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手功能康復評估裝置設計

2020-12-14 04:27:29鄔海濤于婷
科技風 2020年32期

鄔海濤 于婷

摘 要:本文設計了一款手功能康復評估的裝置,通過采集手部肌電信號和手指彎曲信號,并進行信號處理,來獲得肌力等級和手指靈活度等級,可以為醫生提供診斷信息,有利于手功能康復評估和跟蹤觀察。

關鍵詞:手功能;康復評估;肌電;靈活度

手部對于人們日常生活至關重要,需要它的配合來完成生活中非常多的動作。研究數據表明:我國肢體殘疾人口達到2000余萬人,大部分患者生活自理問題嚴重,尤其是在操作計算機及智能產品方面受到極大限制,給工作和生活極大不便[1]。因此,設計一款手功能康復評估裝置是十分必要的,一方面可以為患者提供準確的康復訓練指導[2]。另一方面,通過分析手部功能康復狀態,為醫生提供診斷信息,有利于后期的評估以及觀察治療。圖1為帕金森病人手部抖動情況示意圖,圖2為手功能評估手套。

1 系統總體設計

本文通過采集手部肌電信號和手指彎曲信號,來獲得肌力等級和主動活動度等級綜合評估手功能恢復情況。該裝置成本低、體積小,提高了患者日常活動使用的便攜性。而且,通過該裝置可以跟蹤使用者手部的彎曲信號和肌電信號,方便醫生了解患者恢復狀況,圖3為手功能康復評估系統的原理框圖。

2 系統硬件設計

2.1 信號采集

本文采用一款專門用于肌電信號采集的MYO集成模塊作為信號采集前端[3]。MYO具有高度集成性,可以將傳感器信號進行放大、濾波等模擬調制,同時內置模數轉換器,直接將肌肉的活動量以數字信號輸出。工作電壓為3.3V到5V。MYO還內置存儲芯片,具有數據儲存功能。MYO數據輸出形式多樣,包括原始肌電信、模擬調制后的脈沖肌電信號以及數字信號,而且信號比較理想,因而省去了后續的放大、整形、濾波、去噪及模數轉換電路。本文所設計裝置只需要將MYO輸出信號連到微處理器進行下一步的數據通信即可。肌電采集模塊MYO如圖4所示:

2.2 信號傳輸

本文所設計裝置采用藍牙無線通訊形式與上位機保持數據通信。藍牙模塊選擇主從一體的HC05-V11芯片,是一款應用十分廣泛的藍牙模塊,支持波特率范圍寬(4800~1382400),電壓采用5V或3.3V,方便與肌電信號采集模塊MYO連接。微控制器通過兩根電源線以及兩根數據線實現與藍牙模塊的連接。其中,VCC和GND為供電電壓,TXD和RXD連接微控制器機的RXD和TXD。圖5為藍牙與微控制器接口連接圖。

2.3 微控制器模塊

本文所設計裝置的主控制器采用stm32芯片,完成肌電信號采集、處理、傳輸及存儲。stm32具有如下優點:(1)外設接口豐富;(2)內部寄存器多;(3)速度快;(4)效率高;(5)功耗低。總之是一款性價比很高的微處理器[4]。同時,stm32內置12位模數轉換器,不需要外部模數轉換器,減少了信號的干擾,簡化了硬件電路。圖6為本文所設計的系統硬件電路圖。

3 數據分析

3.1靈活度評估

本文采用常用的TAM(主動活動總度數)法進行手指靈活度評估,首先采用彎曲傳感器進行各關節彎曲信號的獲取,再結合TAMTAM等級表,得出其靈活度[5]。評定流程如圖7所示。

3.2 肌力評估

手部肌力測評采用Lovetter方法進行上肢測量。采用肌電傳感器采集手部肌電信號,再將所測得的數據傳輸至上位機,結合肌力評定標準表得出其肌力評估[6]。對照如右表所示:

4 結語

本文介紹了一款用于手功能康復程度評估的裝置,從總體設計、硬件結構設計和數據分析等方面進行了闡述,分析了傳感器電路、主控制器電路、藍牙傳輸電路設計,介紹了肌力等級分析及靈活度分析。本文所設計裝置成本低、功耗低、體積小、易佩戴、性能好,滿足日常手功能康復評估的需求。

參考文獻:

[1]賈曉楓,陳統一,陳中偉,等.中國首例人體殘肢神經信息控制電子假肢實驗研究快報[J].中華物理醫學與康復雜志,2004,26(1):20-23.

[2]Dai H,Otten B,Mehrkens J H,et al.A portable system for quantitative assessment of parkinsonian rigidity[C].Conference:International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society IEEE Engineering in Medicine & Biology Society Conference.Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc,2013:6591-6594.

[3]傅楨茵,陸通,歸麗佳,陳鐵梅,嵇曉強.基于MYO的無線肌電控制鼠標[J].長春理工大學(自然科學版),2018,41(4):132-136.

[4]朱安陽,徐秀林.基于STM32的表面肌電采集系統的實現[J].制造業自動化,2017,39(7):119-123.

[5]劉博,張玉茹,任大偉.人手食指運動學建模[J].機器人,2007,29(3):214-218.

[6]趙裕沛.面向手部康復應用的數據手套技術研究[D].南京航空航天大學,2018.

作者簡介:鄔海濤(1979—),吉林長春人,博士,副主任醫師,主要研究方向:脊柱及神經修復。

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