【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及感觉反馈与康复训练，具体涉及基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统。
技术介绍
1、脑卒中是我国首位的成人致死、致残病因，具有高发病率、高复发率、高死亡率、高经济负担的特点。患者在脱离生命危险后，大脑皮层、皮质下结构和脑干受损，神经冲动不能到达肢体的特定区域，导致肌肉无法正常收缩而引起废用性萎缩，严重影响患者的日常生活。
2、由于大脑具有可塑性和可以功能重构，康复运动训练可在一定程度上改善脑卒中患者的功能障碍，有效降低疾病致残风险，降低致残程度。脑卒中患者可以通过康复运动训练获得积极的运动刺激帮助代偿和重建大脑的功能，训练成正常的运动模式。
3、传统的康复训练依赖治疗师的经验，治疗过程中的诊断、评估、训练都将受限于每位治疗师的不同能力。同时由于康复资源有限，脑卒中患者在医院接受的康复训练时间较短，无法实现所有康复目标，超过75％脑卒中患者在出院后需要继续接受持续科学的评估和治疗。应用于康复治疗的可穿戴设备具有降低医疗成本、提高治疗效率、提高治疗灵活性、增加患者训练动机、增强训练反馈、提供多项检测等优势，以弥补传统康复手段在治疗和评估中的不足。
4、目前，运动功能康复设备主要包括外骨骼、功能电刺激、机械振动刺激等，这些反馈刺激均有助于运动功能康复，但目前康复训练系统多为单一的反馈模式，康复效率有待提高，缺少多模态反馈闭环调控手段。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，包括：采集单元、状态
2、所述采集单元用于采集康复训练中反映受试者注意力情况和大脑运动皮层激活情况的脑电信号，并将脑电信号传输至状态评估单元。
3、所述状态评估单元基于预设机器学习算法，对脑电信号进行注意力集中度和运动区激活强度的评估，得到受试者当前脑状态评估特征。
4、所述多模态控制单元基于受试者当前脑状态评估特征，利用预设机器学习算法生成控制指令，并将控制指令发送至多模态反馈单元。
5、所述多模态反馈单元基于控制指令对受试者输出单一或多模态反馈刺激，促使受试者在训练过程中保持注意力集中以及激活大脑的运动区。
6、进一步，所述采集单元包括脑电采集模块。
7、所述脑电采集模块的采样频率大于250hz。
8、进一步，所述状态评估单元对脑电信号进行注意力集中度和运动区激活强度的评估的步骤如下：
9、s11基于脑区差异划定感兴趣区域。
10、所述感兴趣区域包括前额区和运动区。
11、s12通过滑移窗截取脑电信号，对脑电信号进行带通滤波，得到滤波后的脑电信号。
12、s13计算前额区滤波后的脑电信号的特征值，并基于主成分分析特征值，得到注意力相关的状态评估特征。
13、s14计算运动区滤波后的脑电信号在μ-β节律内的抑制指数，作为大脑运动区状态评估特征。
14、进一步，所述前额区滤波后的脑电信号的特征值包括基于不同频段内的功率谱密度、样本熵、近似熵。
15、进一步，所述多模态控制单元基于受试者当前脑状态评估特征，利用预设机器学习算法生成控制指令，并将控制指令发送至多模态反馈单元的步骤如下：
16、s21将康复训练开始时的初始脑状态评估特征设为状态特征阈值，初始化时间段t＝1。
17、s22实时接收受试者t时间段脑状态评估特征。
18、s23判断受试者t时间段的脑状态评估特征是否低于状态特征阈值，若是，则进入步骤s24，若否，则令t＝t+1，并返回步骤s22。
19、s24基于机器学习算法生成控制指令，将控制指令发送至多模态反馈单元，记录发送的控制指令与时间，令t＝t+1，并返回步骤s22。
20、进一步，所述控制指令包括振动反馈控制指令、电刺激反馈控制指令以及视听反馈控制指令中的一种或多种。
21、当大脑运动区状态评估特征低于状态特征阈值，且大脑运动区状态评估特征低于状态特征阈值的时间段小于等于预设时间阈值时，生成的控制指令为电刺激反馈控制指令。
22、当大脑运动区状态评估特征低于状态特征阈值，且大脑运动区状态评估特征低于状态特征阈值的时间段大于预设时间阈值时，生成的控制指令为电刺激反馈控制指令和振动反馈控制指令。
23、当注意力相关的状态评估特征低于阈值时，生成的控制指令为视听反馈控制指令。
24、进一步，所述多模态反馈单元包括电刺激反馈装置、振动反馈装置、视听反馈装置。
25、所述电刺激反馈装置通过电刺激促使受试者在训练过程中保持注意力集中以及激活大脑的运动区。
26、所述振动反馈装置通过振动信号促使受试者在训练过程中保持注意力集中以及激活大脑的运动区。
27、所述视听反馈装置通过显示手势动画、提供语音提示、播放音乐，促使受试者在训练过程中保持注意力集中以及激活大脑的运动区。
28、进一步，所述多模态反馈单元还包括机械辅助装置。
29、所述机械辅助装置用于辅助受试者进行康复训练，包括气动式机器人、外骨骼式机器人、末端执行器。
30、末端执行器接收外部控制信号，控制气动式机器人和/或外骨骼式机器人运行。
31、进一步，所述电刺激反馈装置包括神经肌肉电刺激装置、电触觉刺激装置。
32、所述电刺激反馈装置的电极片贴在皮肤相关位置。
33、所述皮肤相关位置为肢体动作对应的肌肉区域。
34、进一步，所述振动反馈装置包括转子马达、线性马达。
35、所述振动反馈装置放置于动作肢体处。
36、本专利技术的技术效果是毋庸置疑的，本专利技术所提供的系统通过采集单元采集受试者的脑状态，基于状态识别单元实时监测受试者的注意力情况和大脑运动区激活情况状态，当监测到受试者注意力集中度降低或者大脑运动区激活强度降低时，通过多模态控制单元控制多模态反馈单元为受试者提供更多的反馈，促使受试者在训练过程中能保持较高的注意力集中度与对大脑的运动区激活，建立闭环系统，促进神经重组与重建。
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1.基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，包括：采集单元、状态评估单元、多模态控制单元、多模态反馈单元；
2.根据权利要求1所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述采集单元包括脑电采集模块；
3.根据权利要求1所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述状态评估单元对脑电信号进行注意力集中度和运动区激活强度的评估的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述前额区滤波后的脑电信号的特征值包括基于不同频段内的功率谱密度、样本熵、近似熵。
5.根据权利要求1所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述多模态控制单元基于受试者当前脑状态评估特征，利用预设机器学习算法生成控制指令，并将控制指令发送至多模态反馈单元的步骤如下：
6.根据权利要求3或5任一项所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述控制指令包括振动反馈控制指令、电刺激反馈控制指令以及视听反馈控制指令中的一种或多种；
8.根据权利要求7所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述多模态反馈单元还包括机械辅助装置；
9.根据权利要求7所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述电刺激反馈装置包括神经肌肉电刺激装置、电触觉刺激装置；
10.根据权利要求7所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述振动反馈装置包括转子马达、线性马达；
...【技术特征摘要】
1.基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，包括：采集单元、状态评估单元、多模态控制单元、多模态反馈单元；
2.根据权利要求1所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述采集单元包括脑电采集模块；
3.根据权利要求1所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述状态评估单元对脑电信号进行注意力集中度和运动区激活强度的评估的步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述前额区滤波后的脑电信号的特征值包括基于不同频段内的功率谱密度、样本熵、近似熵。
5.根据权利要求1所述的基于脑状态的多模态闭环反馈康复训练系统，其特征在于，所述多模态控制单元基于受试者当前脑状态评估特征，利用预设机器学习算法生成控制指令，并将控制指令发送至多模态...
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