就有2萬多人失去了肢體。這些截肢人士，需要穿戴人工肢體以輔助其日常生活和工作。根據假肢的控制方式，目前的國內外商業化人工肢體可分為機械索控假肢、肌電 假肢和肌電索控混合假肢。傳統的機械索控假肢是利用假肢使用者的自身力源，通過殘留肢體的機械動作拉 動繩索或鏈條來操控假肢的肘關節及手部裝置。由於控制方法的固有局限，機械索控假肢 存在著功能單一、操控緩慢、動作笨拙、維護困難等問題。近幾十年以來，從殘留肢體表面記錄的肌電信號被廣泛用於人工上肢的控制中。 截肢者殘留肌肉收縮時，會發生複雜的生化反應，產生微弱的電信號。用置於殘留肢體表面 的肌電電極可以獲取肌肉產生的電信號，這種電信號被稱為肌電信號。肌電信號經放大器 進行放大和處理，作為假肢的控制信號。假肢控制器通過微型馬達等驅動系統帶動假肢關 節張合。目前的肌電假肢利用一對殘留肌肉(主縮肌與拮抗肌)控制一個動作自由度。肢 體截肢後，肌電信息源是有限的，截肢的程度越高，殘留的肢體肌肉越少，而需要恢復的肢 體動作越多。因此，這種肌電控制方式不能直接實現假肢的多自由度控制，假肢的使用非常 困難。為了用一對肌肉控制多個自由度，肌電假肢增加了動作「模式」切換功能。「模式」的 切換是利用同時使一對肌肉「收縮」或附加開關來實現的。假設當前假肢的「模式」是手部 動作，而假肢使用者下一步想做肘部的動作，他們需要使一對肌肉同時「收縮」產生肌電。當 兩個電極的肌電信號幅值都大於給定的「閾值」時，假肢的肢體動作「模式」從手部切換到肘 部。然後，可以利兩個肌電電極分別控制假肢的兩個不同的肘部動作，例如前臂的抬起與放 下。這種肌電假肢操控方法不符合人們「自然」使用肢體的方式，導致使用不便。例如，對 於肘部以上截肢者，需要用殘留的二頭肌和三頭肌控制腕部動作或手部動作，但在截肢前， 二頭肌和三頭肌是與肘部動作有關的肌肉。這造成假肢使用中的動作笨拙，假肢使用者的 精神負擔大等不足。據統計，即使在擁有肌電假肢的殘疾人中，大約不到50%的人經常使用 他們的假肢。
發明內容有鑑於此，有必要提供一種提高使用便利性的假肢控制方法。另外，還有必要提供一種提高使用便利性的假肢控制系統。一種假肢控制方法，包括如下步驟採集生物電信號；提取生物電信號的特徵信息；根據特徵信息識別動作類型；根據動作類型控制假肢完成相應的動作。優選地，所述生物電信號為肌電信號，所述肌電信號包括兩個以上的通道。優選地，所述採集生物電信號的步驟包括將肌電電極記錄的電信號進行放大和 濾波處理後經模/數轉換為數位訊號，所述濾波處理帶寬為5-450赫茲或所述模/數轉換 的採樣頻率為500-1000赫茲。優選地，所述提取生物電信號的特徵信息的步驟包括從所述肌電信號中抽取時域 特徵參數與/或頻域特徵參數作為所述肌電信號的特徵信息。優選地，所述時域特徵參數為平均絕對值、平均斜率絕對值、樣點幅值差、過零率 中的一種或兩種以上。優選地，所述抽取頻域特徵參數為對所述肌電信號進行傅立葉變換，提取以下頻 域特徵參數中的一種或兩種功率譜的平均功率、中值頻率。優選地，所述提取生物電信號的特徵信息的步驟包括將所述肌電信號分割為預定 時間長度的數據分析窗口，從所述數據分析窗口中抽取所述時域特徵參數與/或頻域特徵 參數，並組合在一起形成所述肌電信號的特徵信息的特徵向量，所述兩個以上通道的肌電 信號的特徵向量組合為肌電特徵矩陣。優選地，所述根據特徵信息識別動作類型的步驟包括採用線性判別分析法分析 所述特徵信息並根據預先存儲的訓練結果識別動作類型。一種假肢控制系統，包括信號採集模塊，用於採集生物電信號；特徵提取模塊， 與所述信號採集模塊相連提取所述生物電信號的特徵信息；模式識別模塊，根據所述特徵 提取模塊獲得的所述特徵信息識別動作類型；驅動模塊，根據所述模式識別模塊識別的動 作類型控制假肢完成相應的動作。優選地，所述信號採集模塊採集的所述生物電信號為肌電信號，所述特徵提取模 塊提取的所述生物電信號的特徵信息為時域特徵參數與/或頻域特徵參數。優選地，所述模式識別模塊採用線性判別分析法分析所述特徵信息並根據預先存 儲的訓練結果識別動作類型。上述假肢控制方法及系統通過提取生物電信號的特徵信息並根據該特徵信息識 別動作類型，預測肢體殘疾者想要執行的動作，根據預測的動作類型，控制假肢執行相應的 動作。利用上述假肢控制方法，假肢使用者可以自然而直接的選擇和做他們想要做的各種 不同肢體動作，就像他們截肢前一樣。這種基於動作類型識別的控制技術可以實現肌電假 肢的直覺操控，從而實現多功能假肢的自然、直覺控制，提高假肢使用的便利性。
圖1為假肢控制方法的流程圖；圖2為肌電信號的示意圖；圖3為假肢控制系統的模塊圖。
具體實施方式以下實施方式公開了一種能夠通過對體表肌電信號解碼實現多功能假肢控制的 技術。隨著先進的信號處理技術及高性能微處理器的出現，使得通過對體表肌電信號解碼實現多功能假肢控制的方法成為可能。該方法的理論(神經電生理)基礎是運動神經信息 可以通過對肌電信號解碼得到。當截肢者通過想像用已經失去的肢體做不同動作時，來自 大腦的運動神經信號使殘存肌肉收縮後可以用肌電電極感應並產生電信號，對電信號進行 處理後，用模式識別方法解碼，得到截肢者想要做的肢體動作類型；根據識別的動作類型操 控假肢完成相應的動作。利用這種控制方法，假肢使用者可以自然而直接的選擇和完成他 們想要做的各種不同肢體動作。因此，這種基於肌電模式解碼的控制方案可以克服傳統肌 電假肢控制的不足，實現有直覺、多自由度假肢的仿生控制，提高使用的便利性。如圖1所示，其為假肢控制方法的流程圖。首先，步驟S110，採集生物電信號。本實施方式以表面肌電信號為例對生物電信 號進行說明。當截肢者通過想像用已經失去的肢體做不同動作時，來自大腦的運動神經信 號使殘存肌肉收縮，用附著在肌肉表面的肌電電極感應並產生電信號。用肌電電極記錄的 肌電信號，經放大及濾波(帶寬優選為5-450赫茲)處理後，用模-數轉換器量化為數字信 號，將該數位訊號作為肌電信號，採樣頻率優選為500-1000赫茲。對於不同的肢體截肢程 度及需要恢復的肢體動作數目，肌電電極的數目與位置將不同。肌電電極數目可以是一個 或者兩個以上，以獲得兩個以上通道的肌電信號，一般肌電電極數目為3-12個。對於肘關 節以下的前臂截肢者，肌電電極置於殘留前臂和上臂；而對於肘關節以上的前臂截肢者，肌 電電極置於殘留上臂。除了應用表面肌電信號，仍有其他生物電信號(如人機接口技術的 腦電信號和周圍神經電信號，以及侵入式深層肌電信號等)同樣包含一定的運動信息，也 可作為生物電信號，將該生物電信號作為信息源進行假肢動作類型的識別控制。步驟S120，提取生物電信號的特徵信息。從肌電信號中抽取時域特徵參數與/或 頻域特徵參數作為肌電信號的特徵信息。時域特徵參數可以為平均絕對值、平均斜率絕對 值、樣點幅值差、過零率中的一種或兩種以上。抽取頻域特徵參數為對肌電信號進行傅立葉 變換，提取以下頻域特徵參數中的一種或兩種功率譜的平均功率、中值頻率。特徵抽取的 具體過程為將每個通道採集的肌電信號分割為預定時間長度(例如50-250ms)的數據分 析窗口(如圖2所示為一個通道的肌電信號)，數據分析窗口可以有一定的重疊(相鄰窗口 之間的增加量為t)，從每個數據分析窗口中抽取肌電信號的時域特徵參數與/或頻域特徵 參數，並組合在一起形成肌電信號的特徵信息的特徵向量，所述兩個以上通道的肌電信號 的特徵向量組合為肌電特徵矩陣。除了將時域特徵參數與/或頻域特徵參數作為生物電信 號的特徵信息外，還可以採用高階譜及混沌與分形等特徵參數提取方法作為生物電信號的 特徵信息。步驟S130，根據特徵信息識別動作類型。採用線性判別分析法 (LinearDiscriminant Analysis,LDA)分析所述特徵信息並根據預先存儲的訓練結果識別 動作類型，即識別出使用者需要使用的模式。利用一個LDA模式分類器實時預測受試者想 要執行的肢體動作前，也就是在使用者正式使用該假肢之前，需要用肌電信號的特徵信息 訓練分類器，使其「記住」所包含的動作類型。由訓練程序模塊實現動作分類器的訓練。分 類器的輸出可實時選擇出假肢的動作類型，作用於假肢電機執行該動作。線性判別分析法 充分利用類別歸屬信息，運行簡單，所需計算量小，計算時間短，易嵌入硬體系統實現廣泛 應用。並且，研究證明，線性判別分析法的正確率與其它主要的幾種識別方法(人工神經網 絡，高斯混合模型)無明顯差異或識別性更好。除了上述線性判別分析法外，還可以採用人工神經網絡分類器(Artificial Neural Network，ANN)和隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Models, HMM)識別動作類型。步驟S140，根據動作類型控制假肢完成相應的動作。分類器作出的動作分類結果 作為假肢的控制輸入信號，可實時的決定假肢將執行的動作。另外，假肢使用者肌肉收縮力 量的差異將會改變肌電信號的幅值，利用肌電幅值大小來調控假肢動作的速度，幅值大則 速度快，反之則速度慢。上述假肢控制方法通過提取生物電信號的特徵信息並根據該特徵信息識別動作 類型，預測肢體殘疾者想要執行的動作，根據預測的動作類型，控制假肢執行相應的動作。 利用上述假肢控制方法，假肢使用者可以自然而直接的選擇和做他們想要做的各種不同肢 體動作，就像他們截肢前一樣。這種基於動作類型識別的控制技術可以實現肌電假肢的直 覺操控，從而實現多功能假肢的自然、直覺控制，提高假肢使用的便利性。採用多個肌電電極記錄肌電信號，並識別肢體殘障人想要做的不同肢體動作類 型，然後根據識別的動作類型操控假肢做相應的動作，這種基於動作類型識別的控制技術 可以實現多自由度假肢的控制，比如根據動作類型識別的結果進行腕部動作的控制或肘部 動作的控制。由於目前的肌電假肢控制不是一種自然(直覺)的操控技術，再加上利用同一肌 肉的收縮控制不同的關節動作，從而使學習操控假肢的訓練過程變得非常漫長和枯燥；假 肢的動作緩慢、笨拙；假肢使用者的精神負擔大等。而利用本發明的肌電控制技術，假肢使 用者可以自然而直接的選擇和做他們想要做的各種不同肢體動作，就像他們截肢前一樣。 因此，可以大大降低假肢操控的學習訓練時間，降低假肢使用者的精神負擔。經過實驗及虛擬實境肌電假肢控制的實驗模擬證明上述假肢控制系統是可行、有 效的。例如，在以肘部截肢者為受試對象的實驗研究中，利用4-6表面電極採集肌電信號， 對於6個最常用的腕部與手部動作，動作類型識別的分類精度高度95%以上。這說明，基於 動作類型識別的控制技術可以實現多自由度假肢的高精度控制。此外，還提供了一種假肢控制系統。如圖3所示，該假肢控制系統300包括依次連 接的信號採集模塊310、特徵提取模塊320、模式識別模塊330、驅動模塊340及與模式識別 模塊330連接的存儲模塊350、連接在信號採集模塊310與驅動模塊340之間的幅值計算模 塊 360。信號採集模塊310用於採集生物電信號。本實施方式中，信號採集模塊310包括 依次連接的表面肌電電極、放大器、濾波器和模-數轉換器。表面肌電電極通過無創的方式 附著在肌肉表面感應並產生電信號，該電信號經放大器放大和濾波器濾波後由模-數轉換 器轉換為數位訊號。特徵提取模塊320與信號採集模塊310相連提取生物電信號的特徵信息。本實施 方式中，特徵提取模塊320提取的生物電信號的特徵信息為時域特徵參數與/或頻域特徵 參數，也就是說，可以是單獨的時域特徵參數或頻域特徵參數，也可以是時域特徵參數與頻 域特徵參數的結合。模式識別模塊330根據特徵提取模塊320獲得的特徵信息識別動作類型。本實施 方式中，模式識別模塊330採用線性判別分析法分析所述特徵信息並根據預先存儲的訓練 結果識別動作類型。模式識別模塊330與存儲模塊350相連，存儲模塊350用於存儲在使用者正式使用該假肢之前，用肌電信號的特徵信息訓練過程中，各種肌電信號的特徵信息 所對應的動作類型。在使用者正式使用該假肢時，模式識別模塊330根據預先存儲的訓練 過程中肌電信號的特徵信息與動作類型的對應關係確定當前肌電信號的特徵信息對應的 動作類型並輸出該動作類型。驅動模塊340根據模式識別模塊330識別的動作類型控制假肢完成相應的動作。 例如，如果確定的動作類型為擺動前臂，則驅動模塊340驅動肘關節的活動。幅值計算模塊360用於計算生物電信號幅度值，並將幅度值發送到驅動模塊340， 驅動模塊340根據該幅度值控制假肢的移動速度。上述假肢控制系統通過提取生物電信號的特徵信息並根據該特徵信息識別動作 類型，預測肢體殘疾者想要執行的動作，根據預測的動作類型，控制假肢執行相應的動作。 利用上述假肢控制系統，假肢使用者可以自然而直接的選擇和做他們想要做的各種不同肢 體動作，就像他們截肢前一樣。這種基於動作類型識別的控制技術可以實現肌電假肢的直 覺操控，從而實現多功能假肢的自然、直覺控制，提高假肢使用的便利性。以上所述實施例僅表達了本發明的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細，但並 不能因此而理解為對本發明專利範圍的限制。應當指出的是，對於本領域的普通技術人員 來說，在不脫離本發明構思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬於本發明的保 護範圍。因此，本發明專利的保護範圍應以所附權利要求為準。
權利要求
一種假肢控制方法，其特徵在於，包括如下步驟採集生物電信號；提取生物電信號的特徵信息；根據特徵信息識別動作類型；根據動作類型控制假肢完成相應的動作。
2.根據權利要求1所述的假肢控制方法，其特徵在於，所述生物電信號為肌電信號，所 述肌電信號包括兩個以上的通道。
3.根據權利要求2所述的假肢控制方法，其特徵在於，所述採集生物電信號的步驟包 括將肌電電極記錄的電信號進行放大和濾波處理後經模/數轉換為數位訊號，所述濾波 處理帶寬為5-450赫茲或所述模/數轉換的採樣頻率為500-1000赫茲。
4.根據權利要求2所述的假肢控制方法，其特徵在於，所述提取生物電信號的特徵信 息的步驟包括從所述肌電信號中抽取時域特徵參數與/或頻域特徵參數作為所述肌電信 號的特徵信息。
5.根據權利要求4所述的假肢控制方法，其特徵在於，所述時域特徵參數為平均絕對 值、平均斜率絕對值、樣點幅值差、過零率中的一種或兩種以上。
6.根據權利要求4所述的假肢控制方法，其特徵在於，所述抽取頻域特徵參數為對所 述肌電信號進行傅立葉變換，提取以下頻域特徵參數中的一種或兩種功率譜的平均功率、 中值頻率。
7.根據權利要求4所述的假肢控制方法，其特徵在於，所述提取生物電信號的特徵信 息的步驟包括將所述肌電信號分割為預定時間長度的數據分析窗口，從所述數據分析窗口 中抽取所述時域特徵參數與/或頻域特徵參數，並組合在一起形成所述肌電信號的特徵信 息的特徵向量，所述兩個以上通道的肌電信號的特徵向量組合為肌電特徵矩陣。
8.根據權利要求1所述的假肢控制方法，其特徵在於，所述根據特徵信息識別動作類 型的步驟包括採用線性判別分析法分析所述特徵信息並根據預先存儲的訓練結果識別動 作類型。
9.一種假肢控制系統，其特徵在於，包括信號採集模塊，用於採集生物電信號；特徵提取模塊，與所述信號採集模塊相連提取所述生物電信號的特徵信息；模式識別模塊，根據所述特徵提取模塊獲得的所述特徵信息識別動作類型；驅動模塊，根據所述模式識別模塊識別的動作類型控制假肢完成相應的動作。
10.根據權利要求9所述的假肢控制系統，其特徵在於，所述信號採集模塊採集的所述 生物電信號為肌電信號，所述特徵提取模塊提取的所述生物電信號的特徵信息為時域特徵 參數與/或頻域特徵參數。
11.根據權利要求9所述的假肢控制系統，其特徵在於，所述模式識別模塊採用線性判 別分析法分析所述特徵信息並根據預先存儲的訓練結果識別動作類型。
全文摘要
一種假肢控制方法，包括如下步驟採集生物電信號；提取生物電信號的特徵信息；根據特徵信息識別動作類型；根據動作類型控制假肢完成相應的動作。上述假肢控制方法通過提取生物電信號的特徵信息並根據該特徵信息識別動作類型，預測肢體殘疾者想要執行的動作，根據預測的動作類型，控制假肢執行相應的動作。利用上述假肢控制方法，假肢使用者可以自然而直接的選擇和做他們想要做的各種不同肢體動作，就像他們截肢前一樣。這種基於動作類型識別的控制技術可以實現肌電假肢的直覺操控，從而實現多功能假肢的自然、直覺控制，提高假肢使用的便利性。此外，還提供了一種假肢控制系統。
文檔編號A61F2/72GK101987048SQ20091010908
公開日2011年3月23日 申請日期2009年8月3日 優先權日2009年8月3日
發明者劉欣, 周睿, 李光林 申請人:深圳先進技術研究院