一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练系统和训练方法
专利名称：一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练系统和训练方法
技术领域：
本发明涉及辅助医疗康复训练设备领域，尤其涉及一种结合功能性电刺激和机器 人用于给患者关节提供康复训练的系统和训练方法。
背景技术：
功能性电刺激(Functional electrical stimulation，简称FES)能够通过电流人 工刺激指定的肌肉组织，从而引起肌肉收缩，这样可以训练肌肉力量和产生感觉反应并反 馈给大脑，以使促进神经肌肉运动功能的重塑。康复机器人(robot)系统能够提供外部机械支持给身体部分，如偏瘫侧肢体部 分，帮助患者训练相应的肢体运动，以使提高相关的感觉运动功能。所述FES和康复机器人 都用于残疾人的康复。然而，现有技术中大部分FES和robot系统通常以被动方式应用于瘫痪肢体的治 疗，比如说，来自FES或robot的辅助支持不是和自主运动意识直接相关的。依据神经康 复理论，有自主意识参于下的肢体康复训练比被动的肢体运动更有利于神经肌肉功能的重 塑。虽然一些FES和机器人系统含有自主运动触发输入，如利用肌电或扭矩来表征自主运 动，然而，这些系统仅使用自主运动输入作为触发信号去启动系统的辅助支持，系统启动后 的辅助支持不再和自主运动意相关；同时，此类FES或机器人提供的训练任务往往以被动 的方式由程序设定，而不能在执行训练任务时提供实时连续的人机交互。在传统的FES系 统中，在刺激和肌肉收缩之间存在有反应时差，并且大部分的FES系统一般也采用预编程 的被动训练运动方式，缺乏实时人机交互。现有的FES技术中，一对FES电极只可有效刺激 一块目标肌肉。如果指定训练任务中包括了多块肌肉或多个肌肉群，那么在仅用FES作为 训练手段的系统中对于电极数目以及电极尺寸要求就会增加；同时，如果FES所引起的肌 肉收缩力度不足以便肢体完成指定训练动作所要求的位置或速度(例如对于有肌肉萎缩 的患者)，那么其训练效果也会受到影响。因为，成功完成目标动作对于肢体运动感觉的恢 复是重要的。机器人在训练任务中可以给偏瘫肢体提供外源性的机械支持，这就可避免在 FES训练系统中由于患侧肌力不足而无法完成训练任务的现象；而且机器人在被测的生物 反馈信号和电动刺激器之间不存在长时间的反应时间。然而与FES训练模式相比较，在单 纯的机器人辅助训练中，系统是通过关节点来训练相应的肌肉组，但是这种训练不能针对 具体某一块肌肉，如在肌肉训练的选择性上比FES性能低。由于机器人系统使用外部电机 去提供辅助力量而不是利用人体本身的肌肉系统，虽然这样在完成训练动作的质量上会优 于FES，但是在长期的肌力训练效果上会不如FES那样直接利用病人自己的肌肉产生辅助 力量。FES所引起的肌肉收缩也可以刺激肌肉内的感觉传入神经并将来自身体内的自然感 知刺激反馈给中枢神经系统。这种由FES引起的感觉通路的强化在训练期间可以帮助神经 通路的重建及运动功能再学习。目前，FES和机器人在康复训练应用中都是独立的系统，还 没有结合这两种系统来对患者关节进行康复训练的装置和训练方法。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种结合FES和Robot两种功能的康复训练系统，以使 能够更好地帮助患者进行康复训练。为了实现上述目的，本发明提供一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练系 统，所述系统包括功能性电刺激部件、机器人部件、以及分别与功能性电刺激部件和机器人 部件相连接的控制单元；其中所述功能性电刺激部件，设有多个肌电电极阵列、多个FES电极阵列和多个 通道FES发生器；其中所述机器人部件，设有提供辅助扭矩支持的机械臂、带动机械臂进行旋转运 动的电动机；其中所述控制单元，接收所述肌电电极阵列所感应到的生物电信号，按照功能性 电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式或追踪误差阈值可调模式，实时控制所述功 能性电刺激部件和所述机器人部件，使所述功能性电刺激部件中的FES发生器通过FES电 极阵列刺激患者关节相应肌群，以及使所述机器人部件提供给患者关节辅助扭矩。根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述功能性电刺激部件与机器人部件 辅助比例可调的模式为所述控制单元按照公式(1)控制所述功能性电刺激部件和所述机 器人部件提供给患者关节辅助支持Ass(FES，robot) = a*Ass(FES)+b*Ass(Robot)(1)其中Ass(FES)为所述功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持， Ass (robot)为所述机器人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为电刺激部件和机器人 部件预先定义的辅助百分值。所述追踪误差阈值可调模式为所述控制单元依据公式(2)选择性地并行控制或 单独控制电刺激部件和机器人部件提供给患者关节辅助支持
\ Ass(FES),Error < Threshold , ^、Ass{FES,robot) = \(2)其中，Ass(FES)为功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持，Ass (robot)为 机器人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为电刺激部件和机器人部件预先定义的辅 助百分值，Error是追踪患者关节训练目标值和实际值之间的误差值，Threshold是用来判 定选择性地开启辅助支持的误差阀值。所述功能性电刺激部件提供给患者关节辅助支持定义为
圳爾) = Ρ“C3)
l、ax*M￡+/re 在伸展追踪阶段其中，Ass (FES)是到达患者关节相应肌群的辅助激励电流，Imax是最大施加到对抗 肌上的激励电流，Itf与Ite是分别作用于屈肌与伸肌上引起肌肉收缩的阈值电流。
定义为公式⑷
,, EMGfif -EMGk,」、Mm=J(4)
EMGmax-EMGr
7
其中，EMGf7e是患者关节对应肌群在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电 信号，EMGk是肌肉在静息状态时的平均生物电信号，以及EMGmax是肌肉在等长主动收缩期间 的最大生物电信号。所述机器人部件提供给患者关节的辅助扭矩定义为
权利要求
一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练系统，其特征在于，所述系统包括功能性电刺激部件、机器人部件、以及分别与功能性电刺激部件和机器人部件相连接的控制单元；其中所述功能性电刺激部件，设有多个肌电电极阵列、多个FES电极阵列和多个通道FES发生器；其中所述机器人部件，设有提供辅助扭矩支持的机械臂、带动机械臂进行旋转运动的电动机；其中所述控制单元，接收所述肌电电极阵列所感应到的生物电信号，按照功能性电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式或追踪误差阈值可调模式，实时控制所述功能性电刺激部件和所述机器人部件，使所述功能性电刺激部件中的FES发生器通过FES电极阵列刺激患者关节相应肌群，以及使所述机器人部件提供给患者关节辅助扭矩。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述功能性电刺激部件与机器人部件辅 助比例可调的模式为所述控制单元按照公式(1)控制所述功能性电刺激部件和所述机器 人部件提供给患者关节辅助支持Ass(FES, robot) = a*Ass(FES)+b*Ass(Robot)(1)其中Ass(FES)为所述功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持，Ass (robot)为 所述机器人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为电刺激部件和机器人部件预先定义 的辅助百分值。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述追踪误差阈值可调模式为所述控制 单元依据公式(2)选择性地并行控制或单独控制电刺激部件和机器人部件提供给患者关 节辅助支持 Ass(FES),Error < ThresholdAss{FES,robot) = \ V ^(2)[a* Ass(FES) + b* Ass(robot) Error > Threshold其中，Ass(FES)为功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持，Ass (robot)为机器 人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为电刺激部件和机器人部件预先定义的辅助百 分值，Error是追踪患者关节训练目标值和实际值之间的误差值，Threshold是用来判定选 择性地开启辅助支持的误差阀值。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的系统，其特征在于，所述功能性电刺激部件提供 给患者关节辅助支持定义为▲料(3)Kax ^ii +Α·. 在伸展追踪阶段其中，Ass (FES)是到达患者关节相应肌群的辅助激励电流，Imax是最大施加到对抗肌上 的激励电流，Itf与Ite是分别作用于屈肌与伸肌上引起肌肉收缩的阈值电流。Mf和Me定义 为公式(4)M EMGflli-EMGli(4)EMG隱-EMGr其中，EMGf7e是患者关节对应肌群在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电信号， EMGe是肌肉在静息状态时的平均生物电信号，以及EMGmax是肌肉在等长主动收缩期间的最大生物电信号。
5.根据权利要求1-3任意一项所述的系统，其特征在于，所述机器人部件提供给患者关节的辅助扭矩定义为\TF*MF 在弯曲追踪阶段…Assirobot)-^^ 在伸展追踪阶段⑴其中，Ass (robot)表示为在追踪目标弯曲阶段或者伸展阶段电动机产生的辅助扭矩； Tf和Te分别是患者在肌肉等长收缩期间的扭矩的最大值Me定义为公式(6) EMGfie-EMGr⑷EMGuax-EMGr其中，EMGf7e是患者关节对应肌群在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电信号， EMGe是肌肉在静息状态时的平均EMG信号，以及EMGmax是肌肉在等长主动收缩期间的最大 生物电信号。
6.根据权利要求1-3任意一项所述的系统，其特征在于，所述机器人部件提供给患者 关节多处肌肉的辅助扭矩定义为Ass(Robot)=Σ 0,·ΤΡ|,·ΜΡ| ,在弯曲阶段‘；'(7)Σ ^·Τε|ι·Με|ι,在伸展阶段其中，i表示肌肉的名称，Ass (robot)表示为在追踪目标弯曲阶段或者伸展阶段电动 机对多处关节产生的辅助扭矩而为机器人肌肉附助系数，表示肌肉i的贡献，范围在一 1 到1之间；TE|i和TF|i分别是患者肌肉i在肌肉等长收缩期间的扭矩的最大值；MF|i和ME|i定 义为公式⑶EMGrn , -EMGol,、Mnpl.-——^-^(8)“4 EMGMAxrEMGR]i其中，EMGF/E|i是患者关节肌肉i在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电信号， EMGeu是肌肉i在静息状态时的平均生物电信号，以及EMGtttxli是肌肉i在等长主动收缩期 间的最大生物电信号。
7.根据权利要求1-3任意一项所述的系统，其特征在于，所述功能性电刺激部件提供 给患者关节多处肌肉的辅助支持定义为Ass(FES)=YKr在弯曲阶段‘1(9)Σ^+^v 在伸展阶段其中，Imaxii,是施加到收缩肌i上的最大激励电流；Ki为电刺激肌肉附助系数，表示肌 肉i的权重，范围在-1到1之间；ITF|I和ITE|i分别为在弯曲或伸展阶段加在收缩肌i上引 起肌肉收缩的阈值电流;MF|i和ME|i定义为公式(10)EMGripl- - EMGlfl, 、Mnn 二~~^-1(10)/:丨’EMGmax1i-EMGr1i其中，EMGF/E|i是患者关节肌肉i在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电信号，EMGeu是肌肉i在静息状态时的平均生物电信号，以及EMGtttxli是肌肉i在等长主动收缩期 间的最大生物电信号。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括肌电信号处理部件和数 据采集部分，其中所述肌电电极阵列感应到的生物电信号通过所述肌电处理部件进行全波 整流放大和滤波后，再通过所述数据采集部分输入到控制单元。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述机器人部件还包括连接在机械臂和 电动机之间的扭矩传感器和角度传感器，用来测量患者关节所产生的扭矩和角度信号。
10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述生物电信号是一组包括肌电图EMG 信号、肌动图MMG信号、脑电图EEG信号、神经电图ENG信号中的任意一种。
11.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统进一步地包括与控制单元相连 的存储器和人机界面部分，所述存储器用于存储控制单元所获得的训练期间有关执行情况 的相应信号；所述人机界面部分用来实时显示训练的执行情况，并提供给感官反馈给用户。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述有关执行情况的相应信号为辅助 扭矩信号、角度信号、扭矩或者生物电信号。
13.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述辅助扭矩是与患者想要运动方向一 致的辅助力矩，或者是与患者想要运动方向相反的阻力力矩。
14.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括干扰抑制部件，用于将 所述肌电电极感应到的生物电信号中的干扰信号去除。
15.一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练方法，其特征在于，所述方法采用权利 要求1所述的系统根据下列步骤对患者关节进行训练肌电电极阵列从患者相关肌肉群中感应获取生物电信号，并传输给控制单元；控制单元根据所述生物电信号，按照功能性电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的 模式或追踪误差阈值可调模式，实时控制所述功能性电刺激部件和机器人部件，使所述功 能性电刺激部件刺激患者关节相应肌群和所述机器人部件提供给患者关节辅助扭矩。
16.根据权利要求15所述的康复训练方法，其特征在于，所述控制单元按照功能性电 刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式控制所述功能性电刺激部件和机器人部件进 一步包括下列步骤预先设定功能性电刺激部件与机器人部件的辅助比例和训练动作达标值；所述控制单元按照辅助比例分别控制所述功能性电刺激部件和机器人部件开始训练；若训练动作达到所述训练动作达标值，则降低所述功能性电刺激部件与机器人部件的 辅助支持，否则维持原有的辅助设定；其中所述功能性电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式为所述控制单元按照 公式(11)中的a和b值来控制所述功能性电刺激部件和机器人部件Ass(FES,robot) = a*Ass(FES)+b*Ass(Robot)(11)其中Ass(FES)为所述功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持，Ass (robot)为 所述机器人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为功能性电刺激部件和机器人部件预 先设定的辅助百分值。
17.根据权利要求15述的康复训练方法，其特征在于，所述控制模式按照追踪误差阈值可调模式控制控制所述功能性电刺激部件和机器人部件进一步包括下列步骤 预先设定追踪误差阈值和和训练动作达标值；所述控制单元按照辅助比例分别控制所述功能性电刺激部件和机器人部件开始训练；若训练动作达到所述训练动作达标值，则降低所述功能性电刺激部件与机器人部件的辅助支持，否则维持原有的辅助设定；其中所述追踪误差阈值可调模式为所述控制单元按照公式(12)中的误差阈值Threshold来控制所述功能性电刺激部件和机器人部件
全文摘要
本发明提出一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练系统及训练方法。所述系统包括功能性电刺激部件、机器人部件、以及分别与功能性电刺激部件和机器人部件相连接的控制单元；其中所述控制单元，接收生物电信号，按照功能性电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式或追踪误差阈值可调模式，实时控制所述功能性电刺激部件和所述机器人部件，使所述功能性电刺激部件刺激患者关节相应肌群，以及使所述机器人部件提供给患者关节辅助扭矩。本发明可以应用于渐进交互式肘关节，腕关节，膝关节，踝关节，和肩关节的康复，帮助患者在改善的运动空间里进行主动康复训练，极大地加快患侧关节的运动功能恢复。
文档编号A61B5/0488GK101961527SQ200910158210
公开日2011年2月2日 申请日期2009年7月21日 优先权日2009年7月21日
发明者李睿, 汤启宇, 胡晓翎 申请人:香港理工大学
技术领域：
本发明涉及辅助医疗康复训练设备领域，尤其涉及一种结合功能性电刺激和机器 人用于给患者关节提供康复训练的系统和训练方法。
背景技术：
功能性电刺激(Functional electrical stimulation，简称FES)能够通过电流人 工刺激指定的肌肉组织，从而引起肌肉收缩，这样可以训练肌肉力量和产生感觉反应并反 馈给大脑，以使促进神经肌肉运动功能的重塑。康复机器人(robot)系统能够提供外部机械支持给身体部分，如偏瘫侧肢体部 分，帮助患者训练相应的肢体运动，以使提高相关的感觉运动功能。所述FES和康复机器人 都用于残疾人的康复。然而，现有技术中大部分FES和robot系统通常以被动方式应用于瘫痪肢体的治 疗，比如说，来自FES或robot的辅助支持不是和自主运动意识直接相关的。依据神经康 复理论，有自主意识参于下的肢体康复训练比被动的肢体运动更有利于神经肌肉功能的重 塑。虽然一些FES和机器人系统含有自主运动触发输入，如利用肌电或扭矩来表征自主运 动，然而，这些系统仅使用自主运动输入作为触发信号去启动系统的辅助支持，系统启动后 的辅助支持不再和自主运动意相关；同时，此类FES或机器人提供的训练任务往往以被动 的方式由程序设定，而不能在执行训练任务时提供实时连续的人机交互。在传统的FES系 统中，在刺激和肌肉收缩之间存在有反应时差，并且大部分的FES系统一般也采用预编程 的被动训练运动方式，缺乏实时人机交互。现有的FES技术中，一对FES电极只可有效刺激 一块目标肌肉。如果指定训练任务中包括了多块肌肉或多个肌肉群，那么在仅用FES作为 训练手段的系统中对于电极数目以及电极尺寸要求就会增加；同时，如果FES所引起的肌 肉收缩力度不足以便肢体完成指定训练动作所要求的位置或速度(例如对于有肌肉萎缩 的患者)，那么其训练效果也会受到影响。因为，成功完成目标动作对于肢体运动感觉的恢 复是重要的。机器人在训练任务中可以给偏瘫肢体提供外源性的机械支持，这就可避免在 FES训练系统中由于患侧肌力不足而无法完成训练任务的现象；而且机器人在被测的生物 反馈信号和电动刺激器之间不存在长时间的反应时间。然而与FES训练模式相比较，在单 纯的机器人辅助训练中，系统是通过关节点来训练相应的肌肉组，但是这种训练不能针对 具体某一块肌肉，如在肌肉训练的选择性上比FES性能低。由于机器人系统使用外部电机 去提供辅助力量而不是利用人体本身的肌肉系统，虽然这样在完成训练动作的质量上会优 于FES，但是在长期的肌力训练效果上会不如FES那样直接利用病人自己的肌肉产生辅助 力量。FES所引起的肌肉收缩也可以刺激肌肉内的感觉传入神经并将来自身体内的自然感 知刺激反馈给中枢神经系统。这种由FES引起的感觉通路的强化在训练期间可以帮助神经 通路的重建及运动功能再学习。目前，FES和机器人在康复训练应用中都是独立的系统，还 没有结合这两种系统来对患者关节进行康复训练的装置和训练方法。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种结合FES和Robot两种功能的康复训练系统，以使 能够更好地帮助患者进行康复训练。为了实现上述目的，本发明提供一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练系 统，所述系统包括功能性电刺激部件、机器人部件、以及分别与功能性电刺激部件和机器人 部件相连接的控制单元；其中所述功能性电刺激部件，设有多个肌电电极阵列、多个FES电极阵列和多个 通道FES发生器；其中所述机器人部件，设有提供辅助扭矩支持的机械臂、带动机械臂进行旋转运 动的电动机；其中所述控制单元，接收所述肌电电极阵列所感应到的生物电信号，按照功能性 电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式或追踪误差阈值可调模式，实时控制所述功 能性电刺激部件和所述机器人部件，使所述功能性电刺激部件中的FES发生器通过FES电 极阵列刺激患者关节相应肌群，以及使所述机器人部件提供给患者关节辅助扭矩。根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述功能性电刺激部件与机器人部件 辅助比例可调的模式为所述控制单元按照公式(1)控制所述功能性电刺激部件和所述机 器人部件提供给患者关节辅助支持Ass(FES，robot) = a*Ass(FES)+b*Ass(Robot)(1)其中Ass(FES)为所述功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持， Ass (robot)为所述机器人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为电刺激部件和机器人 部件预先定义的辅助百分值。所述追踪误差阈值可调模式为所述控制单元依据公式(2)选择性地并行控制或 单独控制电刺激部件和机器人部件提供给患者关节辅助支持
\ Ass(FES),Error < Threshold , ^、Ass{FES,robot) = \(2)其中，Ass(FES)为功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持，Ass (robot)为 机器人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为电刺激部件和机器人部件预先定义的辅 助百分值，Error是追踪患者关节训练目标值和实际值之间的误差值，Threshold是用来判 定选择性地开启辅助支持的误差阀值。所述功能性电刺激部件提供给患者关节辅助支持定义为
圳爾) = Ρ“C3)
l、ax*M￡+/re 在伸展追踪阶段其中，Ass (FES)是到达患者关节相应肌群的辅助激励电流，Imax是最大施加到对抗 肌上的激励电流，Itf与Ite是分别作用于屈肌与伸肌上引起肌肉收缩的阈值电流。
定义为公式⑷
,, EMGfif -EMGk,」、Mm=J(4)
EMGmax-EMGr
7
其中，EMGf7e是患者关节对应肌群在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电 信号，EMGk是肌肉在静息状态时的平均生物电信号，以及EMGmax是肌肉在等长主动收缩期间 的最大生物电信号。所述机器人部件提供给患者关节的辅助扭矩定义为
权利要求
一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练系统，其特征在于，所述系统包括功能性电刺激部件、机器人部件、以及分别与功能性电刺激部件和机器人部件相连接的控制单元；其中所述功能性电刺激部件，设有多个肌电电极阵列、多个FES电极阵列和多个通道FES发生器；其中所述机器人部件，设有提供辅助扭矩支持的机械臂、带动机械臂进行旋转运动的电动机；其中所述控制单元，接收所述肌电电极阵列所感应到的生物电信号，按照功能性电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式或追踪误差阈值可调模式，实时控制所述功能性电刺激部件和所述机器人部件，使所述功能性电刺激部件中的FES发生器通过FES电极阵列刺激患者关节相应肌群，以及使所述机器人部件提供给患者关节辅助扭矩。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述功能性电刺激部件与机器人部件辅 助比例可调的模式为所述控制单元按照公式(1)控制所述功能性电刺激部件和所述机器 人部件提供给患者关节辅助支持Ass(FES, robot) = a*Ass(FES)+b*Ass(Robot)(1)其中Ass(FES)为所述功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持，Ass (robot)为 所述机器人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为电刺激部件和机器人部件预先定义 的辅助百分值。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述追踪误差阈值可调模式为所述控制 单元依据公式(2)选择性地并行控制或单独控制电刺激部件和机器人部件提供给患者关 节辅助支持 Ass(FES),Error < ThresholdAss{FES,robot) = \ V ^(2)[a* Ass(FES) + b* Ass(robot) Error > Threshold其中，Ass(FES)为功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持，Ass (robot)为机器 人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为电刺激部件和机器人部件预先定义的辅助百 分值，Error是追踪患者关节训练目标值和实际值之间的误差值，Threshold是用来判定选 择性地开启辅助支持的误差阀值。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的系统，其特征在于，所述功能性电刺激部件提供 给患者关节辅助支持定义为▲料(3)Kax ^ii +Α·. 在伸展追踪阶段其中，Ass (FES)是到达患者关节相应肌群的辅助激励电流，Imax是最大施加到对抗肌上 的激励电流，Itf与Ite是分别作用于屈肌与伸肌上引起肌肉收缩的阈值电流。Mf和Me定义 为公式(4)M EMGflli-EMGli(4)EMG隱-EMGr其中，EMGf7e是患者关节对应肌群在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电信号， EMGe是肌肉在静息状态时的平均生物电信号，以及EMGmax是肌肉在等长主动收缩期间的最大生物电信号。
5.根据权利要求1-3任意一项所述的系统，其特征在于，所述机器人部件提供给患者关节的辅助扭矩定义为\TF*MF 在弯曲追踪阶段…Assirobot)-^^ 在伸展追踪阶段⑴其中，Ass (robot)表示为在追踪目标弯曲阶段或者伸展阶段电动机产生的辅助扭矩； Tf和Te分别是患者在肌肉等长收缩期间的扭矩的最大值Me定义为公式(6) EMGfie-EMGr⑷EMGuax-EMGr其中，EMGf7e是患者关节对应肌群在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电信号， EMGe是肌肉在静息状态时的平均EMG信号，以及EMGmax是肌肉在等长主动收缩期间的最大 生物电信号。
6.根据权利要求1-3任意一项所述的系统，其特征在于，所述机器人部件提供给患者 关节多处肌肉的辅助扭矩定义为Ass(Robot)=Σ 0,·ΤΡ|,·ΜΡ| ,在弯曲阶段‘；'(7)Σ ^·Τε|ι·Με|ι,在伸展阶段其中，i表示肌肉的名称，Ass (robot)表示为在追踪目标弯曲阶段或者伸展阶段电动 机对多处关节产生的辅助扭矩而为机器人肌肉附助系数，表示肌肉i的贡献，范围在一 1 到1之间；TE|i和TF|i分别是患者肌肉i在肌肉等长收缩期间的扭矩的最大值；MF|i和ME|i定 义为公式⑶EMGrn , -EMGol,、Mnpl.-——^-^(8)“4 EMGMAxrEMGR]i其中，EMGF/E|i是患者关节肌肉i在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电信号， EMGeu是肌肉i在静息状态时的平均生物电信号，以及EMGtttxli是肌肉i在等长主动收缩期 间的最大生物电信号。
7.根据权利要求1-3任意一项所述的系统，其特征在于，所述功能性电刺激部件提供 给患者关节多处肌肉的辅助支持定义为Ass(FES)=YKr在弯曲阶段‘1(9)Σ^+^v 在伸展阶段其中，Imaxii,是施加到收缩肌i上的最大激励电流；Ki为电刺激肌肉附助系数，表示肌 肉i的权重，范围在-1到1之间；ITF|I和ITE|i分别为在弯曲或伸展阶段加在收缩肌i上引 起肌肉收缩的阈值电流;MF|i和ME|i定义为公式(10)EMGripl- - EMGlfl, 、Mnn 二~~^-1(10)/:丨’EMGmax1i-EMGr1i其中，EMGF/E|i是患者关节肌肉i在训练追踪期间弯曲或伸展追踪阶段的生物电信号，EMGeu是肌肉i在静息状态时的平均生物电信号，以及EMGtttxli是肌肉i在等长主动收缩期 间的最大生物电信号。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括肌电信号处理部件和数 据采集部分，其中所述肌电电极阵列感应到的生物电信号通过所述肌电处理部件进行全波 整流放大和滤波后，再通过所述数据采集部分输入到控制单元。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述机器人部件还包括连接在机械臂和 电动机之间的扭矩传感器和角度传感器，用来测量患者关节所产生的扭矩和角度信号。
10.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述生物电信号是一组包括肌电图EMG 信号、肌动图MMG信号、脑电图EEG信号、神经电图ENG信号中的任意一种。
11.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统进一步地包括与控制单元相连 的存储器和人机界面部分，所述存储器用于存储控制单元所获得的训练期间有关执行情况 的相应信号；所述人机界面部分用来实时显示训练的执行情况，并提供给感官反馈给用户。
12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述有关执行情况的相应信号为辅助 扭矩信号、角度信号、扭矩或者生物电信号。
13.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述辅助扭矩是与患者想要运动方向一 致的辅助力矩，或者是与患者想要运动方向相反的阻力力矩。
14.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括干扰抑制部件，用于将 所述肌电电极感应到的生物电信号中的干扰信号去除。
15.一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练方法，其特征在于，所述方法采用权利 要求1所述的系统根据下列步骤对患者关节进行训练肌电电极阵列从患者相关肌肉群中感应获取生物电信号，并传输给控制单元；控制单元根据所述生物电信号，按照功能性电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的 模式或追踪误差阈值可调模式，实时控制所述功能性电刺激部件和机器人部件，使所述功 能性电刺激部件刺激患者关节相应肌群和所述机器人部件提供给患者关节辅助扭矩。
16.根据权利要求15所述的康复训练方法，其特征在于，所述控制单元按照功能性电 刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式控制所述功能性电刺激部件和机器人部件进 一步包括下列步骤预先设定功能性电刺激部件与机器人部件的辅助比例和训练动作达标值；所述控制单元按照辅助比例分别控制所述功能性电刺激部件和机器人部件开始训练；若训练动作达到所述训练动作达标值，则降低所述功能性电刺激部件与机器人部件的 辅助支持，否则维持原有的辅助设定；其中所述功能性电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式为所述控制单元按照 公式(11)中的a和b值来控制所述功能性电刺激部件和机器人部件Ass(FES,robot) = a*Ass(FES)+b*Ass(Robot)(11)其中Ass(FES)为所述功能性电刺激部件提供给患者关节的辅助支持，Ass (robot)为 所述机器人部件提供给患者关节的辅助支持，a和b为功能性电刺激部件和机器人部件预 先设定的辅助百分值。
17.根据权利要求15述的康复训练方法，其特征在于，所述控制模式按照追踪误差阈值可调模式控制控制所述功能性电刺激部件和机器人部件进一步包括下列步骤 预先设定追踪误差阈值和和训练动作达标值；所述控制单元按照辅助比例分别控制所述功能性电刺激部件和机器人部件开始训练；若训练动作达到所述训练动作达标值，则降低所述功能性电刺激部件与机器人部件的辅助支持，否则维持原有的辅助设定；其中所述追踪误差阈值可调模式为所述控制单元按照公式(12)中的误差阈值Threshold来控制所述功能性电刺激部件和机器人部件
全文摘要
本发明提出一种结合功能性电刺激和机器人的康复训练系统及训练方法。所述系统包括功能性电刺激部件、机器人部件、以及分别与功能性电刺激部件和机器人部件相连接的控制单元；其中所述控制单元，接收生物电信号，按照功能性电刺激部件与机器人部件辅助比例可调的模式或追踪误差阈值可调模式，实时控制所述功能性电刺激部件和所述机器人部件，使所述功能性电刺激部件刺激患者关节相应肌群，以及使所述机器人部件提供给患者关节辅助扭矩。本发明可以应用于渐进交互式肘关节，腕关节，膝关节，踝关节，和肩关节的康复，帮助患者在改善的运动空间里进行主动康复训练，极大地加快患侧关节的运动功能恢复。
文档编号A61B5/0488GK101961527SQ200910158210
公开日2011年2月2日 申请日期2009年7月21日 优先权日2009年7月21日
发明者李睿, 汤启宇, 胡晓翎 申请人:香港理工大学
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