多模態生物信號同步檢測系統及方法
2023-11-04 17:03:32
多模態生物信號同步檢測系統及方法
【專利摘要】本發明提出一種多模態生物信號同步檢測系統，包括實時同步採集多源信號的信號採集模塊及相連接的對多源信號進行融合處理和分析的信號處理模塊。信號採集模塊包括採集超聲圖像的超聲圖像採集單元、採集生理學信號的生理信號採集單元及採集運動學信號的運動學信號採集單元，信號處理模塊採用多線程通信及時間戳的方法控制信號採集模塊實現超聲圖像、生理學信號及運動學信號的實時同步採集，信號處理模塊採用特徵提取和統計學習方法進行信號處理，並建立運動模型。所述系統利用超聲成像技術無創、便捷、價廉的特點，綜合超聲影像技術及運動、電生理多種技術，可實現人體運動多信息的實時同步檢測。本發明另外提供一種多模態生物信號同步檢測方法。
【專利說明】多模態生物信號同步檢測系統及方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及人體運動生物力學【技術領域】，尤其涉及一種多模態生物信號同步檢測系統及方法。
【背景技術】
[0002]人體運動生物力學研究一直是國內外研究的熱點和焦點問題，運動生物力學研究的對象是人體，是一門交叉的學科，除了與解剖學、生理學結合較多外，與醫學、康復結合也逐漸密切。隨著運動生物力學的發展，研究內容已經逐漸由為奧運戰略服務向競技體育上擴展；對人體的研究，已由對人體整體運動的研究，逐漸發展到不同環節和結構的深入研究；由對人體運動的描述性研究，發展到探討運動時神經肌肉的控制以及運動系統和感覺系統的整合。對人體運動生物力學研究的方法主要包括高速攝影(二維與三維)、錄像，肌電、肌力測試系統，同步測試、理論分析及CT、核磁共振等方法。
[0003]隨著對人體運動生物力學研究的深入，同時由於人體運動力學參數具有非線性、時變形、隨機性等特徵，單純採用運動學、生理學或影像學的方法將難以反映人體運動狀態的準確性，由此需要綜合多種技術進行分析研究。
[0004]李喬亮等人在「融合實時超聲影像的多模態肌肉運動特性研究」(中國生物醫學工程學報，2012, 31 (4):519-525)中提出一種多模態方法,聯合肌電信號、肌音信號和超聲影像三種信號，對肌肉活動特性進行研究，研發多通道運動學信號採集系統，對包括超聲影像在內的多種信號進行實時同步採集；開發一種新的圖像追蹤算法，實現肌肉邊界的自動追蹤；對膝關節伸展時股 直肌等長收縮的情況進行研究，對採集的各種信號進行特性分析；聯合多種參數，採用多變量擬合的方法對關節力矩進行估計。
[0005]申請號為201210214871.4的中國專利提出了一種肌電信號與關節角度信息融合的下肢運動軌跡預測方法，將表面肌電(EMG)與運動力學相結合，主要用於康復醫療器械的設計製造，可有效地提高肌電控制假肢運動的穩定性。
[0006]申請號200910184851.5的中國專利提出了一種多參數生物信息測試平臺及測試方法，該多參數生物信息測試平臺包括由高速影像採集單元、步態觸覺信息測試單元、表面肌電採集單元、加速度/角度測試單元、心率/脈搏測試單元集成的生物力學測試通道，各單元經乙太網接口連接，經過時鐘伺服器實現各單元測量生物特徵參數的時域精確同步。
[0007]然而，由於人體的運動是神經系統、肌肉系統和骨骼系統協同工作的結果，肌肉收縮是人體產生運動的主動力。了解人體運動、揭示人體運動規律，就必然要了解肌肉的結構、形態和功能。且由於運動過程的複雜性和多樣性，對運動過程中肌肉功能和特性的研究是一項複雜和艱巨的任務，特別是如何對人體運動時同時獲取多種信息並進行多層次綜合處理仍然是有待解決的難題。
[0008]現有技術中，對於人體運動多種信息的獲取，大部分仍採用的是多臺檢測設備分開操作，各設備間獨立運行時，維護起來難度大、兼容性不足，且難以將信息集成在一個統一的系統框架下進行綜合處理與分析。雖然有報導將高速影像系統融合到人體運動信息的測量中，但是只能反映人體運動行為的外部特性，不能深入、準確地反映人體運動肌肉內部結構和形態變化。而採用其他影像技術，如核磁共振(MRI)來研究肌肉的變化，則需要面對MRI設備價格昂貴、操作複雜等實際問題。
【發明內容】
[0009]針對上述問題，本發明的目的是提供一種多模態生物信號同步檢測系統及方法。
[0010]一種多模態生物信號同步檢測系統，包括實時同步採集多源信號的信號採集模塊及對所述多源信號進行融合處理和分析的信號處理模塊，所述信號採集模塊和所述信號處理模塊相連接。所述信號採集模塊包括採集超聲圖像的超聲圖像採集單元、採集生理學信號的生理信號採集單元及採集運動學信號的運動學信號採集單元，所述信號處理模塊採用多線程通信及時間戳的方法控制所述信號採集模塊實現所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號的實時同步採集，所述信號處理模塊採用特徵提取和統計學習方法對所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號進行信號處理，並建立運動模型。
[0011]本發明一較佳實施例中，所述信號處理模塊對所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號進行特徵提取，獲得肌肉形態學參數、肌電參數及運動學參數。
[0012]本發明一較佳實施例中，所述超聲圖像經過視頻採集卡或數據接口進行數位化處理後傳送至所述信號處理單元，數位化處理時利用差分斑點追蹤法動態追蹤運動過程中的肌束的長度、利用霍夫變換計算羽狀角和肌肉厚度、以及利用組合都卜勒的方法估計肌肉的收縮速度，獲得所述肌肉形態學參數。
[0013]本發明一較佳實施例中，所述生理學信號包括肌電信號，所述肌電信號經過信號調理電路進行放大和濾波處理， 獲得所述肌電參數，並通過數據採集卡傳送至所述信號處
理單元。
[0014]本發明一較佳實施例中，所述信號調理電路採用兩級隔離放大並經過濾波處理來提取所述肌電信號。
[0015]本發明一較佳實施例中，所述運動學信號包括分別通過電角度計和足底壓力系統採集的關節角度值和足底壓力，所述關節角度值和所述足底壓力構成運動學參數，並通過數據採集卡傳輸至所述信號處理單元。
[0016]本發明一較佳實施例中，所述超聲圖像採集單元包括固定於待測部位的超聲探頭及便捷式超聲設備。
[0017]本發明一較佳實施例中，所述生理信號採集單元包括貼附於肌體表面的肌電電極及EMG採集器。
[0018]本發明一較佳實施例中，所述運動學信號採集單元包括貼附於關節處的電子角度計及設置於足底的足底壓力系統。
[0019]本發明提供一種多模態生物信號同步檢測方法，其包括以下步驟:
[0020]S11、實時同步採集超聲圖像、生理學信號及運動學信號；
[0021]S13、對所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號進行處理及特徵提取，獲得肌電參數、肌肉形態學參數及運動學參數；
[0022]S15、對所述肌電參數、所述肌肉形態學參數及所述運動學參數進行統計學習，並建立運動模型。[0023]相較於現有技術，本發明提供的多模態生物信號同步檢測系統具有如下優點:其
一、利用超聲成像技術無創、安全、便捷、價廉的特點，綜合超聲影像技術及運動、電生理多種技術，可以實現人體運動多信息的實時同步檢測，採集人體肌肉超聲圖像以及其他生理信號，包括表面肌電信號、足底壓力信號、關節角度信號，進而可以反映人體多模態的運動。其二、採用多線程通信及時間戳的方法控制實現多源信號的實時同步採集，可以有效的減少硬體電路、降低成本。此外，本發明提供的多模態生物信號同步檢測方法步驟較簡單，易於操作實現。
[0024]上述說明僅是本發明技術方案的概述，為了能夠更清楚了解本發明的技術手段，而可依照說明書的內容予以實施，並且為了讓本發明的上述和其它目的、特徵和優點能夠更明顯易懂，以下特舉實施例，並配合附圖，詳細說明如下。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0025]圖1為本發明第一實施例提供的多模態生物信號同步檢測系統的示意圖。
[0026]圖2為本發明第二實施例提供的多模態生物信號同步檢測方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0027]下面結合附圖及具體實施例對本發明作進一步詳細的說明。
[0028]請參閱圖1，本發明第一實施例提供一種多模態生物信號同步檢測系統100，其用於實現多源信號的實時同步採集及融合處理與分析，所述多模態生物信號同步檢測系統100包括包括實時同步採集多源信號的信號採集模塊10及對所述多源信號進行融合處理和分析的信號處理模塊30，所述信號採集模塊10和所述信號處理模塊30相連接。所述信號採集模塊10包括採集超聲圖像的超聲圖像採集單元11、採集生理學信號的生理信號採集單元13及採集運動學信號的運動學信號採集單元15，所述信號處理模塊30採用多線程通信及時間戳的方法控制所述信號採集模塊10實現所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號的實時同步採集，所述信號處理模塊30採用特徵提取和統計學習方法對所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號進行信號處理，並建立運動模型。
[0029]可以理解的是，採集獲取的超聲信號(所述超聲圖像)還包括原始射頻信號，其結合獲得的超聲圖像，可以測量肌束長度、羽狀肌的肌纖維角度、肌肉的厚度以及收縮速度，因此，所述超聲圖像可以反映人體運動時的形態學信息，如肌束長度、羽狀肌的肌纖維角度、肌肉的厚度及收縮速度等。所述生理學信號可以通過人體運動時表面肌電信號的表徵。所述運動學信號則可以通過人體運動時各個關節的角度值及足底的壓力等來表徵，其中，足底壓力信號主要包括平衡度、重心、步態相位信號等。由此，通過所述超聲圖像採集單元
11、所述生理信號採集單元13及所述運動學信號採集單元15即可以實時採集人體運動時的形態學信息、生理學信息及運動生物力學信息。
[0030]本實施例中，所述超聲圖像採集單元11包括固定於待測部位的超聲探頭及便捷式超聲設備，採集操作時，利用便捷式超聲設備採集所述超聲圖像，將超聲探頭通過固定裝置固定在待測部位，並通過適量的超聲耦合劑與皮膚表面直接接觸。所述生理信號採集單元13包括貼附於肌體表面的肌電電極及EMG採集器，採集操作時，利用EMG採集器採集生理學信號，將肌電電極貼在人體肌肉表面，測量人體運動時表面肌電信號。所述運動學信號採集單元15包括貼附於關節處的電子角度計及設置於足底的足底壓力系統，採集操作時，將電子角度計分別貼在人體手臂肘、膝、踝、肩等關節，測量各關節的角度值，利用足底壓力系統測量足底壓力信號。
[0031] 本實施例中，所述信號處理模塊30為計算機，其集成了多種信號數據，為了實現多源信號(所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號)實時同步採集，本發明採用多線程通信及時間戳的方法來完成同步，其主要過程是:超聲信號(所述超聲圖像)採用視頻採集卡採集，觸發脈衝採用脈衝觸發電路輸出的同步脈衝，採樣頻率為100MHz、長度為4000點、重複頻率為25幀/秒。電子角度計輸出的角度信號、經預處理的EMG信號和足底壓力信號通過有多個輸入通道DAQ卡連續採集，採樣頻率1kHz。超聲信號採集線程工作在主線程，DAQ卡採集線程工作在後臺。將採集的數據通過雙緩衝的方式存儲在計算機中，利用時間戳概念記錄先後採集的數據，按時間順序供後續顯示界面顯示具體的信號。
[0032]可以理解的是，所述信號處理模塊30也可以為獨立的處理器或者集成於處理器中的處理單元，且集成有相應的數據存儲單元。
[0033]所述信號處理模塊30對所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號進行特徵提取，獲得肌肉形態學參數、肌電參數及運動學參數。
[0034]所述超聲圖像由視頻採集卡或數據接口 17進行數位化處理，並以一定的採樣速率採集傳送到所述信號處理模塊30。具體地，所述超聲圖像經過視頻採集卡或數據接口 17數位化處理後傳送至所述信號處理單元30，數位化處理時利用差分斑點追蹤法動態追蹤運動過程中的肌束的長度、利用霍夫變換計算羽狀角和肌肉厚度、以及利用組合都卜勒的方法估計肌肉的收縮速度，獲得所述肌肉形態學參數。
[0035]所述生理學信號包括肌電信號，所述肌電信號經過信號調理電路進行放大和濾波處理，獲得所述肌電參數，並通過數據採集卡19傳送至所述信號處理單元30。由於EMG信號比較微弱，並且易受幹擾，在被傳送到所述信號處理單元30之前需要進行放大和濾波處理。本實施例中，所述信號調理電路採用兩級隔離放大並經過濾波處理來提取所述肌電信號，可以有效提取10~800Hz的肌電信號。
[0036]本實施例中,EMG彳目號通過Matlab軟體進彳丁處理，提取有關幅度和頻率的指標、計算均方根值(RMS)、平均功率頻率(MPF)，對於RMS進一步進行小波變換平滑處理。
[0037]所述運動學信號包括分別通過電角度計和足底壓力系統採集的關節角度值和足底壓力，所述關節角度值和所述足底壓力構成運動學參數，並通過所述數據採集卡19傳輸至所述信號處理單元30。
[0038]本實施例中，針對肌肉形態學參數、肌電參數及運動學參數，所述信號處理單元30可以採用用互信息量、回歸分析、線性擬合、線性判別分析、主元分析等方法找到各參數的線性最佳組合，並探索各種參數之間的非線性組合。所述信號處理單元30還可以採用各種分類方法對提取的肌肉形態學參數、肌電參數及運動學參數進行統計學習，例如:支持向量機(SVM)、神經網絡(ANN)等，探索分析人體運動過程的規律，並建立人體運動過程的模型。
[0039]請參閱圖2，本發明第二實施例提供一種多模態生物信號同步檢測方法，其包括以下步驟:
[0040]Sll、實時同步採集超聲圖像、生理學信號及運動學信號。
[0041]本實施例中，利用所述多模態生物信號同步檢測系統100中的超聲圖像採集單元11、生理信號採集單元13及運動學信號採集單元15實時同步地採集超聲圖像、生理學信號及運動學信號。具體地，如本發明第一實施例中記載的內容，此處不再贅述。
[0042]S13、對所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號進行處理及特徵提取，獲得肌電參數、肌肉形態學參數及運動學參數。
[0043]具體地，如本發明第一實施例中記載的內容，此處不再贅述。
[0044]S15、對所述肌電參數、所述肌肉形態學參數、及所述運動學參數進行統計學習，並建立運動模型。
[0045]本實施例中，利用所述多模態生物信號同步檢測系統100中的信號處理模塊30對所述肌電參數、所述肌肉形態學參數、及所述運動學參數進行統計學習，並建立運動模型。具體地，可以採用用互信息量、回歸分析、線性擬合、線性判別分析、主元分析等方法找到各參數的線性最佳組合，並探索各種參數之間的非線性組合。所述信號處理單元30還可以採用各種分類方法對提取的肌肉形態學參數、肌電參數及運動學參數進行統計學習，例如:支持向量機(SVM)、神經網絡(ANN)等，探索分析人體運動過程的規律，並建立人體運動過程的模型。
[0046]相較於現有技術，本發明提供的多模態生物信號同步檢測系統100具有如下優點:其一、利用超聲成像技術無創、安全、便捷、價廉的特點，綜合超聲影像技術及運動、電生理多種技術，可以實現人體運動多信息的實時同步檢測，採集人體肌肉超聲圖像以及其他生理信號，包括表面肌電信號、足底壓力信號、關節角度信號，進而可以反映人體多模態的運動。其二、採用多線程通信及時間戳的方法控制實現多源信號的實時同步採集，可以有效的減少硬體電路、降低成本。此外，本發明提供的多模態生物信號同步檢測方法步驟較簡單，易於操作實現。
[0047]以上所述，僅是本發明的實施例而已，並非對本發明作任何形式上的限制，雖然本發明已以實施例揭露如上，然而並非用以`限定本發明，任何熟悉本專業的技術人員，在不脫離本發明技術方案範圍內，當可利用上述揭示的技術內容作出些許更動或修飾為等同變化的等效實施例，但凡是未脫離本發明技`術方案內容，依據本發明的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，均仍屬於本發明技術方案的範圍內。
【權利要求】
1.一種多模態生物信號同步檢測系統，包括實時同步採集多源信號的信號採集模塊及對所述多源信號進行融合處理和分析的信號處理模塊，所述信號採集模塊和所述信號處理模塊相連接，其特徵在於，所述信號採集模塊包括採集超聲圖像的超聲圖像採集單元、採集生理學信號的生理信號採集單元及採集運動學信號的運動學信號採集單元，所述信號處理模塊採用多線程通信及時間戳的方法控制所述信號採集模塊實現所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號的實時同步採集，所述信號處理模塊採用特徵提取和統計學習方法對所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號進行信號處理，並建立運動模型。
2.如權利要求1所述的多模態生物信號同步檢測系統，其特徵在於，所述信號處理模塊對所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號進行特徵提取，獲得肌肉形態學參數、肌電參數及運動學參數。
3.如權利要求2所述的多模態生物信號同步檢測系統，其特徵在於，所述超聲圖像經過視頻採集卡或數據接口進行數位化處理後傳送至所述信號處理單元，數位化處理時利用差分斑點追蹤法動態追蹤運動過程中的肌束的長度、利用霍夫變換計算羽狀角和肌肉厚度、以及利用組合都卜勒的方法估計肌肉的收縮速度，獲得所述肌肉形態學參數。
4.如權利要求2所述的多模態生物信號同步檢測系統，其特徵在於，所述生理學信號包括肌電信號，所述肌電信號經過信號調理電路進行放大和濾波處理，獲得所述肌電參數，並通過數據採集卡傳送至所述信號處理單元。
5.如權利要求4所述的多模態生物信號同步檢測系統，其特徵在於，所述信號調理電路採用兩級隔離放大並經過濾波處理來提取所述肌電信號。
6.如權利要求2所述的多模態生物信號同步檢測系統，其特徵在於，所述運動學信號包括分別通過電角度計和足底壓力系統採集的關節角度值和足底壓力，所述關節角度值和所述足底壓力構成運動學參數，並通過數據採集卡傳輸至所述信號處理單元。
7.如權利要求1所述的多模態生物信號同步檢測系統，其特徵在於，所述超聲圖像採集單元包括固定於待測部位的超聲探頭及便捷式超聲設備。
8.如權利要求1所述的多模態生物信號同步檢測系統，其特徵在於，所述生理信號採集單元包括貼附於肌體表面的肌電電極及EMG採集器。
9.如權利要求1所述的多模態生物信號同步檢測系統，其特徵在於，所述運動學信號採集單元包括貼附於關節處的電子角度計及設置於足底的足底壓力系統。
10.一種多模態生物信號同步檢測方法，其包括以下步驟: S11、實時同步採集超聲圖像、生理學信號及運動學信號； S13、對所述超聲圖像、所述生理學信號及所述運動學信號進行處理及特徵提取，獲得肌電參數、肌肉形態學參數及運動學參數； S15、對所述肌電參數、所述肌肉形態學參數及所述運動學參數進行統計學習，並建立運動模型。
【文檔編號】A61B19/00GK103584919SQ201310559557
【公開日】2014年2月19日 申請日期:2013年11月12日 優先權日:2013年11月12日
【發明者】肖波, 樊建平, 周永進, 蘆禕 申請人:中國科學院深圳先進技術研究院