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一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台

阅读：779发布：2020-05-20

专利汇可以提供一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台，该平台包括可穿戴康复设备、云平台和移动终端，通过穿戴式的智能鞋垫、位姿检测带和疲劳检测装置，实时采集患者在康复训练过程中的足底压力与左右脚重心数据、位置姿态数据和肌肉疲劳数据，并同步传送至云平台；通过云平台对采集到的多模态数据进行保存与云计算，可及时给出步态康复训练与下肢协调性康复训练评测报告，并进行相应康复方案修正；用户通过移动终端选择康复训练方案、管理康复训练过程；该平台还提供多种康复训练模式，以及远程医生视频监督和事后指导、在线寻医的功能，使得康复训练更加高效、科学与便捷。，下面是一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台专利的具体信息内容。

权利要求

1.本发明公开了一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台，所述的基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台包括：可穿戴康复训练设备，云平台和用户移动终端；所述可穿戴康复训练设备包括智能鞋垫、位姿检测带和疲劳检测装置；智能鞋垫轻巧方便佩戴，使用时穿戴在使用者的足底和脚踝处，采集使用者在步态康复训练过程中的足底压力分布与左右脚重心变化，并上传到云平台，适合家庭使用；位姿检测带穿戴于使用者腰部，用来记录人体步行过程中重心变化；疲劳检测环，采集人体下肢表面肌电信号，用于监测使用者在康复训练过程中的下肢肌肉疲劳特征，实现安全预警；所述云平台用于保存使用者在康复训练过程中的多模态数据，基于人体步态与协调性分析算法，评估使用者当前的身体状况与康复训练情况，并智能匹配相应的医生和新的康复训练方案，发送给用户移动端，实现病例筛选、人体步态与下肢协调性评估、疾病预测的功能；所述用户移动终端，包括用户使用的手机、电脑、平板等终端设备，这些终端设备上安装有自主研发的步态康复上位机程序，即“步态康复app”，提供使用者在康复训练过程设置、游戏界面及数据显示，同时也可为医护人员远程视频监控、与其他患者的协同与对抗步态康复训练提供载体；该平台不局限于下肢受损的患者，由于较多健康者中也存在左右脚受力不均、步态不协调的缺点，故健康者和下肢受损者皆可运用此平台进行步态的康复及训练。
2.如权利要求1所述用户移动终端，其特征在于：可安装于手机、平板或电脑等移动终端的“步态康复app”，包括康复训练模式选择、游戏设置与显示界面、人体步态与下肢协调性评估报告，以及疾病预测和康复训练监督；使用者在康复训练开始前，在app上登陆个人账号，可通过无线通信方式接收云平台的个人病例、历次康复训练数据、康复训练方案与康复训练游戏；可选择的人体步态与下肢协调性康复训练模式，包含单人训练模式、多人训练模式、远程训练模式；所述单人训练模式即使用者独自进行康复训练；所述多人训练模式即使用者可与医护人员进行辅助式游戏训练，或者家属进行陪同式游戏训练；所述远程训练模式即使用者可以通过移动终端的摄像头，远程与其他使用者进行协调与对抗训练，或者远程与医生进行实时监督式训练，拓宽了设备的使用空间，以便医生清楚了解云平台远端的使用者训练状况，及时给出实时的远程指导与修正；在康复训练过程中，使用者可在终端查看康复训练游戏的画面、游戏进度、实时训练数据、身体状况数据，并将采集到的数据通过无线网发送至云平台，进而实现人体步态与下肢协调性训练数据的保存和分析；在康复训练结束后，app会接收到基于云计算处理的人体步态与下肢协调性训练评估报告；云平台还可依据患者的累计身体状况数据，推算出使用者潜在身体风险，并将预测结果发送至app，app会在接收到结果后在用户的移动终端给予弹窗提醒，也会对一段时间未进行训练的患者进行消息提醒，从而达到疾病预测和康复训练监督的目的。

说明书全文

一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台

技术领域

[0001] 本发明属于康复医疗器械技术领域，具体涉及一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台。

背景技术

[0002] 数据表明：世界人口中普遍存在内八、外八等走路不协调的现象，其中步态不协调、不平衡的人群占到了总人口的24%，虽然步态与下肢不协调对日常生活影响不大，但可能会导致日后的潜在危险和损伤；我国老龄化问题日益严重，而中风偏瘫又是老年人中的高发病，由于神经系统的损伤，中风患者缺乏肌肉运动控制能力，尤其是运动协调能力，所以几乎所有的中风老人存在步态及下肢不协调的后遗症；这类人群成为步态不协调的新增人群，因此，步态及下肢协调性已经成为一个值得人们关注的问题。

[0003] 步态不协调人群和中风患者的需要一个长期而且综合的训练治疗，现有的康复训练主要以治疗师手工训练和医院大型康复设备为主；然而，对于行动不便的患者来说，长期前往医院进行治疗训练也会给患者带来极大的不便；同时，面对如此庞大的患者人群，医院传统的康复训练存在工作量大，效率低下等问题，远远不能满足这类人群的需求。

[0004] 针对传统康复训练系统的局限性，引入云平台的数据处理与计算能力，并利用移动终端来实现远程操作能力，设计一款便携式的康复训练系统，结合采集模块及终端的app，使得康复训练的过程趣味化，并可实现不同模式的多人训练，达到患者步态训练与下肢协调性训练的目的；同时，还具有实时数据上传与远程医生指导功能，使整个康复过程便捷与高效。

发明内容

[0005] 针对以上问题，本发明提出一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台，解决下肢步态与协调性传统康复训练中缺乏趣味性、竞技性、受到时空限制等问题，为患者提供高效有趣的游戏康复训练和康复指导，并同时能够检测患者的下肢协调性信息并加以定制化训练，使得步态康复更加高效、全面。

[0006] 本发明的技术方案如下：所述一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台，其特征在于，包括：可穿戴康复训练设备，云平台，用户移动终端，能够高效地开展康复训练并及时根据受试者进行定制化方案调整，并给出具有一定参考价值的训练报告。

[0007] 所述可穿戴康复训练设备由智能鞋垫、位姿采集带、疲劳检测环构成。

[0008] 所述智能鞋垫是集成有足底压力传感器的鞋垫，可采集轻微足底压力及其变化，用以判断足底受力情况以及足底受力重心的变化，用无线通信传输至云平台，以便进行数据保存与处理；鞋垫放入受试者所穿的鞋中便可进行测试。

[0009] 所述位姿采集带由九轴姿态传感器构成，传感器集成于一类似束腰带的结构中，受试者将其缠绕于的腰部，即可全方位采集患者在康复训练中跳跃运动瞬时位置、加速度以及重心变化等运动参数，提高患者跳跃指标评测的准确性，并通过无线网将数据传送至云平台。

[0010] 所述疲劳检测环由表面肌电传感器、肌音传感器和血氧传感器集成的一个传感器阵列所构成，集成于一类似于袖带的结构中，佩戴于受试者的小腿上；表面肌电传感器和肌音传感器在测量时放置在与肌腹接触的位置，血氧饱和度的采集端放置在手腕血管密集处，充气袖带缠绕在相应部位，通过充气使电极阵列与皮肤紧密贴合，可准确采集患者下肢肌肉在康复训练过程中的表面肌电信号、肌音信号和血氧饱和度信号，从而实时监测患者下肢肌肉疲劳特征，实现安全预警；放大、滤波电路和控制器集成在同一块芯片上，放置于袖带夹层。

[0011] 所述云平台用于保存患者在康复训练过程中的训练数据、健康者数据库、医生数据库和患者状态评价系统，以供患者档案的调取和筛选，以及根据患者当前的身体状况数据和康复训练数据、病例及康复评估数据来匹配相应的医生和新的康复训练方案并发送给用户客户端；还用于将接收到的受试者在康复训练过程中的足底压力分布、足底受力重心变化、姿态、身体重心、加速度以及角速度等数据进行处理，计算得出受试者的步频、步速、步长、单脚步态参数以及下肢协调性参数等数据，从而分析出受试者的下肢协调性；在得出受试者的下肢协调性结果后，云平台会相应地发送指令至移动终端的app中，以实时改变游戏训练过程中左右脚的训练强度；在游戏训练结束后，云平台依据患者状态评价系统给出训练报告，根据患者的细微身体变化来及时调整并定制训练方案，节省了由医生重新诊断所花费的时间和人力成本。

[0012] 所述患者训练数据库用于存放患者在训练过程中的身体状况数据以及训练进度数据；所述健康者数据库用于存初始健康者数据以及多人训练模式下的陪同训练人员训练数据；所述医生数据库用于存放医生的基本信息，以便患者在远程求医过程中进行自行的选择；所述患者状态评价系统用于存放患者在康复训练过程中的累计身体状况变化，并依据Tinetti评测表，在训练结束后给予患者一个初步的评测结果。

[0013] 所述用户移动终端包括用户的手机、平板、电脑等终端设备，这些终端设备上装有本系统的“步态康复app”，所述“步态康复app”是一款包括康复训练模式选择、康复训练游戏设置与界面、人体步态与下肢协调性评估报告，以及疾病预测和康复训练监督的软件，患者在康复训练开始前通过app界面访问云平台获取历次康复训练数据、康复训练方案，并且可以设置人体步态与下肢协调性康复训练模式，即单人训练模式、多人训练模式、远程训练模式；所述单人训练模式即患者独自进行康复训练；所述多人训练模式即患者可与医护人员进行辅助式游戏训练，或者家属进行陪同式游戏训练；所述远程训练模式即患者可以通过移动终端的摄像头远程与其他使用者进行协调与对抗训练，或者远程与医生进行实时监督式训练，拓宽了设备的使用空间，以便医生清楚了解云平台远端的使用者训练状况，及时给出实时的远程指导与修正；在康复训练过程中，使用者可在终端查看康复训练游戏的画面、游戏进度、实时训练数据、身体状况数据，并将采集到的数据通过无线网发送至云平台，进而实现人体步态与下肢协调性训练数据的保存和分析；app会实时接收到云平台计算出的下肢协调性参数，从而及时调整左右脚的训练强度；在患者的移动终端会显示康复训练游戏的画面、游戏进度、患者实时训练数据、身体状况数据；在康复训练结束后，app会接收到基于云计算处理的人体步态与下肢协调性训练评估报告；云平台还可依据患者的累计身体状况数据，推算出使用者潜在身体风险，并将预测结果发送至app，app会在接收到结果后在用户的移动终端给予弹窗提醒，也会对一段时间未进行训练的患者进行消息提醒，从而达到疾病预测和康复训练监督的目的。

[0014] 本发明的优势在于：基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台克服了传统康复训练系统的单一化、时间空间限制大、需要耗费一定人力等缺点；基于云平台的步态康复训练系统，使得整个系统的数据处理和保存能力增强，实现了医生可以远程知道和监督康复；以游戏的形式来训练使得康复训练的趣味性、便捷性增加；将模式识别、数据补偿与分析技术引入运动功能评测及康复训练环节中，使采样数据更加真实可靠；app的游戏模式切换使得康复训练支持单人训练模式及多人训练模式，增加了康复训练的趣味性和竞技性；医生可以通过视频来远程指导患者的康复训练，达到了远程求医的便利性；训练结果及康复训练效果还能够实时地显示、保存并传至医生的客户端，便于患者于医师查询与追踪以及医生的远程指导和训练方案的修改，可以很好地满足临床需求。附图说明

[0015] 图1为所述的基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台结构示意图。

[0016] 图2为所述的基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台功能框图。

具体实施方式

[0017] 如图1所示，本发明提出一种基于云平台的人体步态与下肢协调性康复训练平台及方法；患者佩戴上康复训练设备后，在移动终端中录入个人信息后，云平台会根据从数据库筛选处中该受试者的身体状况数据并依据其病例给出游戏训练方案，患者在选择训练模式后即可开始训练；康复训练设备会实时采集患者在训练过程中的数据并发送至云平台进行保存，在训练结束后，云平台会将累计接收到的数据进行处理并依据Tinetti评测表给出训练报告；此外，医生也可以在其终端进行远程的指导和监督，患者也可通过终端来寻求在线医生的帮助。

[0018] 如图1所示的移动终端安装的“康复训练app”，采用C#软件编程实现的具有访问云平台并调用移动终端的摄像头权限的一款客户端软件，对于本领域技术人员来说，其容易实现，因此不在此对其具体实现方案赘述。

[0019] 下面结合附图及实施例对本发明的方案做进一步的描述：如图1所示，本发明中的基于云平台的远程康复训练平台，包括：可穿戴康复设备、云平台4户移动终端5个部分，所述可穿戴康复设备包括智能鞋垫1、位姿采集带2、疲劳检测环3，这三者将采集到的患者数据通过无线通讯传送至云平台4。

[0020] 如图1所示，云平台4包括患者数据库、健康者数据库、医生数据库、患者状态评价系统。

[0021] 如图1所示，用户移动终5包括手机、平板、电脑等装有“康复训练app”的移动终端设备；可穿戴康复设备与云平台间通过无线通讯进行数据传输，移动终端与云平台之间依靠无线通信进行数据传输。

[0022] 如图1所示，智能鞋垫1由足底压力传感器封装在以人脚为模型的薄膜基材中，根据足底骨骼的构成，将由压力敏感油墨制作的传感器块分布在五大趾骨尖、跟骨、跖骨等足底主要受力部位，通过足底其它部位放置大面积的压力敏感贴片来采集轻微足底压力及其变化，来判断左右脚的抬起和落下；各足底压力传感器块通过内部细导线进行数据传递，由运算放大器将各传感器采集的压力数据融合成一个压力数值，再通过无线通信传输至云平台，以便进行数据保存与处理。

[0023] 如图1所示，位姿采集带2是由九轴姿态传感器包括三轴加速度计、三轴陀螺仪及三轴磁力传感器构成，用于全方位采集人体步态运动的瞬时位置、速度、加速度等参数，佩戴于患者的腰部，这样可以提取人体的位置和姿态并且提高人体步态指标评测的准确性。

[0024] 如图1所示，疲劳检测环3由表面肌电传感器、肌音传感器、血氧饱和度传感器三类传感器集成一个传感器阵列，其结构紧凑，做成袖带的设计，佩戴于患者的小腿处，用于采集患者在康复训练过程中的下肢肌肉疲劳情况；表面肌电传感器和肌音传感器在测量时放置在与肌腹接触的位置，血氧饱和度的采集端放置在手腕血管密集处，充气袖带缠绕在相应部位，通过充气使电极阵列与皮肤紧密贴合，可准确采集患者下肢肌肉在康复训练过程中的表面肌电信号、肌音信号和血氧饱和度信号，从而实时监测患者肌肉疲劳指数；放大、滤波电路和控制器集成在同一块芯片上，放置于袖带夹层，用于将采集到的信号进行滤波、放大和融合处理，再通过无线通信传给云平台；定义肌肉疲劳综合评价指标λMF：其中λMFSpo2 为血氧饱和度在每个阶段中的中值频率相对于初始中值频率的衰减率；
λMFMMG 为肌音信号在每个阶段中的中值频率相对于初始中值频率的衰减率；λMFsEMG为肌电信号在每个阶段中的中值频率相对于初始中值频率的衰减率；若上式λMF 发生骤增且大于0.6时，肌肉开始疲劳，云平台通过无线网向app发送信号，移动终端的app界面上显示“肌肉开始疲劳”的提示；当λMF平稳在0.68时，肌肉处于完全疲劳状态，云平台向app中发送信号，停止游戏训练。

[0025] 如图1所示，云平台4是使用NoSql分布式数据库与Hadoop计算单元，通过无线通讯接收可穿戴式康复设备通过无线通信传来的数据并保存患者、健康者的身体状况信息、患者在康复训练中身体状况的动态变化及训练方案、医生的个人信息；还用于处理患者的训练数据并给出训练报告以及根据患者个人情况、医生指导意见进行病例筛选，匹配出相应的康复训练方案；还用于将患者在康复训练过程中的身体状况数据与健康者的数据进行比较，从而计算出康复训练方案在游戏难度上的适当调整以及在游戏训练结束后给出康复报告；云平台充当一定程度上的智能医生，可以根据患者的细微身体变化数据来计算出调整的训练方案，节省了由医生重新诊断所花费的时间和人力成本；依据云平台中累计保存的训练数据，及基于云平台的计算能力对于患者的身体状况进行一定预测，并将预测结果通过无线通信传送至“步态康复app”中，由app对患者进行提醒。

[0026] 如图2所示，患者训练数据库用于存放患者在训练过程中的身体状况数据以及训练进度数据，受试者在“步态康复app”上登陆后，云平台便从患者数据库中进行病例筛选并调取患者的病例和训练方案信息，通过无线通信传送给“步态康复app”进行显示；所述健康者数据库用于存初始健康者数据以及多人训练模式下的陪同训练人员训练数据；所述医生数据库用于存放医生的基本信息，以便云平台根据患者的训练结果进行在线医生的匹配和患者在远程求医过程中进行自行的选择；所述患者状态评价系统用于存放患者在康复训练过程中的累计身体状况变化，并依据Tinetti评测表，在训练结束后给予患者一个初步的评测结果并通过无线通信传送至“步态康复app”中进行显示。

[0027] 如图2所示，云平台4对采集的数据进行处理，判断其步态与下肢协调性，从而评估使用者当前的身体状况与康复训练情况，并智能匹配相应的医生和新的康复训练方案；步态协调和下肢协调性的具体算法如下：受试者的步态呈现一定的周期性，云平台依据其周期性对步态进行分段，可分为站立阶段、脚尖离地阶段、摆动阶段和脚跟着地四个阶段；通过位姿采集带2采集而得的姿态和位置信息以及智能鞋垫1所采集到的压力值、加速度与角速度信息通过小波变换，再通过参考坐标系和载体坐标系之间的变换，即四元数法进行处理；在完成了数据预处理后，对步态周期分为静态阶段特征提取以及动态阶段特征提取；前者使用滞后阈值法对步态周期进行分割点合并，通过开关函数来判断静态阶段和动态阶段，从而给出静态阶段的开始和结束点；后者即从脚尖离地、摆动直到脚跟着地为止；脚尖离地的起始点即静止阶段的终点，而摆动阶段的起点则设定为单个周期内角速度从负变为正且在此之后的0.1s内角速度都为正的点；脚跟着地的起始点则定义为此周期中角速度为正的最大的波峰之后的第一个负波谷，由此即可将整个步态进行各阶段的划分，其中定义四阶段所组成的步态周期为ST：即第j+1个站立阶段的起点减去第j个站立阶段的起点；由以上方法所得各个阶段的起点与终点，还可以计算出每个周期内各阶段在整个周期内所占的时间比例，从而可以得出受试者的步频和步态规律。

[0028] 如图2所示，根据采集的数据，云平台4进一步计算单脚的各参数，首先根据重力加速度在三个方向轴上的分量可以求出初始姿态，并根据智能鞋垫1所采集到的左右脚底压力信息值以及将足底各分区中压力值最大者定义为该足底的受力重心所在点，来得出各脚在步态周期中的压力分布信息，然后根据运动过程中的姿态微分方程求出每一采样时刻的姿态，根据静态阶段的特点，云平台4对四元数误差进行补偿并对补偿后的数据求出每一采样时刻的坐标系转换矩阵；根据求出的在参考坐标系中的加速度进行积分后求出速度，并根据在静态阶段脚是静止的这一特点对速度误差进行补偿，对补偿后的速度值进行积分即可得步长等参数以及根据坐标系转换矩阵和欧拉角的关系求出脚运动过程中的角度信息，从而可以判断出受试者单脚的步高、步速以及每个步态周期的倾斜度步长等信息，从而判断受试者在步态周期中双脚的受力、速度等分配的协调性；根据左右脚在各坐标轴上的运动分量，定义双脚协同参数SI：即 STr为右脚的步态周期数据， STl为左脚的步态周期数据；如果上式SI的值接近于
0，则受试者的左右脚步速相同，即协调性好；若上式SI大于0，则表明受试者的右脚比左脚快，右脚受力比左脚重，云平台会向移动终端app发出增加左脚训练的新游戏方案；若SI 小于0，则云平台会相应向移动终端的app中发出增加右脚训练的新游戏方案。

[0029] 如图2所示，用户移动终端上安装有自主研发的步态康复上位机程序，即“步态康复app”，用户使用此app接收云平台传来的患者的病例和训练方案数据，受试者在设置游戏模式即训练人数后，即可进行训练；app界面中会显示游戏训练进度和患者的实时身体状况数据；在远程训练模式下，患者可以通过视频进行远程的竞技训练，医生也可以通过移动终端的摄像头进行视频监督，以便于实时看到患者的训练情况并及时调整；训练结束后，app中会接收到云平台传来的训练报告，患者在查看训练结果后，可以通过app选择在线的医生进行远程咨询；“步态康复app”还具有提醒功能，即依据云平台中累计保存的训练数据，及基于云平台的计算能力，实时监测患者训练过程中的肌肉疲劳程度，对于开始疲劳的患者发出提醒，还可以对于患者的身体状况进行一定的预测，并将预测结果通过无线通信传送至“步态康复app”中，由app对患者进行提醒；患者在一段时间未进行康复训练时，app也会在移动终端上向用户发出提醒。具体实施例

[0030] 训练前，使用者在移动端的“步态康复app”上登陆个人账号，云平台会将使用者的档案发送至app，根据患者自主选择训练模式，即训练人数的选择，云平台会依据数据库中所保存的患者病例信息以及医生对于患者的训练方案来自动进行游戏的选择和分配，并将训练任务发送至移动终端的“步态康复app”上；患者穿戴上步态康复训练设备后，打开设备电源，当app上显示设备已连接成功后便可开始训练；设备会实时采集患者在游戏训练过程中的身体状况数据通过无线网上传给云平台进行保存与处理；在游戏训练过程中，云平台接收到可穿戴式康复设备采集的数据，将数据进行处理后得出单脚的步态参数并计算出下肢的协调性参数，如若下肢不协调，则及时反映给“步态康复app”，使app能相应增加游戏训练中的单脚的训练强度；在训练过程中，如若由疲劳环检测出的患者身体状况经云平台运算后为肌肉疲劳状态，云平台会立即发送信息给app，终止训练；在训练结束后由云平台中的患者状态评价系统给出步态康复训练与下肢协调性康复训练评测报告，进行相应康复方案修正，并发送至app进行显示；云平台会自动保存患者的训练数据并更新在其个人档案下，以便作为下次训练的参考；患者在训练结束后可以将自己的训练报告发送给在线医生并寻求在线医生的远程指导，关闭所有设备并将设备放置与安全的位置。

[0031] 上述实施例仅为清楚地说明本发明的举例，而并非是对实施方式的限定；对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动；这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举；而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。

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