【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及神经系统运动控制机制，具体指一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法。
技术介绍
1、维持身体平衡在日常活动和运动中至关重要，有助于预防跌倒和降低受伤风险。包括内侧和外侧腓肠肌以及胫骨前肌的小腿肌肉，在保持身体平衡中扮演着关键角色，特别是对于静止状态下的稳定以及行走时的推进和控制。研究表明，定期进行双侧和单侧提踵练习可以增强老年人的姿势控制，从而提高平衡能力。然而，保持平衡的过程是复杂的，不仅涉及相关肌肉的参与，还涉及中枢神经系统和大脑皮层的协调。
2、当前医疗领域中的评估方法以人体平衡的外在表现为基础，而对内在的神经生理调节机制考虑甚少。目前最常用的医用量表评估方法具有较强的主观性；基于足底压力信号(center of pressure，cop)的平衡能力评估尽管是基于客观的检测数据，但并不全面，没有全面反映人体平衡的内在调节机制。
3、为此中国专利公开了一种基于双目图像的人体平衡能力评估方法，该方法针对受试者在闭眼状态下的p种规定姿态，分别获取每种规定姿态下预设时间长度的双目图像；将第一路图像和/或第二路图像输入预设的睁闭眼识别模型和预设的姿态识别模型，判断受试者是否处于闭眼状态且按规定顺序做出p种规定姿态；计算受试者在每个拍摄时刻的人体3d关键点；根据每种规定姿态下不同拍摄时刻的3d关键点生成一个时间序列，从而得到p个时间序列，再分别输入到p个预设的平衡性评估模型，得到p个平衡性等级，求平均值并取整，得到平衡性等级。可以看出，该方法也是以人体外在表现为基础，虽然提高了评估效率和评估
4、经研究有文献强调，中枢神经系统整合和处理来自前庭、视觉和体感系统的输入，以调节骨骼和肌肉的协调，从而保持稳定的身体姿势。并且大量使用非侵入性头皮脑电图(electroencephalogram，eeg)采集技术的研究已经证实了大脑皮层在平衡调节中的关键作用，但是只关注在平衡任务期间大脑皮层的激活不足以阐明平衡控制的神经机制。因此，全面检查与平衡相关的皮层-肌肉相互作用将进一步阐明控制平衡的神经机制，从而有效提高评估人体平衡力的精确度。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术的不足，提出一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，结合信息传递的方向性以及脑肌耦合相干规律，选择gamma频带作为分析频带，比较左、右脚后跟上提与下放与以及单脚与双脚后跟上提与下放之间所反映的平衡能力的差异。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：
3、一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，包括如下步骤：
4、步骤1、同步实时采集单脚提踵与双脚提踵时的6个表面emg信号和39个通道的eeg信号；
5、步骤2、对采样的emg和eeg进行预处理；
6、步骤3、对处理后的emg和eeg进行小波包分解成各个频带；
7、步骤4、将经过小波包分解的eeg与emg通过传递熵求它们的耦合值；
8、步骤5、将不同平衡任务下求得耦合值呈现在脑地形图上，并从脑地形图上根据平衡任务和耦合值进行平衡能力评估。
9、作为优选，所述步骤1中，emg通过肌电传感器以2148hz采样频率采样，eeg通过eeg采集仪以1000hz采样频率进行采样。
10、作为优选，所述eeg的处理方法包括：0.1-60hz带通滤波、50hz工频干扰的带阻滤波、去除基线漂移、利用独立成分分析法去除心电信号、眼电信号以及头动产生的伪影。
11、作为优选，所述emg的处理方法包括：0.1-60hz带通滤波、重采样、信号片段切割。
12、作为优选，所述小波包分解方法为：
13、设emg序列为x＝{x(n)}与eeg序列为y＝{y(n)},(n＝1,2,…,t,t≥1)，使用小波包将序列x和y分解为维度i和j；x和y可表示为：
14、
15、其中i，j，k∈z，n＝1，2，...，2i，m＝1，2，...，2j.和是第i层子空间n和第j层子空间m的小波包系数，xφn，k(t)和yφm，k(t)是小波函数，定义x和y的最高频率分别为fl和fh，则序列x在n子空间中的带宽范围为序列y在m子空间中的带宽范围为
16、作为优选，所述传递熵求解的耦合值包括emg->eeg的下行信息流和eeg->emg上行信息流。
17、所述emg->eeg的下行信息流的求解方法为：
18、将n子空间的序列到m子空间的序列的wpte定义为
19、
20、其中，t表示离散时间值，u表示预测时间值；
21、和
22、是m和n维的时延向量；
23、可以计算为：
24、
25、可以计算为：
26、
27、根据上述公式得到：
28、
29、因此，从序列x到序列y的wpte可以写成如下公式，其中和表示频率分辨率，fl1和fl2是序列x频率范围的最小值和最大值，fh1和fh2是序列y频率范围的最小值和最大值，0≤fl1≤fk2≤fl，0≤fh1≤fh2≤fh
30、
31、作为优选，所述eeg->emg的上行信息流的求解方法与emg->eeg的下行信息流的求解方法相同。
32、作为优选，所述步骤5还包括，挑选出来各个任务中的10次重复数据进行统计性分析：分别比较各个任务在gamma频带的上行信息流与下行信息流的差别，如果上行信息流显著大于下行信息流，在维持平衡状态下的肌肉和感觉受体传递到大脑的信息量多于大脑传递到肌肉的信息量，说明到大脑根据上行信息流的反馈调整下行信息流，从而优化平衡控制能力，故将上行信息流大与下行信息流作为检测平衡能力的一个指标。
33、本专利技术具有以下的特点和有益效果：
34、采用上述技术方案，eeg和emg都是非侵入性检测方法，可以在不伤害人体的情况下进行测量。脑电与肌电的相干性提供了客观量化数据有利于建立平衡能力的评价指标。且本专利技术采用的范式也是比较容易实施，不需要依赖额外的工具进行辅助，eeg与emg设备携带起来也十分便携，能节约测评的成本。
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1.一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述步骤1中，EMG通过肌电传感器以2148Hz采样频率采样，EEG通过EEG采集仪以1000Hz采样频率进行采样。
3.根据权利要求1所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述EEG的处理方法包括：0.1-60Hz带通滤波、50Hz工频干扰的带阻滤波、去除基线漂移、利用独立成分分析法去除心电信号、眼电信号以及头动产生的伪影。
4.根据权利要求1所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述EMG的处理方法包括：0.1-60Hz带通滤波、重采样、信号片段切割。
5.根据权利要求1所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述小波包分解方法为：
6.根据权利要求5所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述传递熵求解的耦合值包括EMG-＞EEG的下行信息流和EEG-＞EMG
7.根据权利要求6所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述EMG-＞EEG的下行信息流的求解方法为：
8.根据权利要求7所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述EEG->EMG上行信息流的求解方法与EMG->EEG的下行信息流的求解方法相同。
9.根据权利要求8所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述步骤5还包括，挑选出来各个任务中的10次重复数据进行统计性分析：通过脑地形图分别比较各个任务的上行信息流与下行信息流的差别，如果上行信息流显著大于下行信息流，在维持平衡状态下的肌肉和感觉受体传递到大脑的信息量多于大脑传递到肌肉的信息量，说明到大脑根据上行信息流的反馈调整下行信息流，故将上行信息流作为检测平衡能力的一个指标。
10.根据权利要求1-9任意一项所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述步骤5中，选择gamma频带作为分析频带。
...【技术特征摘要】
1.一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述步骤1中，emg通过肌电传感器以2148hz采样频率采样，eeg通过eeg采集仪以1000hz采样频率进行采样。
3.根据权利要求1所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述eeg的处理方法包括：0.1-60hz带通滤波、50hz工频干扰的带阻滤波、去除基线漂移、利用独立成分分析法去除心电信号、眼电信号以及头动产生的伪影。
4.根据权利要求1所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述emg的处理方法包括：0.1-60hz带通滤波、重采样、信号片段切割。
5.根据权利要求1所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述小波包分解方法为：
6.根据权利要求5所述的一种基于小波包和传递熵的人体平衡能力评估方法，其特征在于，所述传递熵求解的耦合值包括emg-＞ee...
【专利技术属性】
技术研发人员：席旭刚，朱威东，李鲁亚，尹刚刚，吕忠，孟明，李景琦，汪婷，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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