智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備制造技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)設(shè)計實現(xiàn)了一種智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備及其使用方法，包括如下步驟，處理器采集眼部圖像數(shù)據(jù)訓練對應所需模型；通過前置攝像頭及電位器輸入的圖像數(shù)據(jù)及行為數(shù)據(jù)；處理器根據(jù)輸入圖像檢測眼部對稱性及異常行為；處理器根據(jù)圖像檢測結(jié)果產(chǎn)生控制信號，并結(jié)合行為數(shù)據(jù)輸入控制電路，產(chǎn)生臉部表面電刺激；處理器根據(jù)監(jiān)控用戶行為反饋實時調(diào)整電路刺激參數(shù)，實現(xiàn)自適應控制；處理器根據(jù)客戶端數(shù)據(jù)請求進行醫(yī)生與病患信息通信。本發(fā)明專利技術(shù)一方面根據(jù)病人面部病理特征實時產(chǎn)生并調(diào)整電刺激緩解面癱病痛，另一方面實現(xiàn)了設(shè)備的可穿戴、可移動，并提供醫(yī)生與病患信息通信、交換，保證了該醫(yī)療可穿戴設(shè)備的穩(wěn)定性、高效性與準確性。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及醫(yī)療器械
，具體地，涉及一種智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備及其使用方法。
技術(shù)介紹
面癱是一種由神經(jīng)損壞造成的導致患者失去面部活動能力的疾病。面癱患者通常表現(xiàn)為臉部一側(cè)肌肉明顯下垂，既不美觀也影響他們的生活質(zhì)量。同時面癱能夠引起眼部的損傷甚至失明，這是因為一些面癱患者不能控制眼瞼閉合，這樣他們的眼球就會長時間和空氣接觸而得不到濕潤，進而眼球就會變得干澀，然后發(fā)炎，最后嚴重的會導致失明。面癱最普遍的形式被稱為貝爾面癱，它的典型癥狀是臉部一側(cè)肌肉的失能。已經(jīng)有許多工作致力于找到貝爾面癱的病因，但確切的原因仍不可知。就目前所知，面癱是由于包含主要神經(jīng)的通道的感染造成的壓力引起的。這個通道在人的腦部，被稱為面神經(jīng)管。一個跟這個理論相關(guān)的現(xiàn)象是當使用3-11mA電流刺激面部神經(jīng)能夠使得大多數(shù)病患眼睛閉合，這個現(xiàn)象說明了面癱患者的面部肌肉的功能還是正常的。經(jīng)皮神經(jīng)電刺激(Transcuataneouselectricalnervestimulation，TENS)在不破壞面部皮膚的情況下對面部神經(jīng)施以電刺激，它已經(jīng)被理療學家當做一種康復面癱患者的選擇，并且電刺激已經(jīng)被證明是安全的而且不會干涉患者的康復方法。鑒于目前科學有效的使用電刺激治療緩解面癱病理癥狀的設(shè)備的缺失，本專利技術(shù)設(shè)計實現(xiàn)了一種智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備，緩解面癱所帶來的病痛，可長時間穿戴，并具有較高普適性、穩(wěn)定性、準確性，以及廣泛的應用前景。
技術(shù)實現(xiàn)思路
針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本專利技術(shù)的目的是提供一種智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備及其使用方法。根據(jù)本專利技術(shù)提供的智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備，包括處理器、圖像采集器；所述圖像采集器用于實時采集眼部圖像，并將采集到的眼部圖像傳輸至處理器；所述處理器通過構(gòu)建圖像處理模型對眼部圖像進行分類，并根據(jù)分類結(jié)果輸出不同的電刺激強度。優(yōu)選地，所述圖像采集器為可穿戴的前置眼部監(jiān)控攝像頭。優(yōu)選地，所述采集器包括：圖像數(shù)據(jù)提取模塊：用于提取出多名面癱病人處于不同室內(nèi)場景時的眼部圖像數(shù)據(jù)，不同室內(nèi)場景包括：晴天、陰天、夜間時室內(nèi)的場景，以及室內(nèi)陰暗處的場景；當處于夜間時開啟紅外燈，眼部圖像數(shù)據(jù)是指：用戶健康側(cè)、患側(cè)眼部睜開、閉合兩種狀態(tài)時的光照強度；圖像處理模型構(gòu)建模塊：建立圖像處理模型，按照光照強度對提取的眼部圖像數(shù)據(jù)進行分類，并以分類好的眼部圖像數(shù)據(jù)對圖像處理模型進行訓練，得到模型選擇器；概率向量生成模塊：根據(jù)模型選擇器所檢測出的眼部圖像數(shù)據(jù)生成對應概率向量；具體地，模型選擇器通過計算輸入的眼部圖像數(shù)據(jù)的平均像素值得到該眼部圖像數(shù)據(jù)的近似光照強度，選定日間或夜間模型并輸入眼部圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)輸入的眼部圖像數(shù)據(jù)獲得對應的概率向量，并根據(jù)用戶給定的圖像數(shù)據(jù)決定出最優(yōu)分類判別，來判定刺激的開啟及相應的刺激等級；通信模塊：建立患者與醫(yī)生之間的信息通信。優(yōu)選地，還包括電位器，所述電位器將用戶的手動控制信號轉(zhuǎn)換為電信號，并傳輸至處理器。優(yōu)選地，所述處理器還包括：反饋監(jiān)控模塊：根據(jù)電位器發(fā)出的電信號，調(diào)整電刺激的強度，通過圖像采集器監(jiān)測電刺激后的眼部反應，若引起患側(cè)眨眼反應，則保持這一刺激強度；若未引起患側(cè)眨眼反應，則繼續(xù)提高刺激強度直至患側(cè)有眨眼反應為止。根據(jù)本專利技術(shù)提供的智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備的使用方法，包括如下步驟：訓練階段步驟，包括：步驟A1：采集不同面癱病人處于不同光照條件下的眼部圖像；步驟A2：構(gòu)建圖像處理模型，使用所采集的眼部圖像對圖像處理模型進行訓練，調(diào)整與優(yōu)化圖像處理模型中的采樣時間、判決模型的參數(shù)；步驟A3：使用訓練好的圖像處理模型檢測所獲得病人當前的具體眼部圖像及當前環(huán)境下的光照數(shù)據(jù)，生成對應概率向量，根據(jù)用戶給定的圖像數(shù)據(jù)決定出最優(yōu)分類判別，來判定刺激的開啟及相應的刺激等級；測試階段步驟：包括：步驟B1：根據(jù)眼部圖像數(shù)據(jù)檢測用戶眼部對稱性，判斷眼部出現(xiàn)不對稱的異常行為；步驟B2：根據(jù)眼部圖像數(shù)據(jù)檢測結(jié)果產(chǎn)生控制信號，并結(jié)合用戶通過電位器輸入的控制信號，生成相應的臉部表面電刺激；步驟B3：根據(jù)監(jiān)控用戶的眨眼頻率、眨眼程度行為反饋實時調(diào)整表面電刺激的強度等級、頻率；步驟B4：根據(jù)設(shè)備采集到的病患刺激前后的眨眼頻率、程度以及刺激等級數(shù)據(jù)，進行醫(yī)生與病患之間的信息通信。優(yōu)選地，所述步驟A2包括：提取出多名面癱病人處于不同室內(nèi)場景時的眼部圖像數(shù)據(jù)，不同室內(nèi)場景包括：晴天、陰天、夜間時室內(nèi)的場景，以及室內(nèi)陰暗處的場景；當處于夜間時開啟紅外燈，眼部圖像數(shù)據(jù)是指：用戶健康側(cè)患側(cè)眼部睜開、閉合兩種狀態(tài)以及當時所處的光照強度；建立圖像處理模型，按照光照強度對提取的眼部圖像數(shù)據(jù)進行分類，并以分類好的眼部圖像數(shù)據(jù)對圖像處理模型進行訓練，得到模型選擇器。優(yōu)選地，所述步驟A3包括：模型選擇器通過計算輸入的眼部圖像數(shù)據(jù)的平均像素值得到該眼部圖像數(shù)據(jù)的近似光照強度，選定日間或夜間模型并輸入眼部圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)輸入的眼部圖像數(shù)據(jù)獲得對應的概率向量，并根據(jù)用戶給定的圖像數(shù)據(jù)決定出最優(yōu)分類判別。優(yōu)選地，所述步驟B1包括：眼部監(jiān)控攝像頭實時捕獲用戶眼部圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)位置信息進行圖像切割與處理，由于臉部對稱性，右眼圖像數(shù)據(jù)進行翻轉(zhuǎn)操作后與左眼圖像數(shù)據(jù)，輸入到步驟A3中訓練出來的圖像處理模型；根據(jù)眼部監(jiān)控攝像頭的圖像數(shù)據(jù)輸入，分別判斷左右眼睜閉狀態(tài)，形成左右眼實時眼部狀態(tài)序列；對該轉(zhuǎn)態(tài)序列進行數(shù)據(jù)平滑、去除異常點，得到眨眼序列圖，通過比較左右眼眨眼序列圖的差別，判斷健康側(cè)與患側(cè)眼部睜閉狀態(tài)、頻率不一致的異常活動。優(yōu)選地，所述步驟B2包括：根據(jù)眼部圖像數(shù)據(jù)檢測結(jié)果產(chǎn)生相應的電路控制信號，結(jié)合用戶通過電位器輸入的用戶控制信號，產(chǎn)生相應的臉部表面電刺激；其中：電路控制信號對應五種面部刺激模式：啟動模式、日間模式、夜間模式、睡眠保護模式以及疼痛控制模式；啟動模式用于設(shè)備啟動階段，根據(jù)不同病人的臨界刺激點尋找合適刺激強度；日間模式用于光照充足的條件下；當光照低于設(shè)定的閾值時切換至夜間模式，前置眼部監(jiān)控攝像頭開啟紅外燈模組；病人處于睡眠狀態(tài)，即健側(cè)眼部長期閉合時使用睡眠保護模式，設(shè)備將向下試探電刺激臨界點，以保持最低面部刺激強度；疼痛控制模式用于在出現(xiàn)電刺激引起的面部疼痛時，能夠通過自動與手動的方法調(diào)節(jié)面部電刺激強度。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)具有如下的有益效果：1、本專利技術(shù)中的設(shè)備能夠根據(jù)面癱病人面部病理特征實時產(chǎn)生電刺激脈沖，并通過調(diào)整面部表面電刺激強度緩解面癱病痛，病理捕捉準確、處理效率高。2、本專利技術(shù)中的設(shè)備的可穿戴、可移動，并且提供通信模塊與安卓客戶端，為醫(yī)生提供接口獲取本設(shè)備所采集的面癱病人病理特征記錄，提供治療日志，便于監(jiān)控患者使用情況，保證了設(shè)備的穩(wěn)定性、使用的安全性。附圖說明通過閱讀參照以下附圖對非限制性實施例所作的詳細描述，本專利技術(shù)的其它特征、目的和優(yōu)點將會變得更明顯：圖1為本專利技術(shù)提供的智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備的工作流程圖；圖2為本專利技術(shù)提供的設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖；圖3為本專利技術(shù)中的各電刺激模式切換流程圖。具體實施方式下面結(jié)合具體實施例對本專利技術(shù)進行詳細說明。以下實施例將有助于本領(lǐng)域的技術(shù)人員進一步理解本專利技術(shù)，但不以任何形式限制本專利技術(shù)。應當指出的是，對本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本專利技術(shù)構(gòu)思的前提下，還可以做出若干本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
一種智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備，其特征在于，包括處理器、圖像采集器；所述圖像采集器用于實時采集眼部圖像，并將采集到的眼部圖像傳輸至處理器；所述處理器通過構(gòu)建圖像處理模型對眼部圖像進行分類，并根據(jù)分類結(jié)果輸出不同的電刺激強度。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備，其特征在于，包括處理器、圖像采集器；所述圖像采集器用于實時采集眼部圖像，并將采集到的眼部圖像傳輸至處理器；所述處理器通過構(gòu)建圖像處理模型對眼部圖像進行分類，并根據(jù)分類結(jié)果輸出不同的電刺激強度。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備，其特征在于，所述圖像采集器為可穿戴的前置眼部監(jiān)控攝像頭。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備，其特征在于，所述采集器包括：圖像數(shù)據(jù)提取模塊：用于提取出多名面癱病人處于不同室內(nèi)場景時的眼部圖像數(shù)據(jù)，不同室內(nèi)場景包括：晴天、陰天、夜間時室內(nèi)的場景，以及室內(nèi)陰暗處的場景；當處于夜間時開啟紅外燈，眼部圖像數(shù)據(jù)是指：用戶健康側(cè)、患側(cè)眼部睜開、閉合兩種狀態(tài)時的光照強度；圖像處理模型構(gòu)建模塊：建立圖像處理模型，按照光照強度對提取的眼部圖像數(shù)據(jù)進行分類，并以分類好的眼部圖像數(shù)據(jù)對圖像處理模型進行訓練，得到模型選擇器；概率向量生成模塊：根據(jù)模型選擇器所檢測出的眼部圖像數(shù)據(jù)生成對應概率向量；具體地，模型選擇器通過計算輸入的眼部圖像數(shù)據(jù)的平均像素值得到該眼部圖像數(shù)據(jù)的近似光照強度，選定日間或夜間模型并輸入眼部圖像數(shù)據(jù)，根據(jù)輸入的眼部圖像數(shù)據(jù)獲得對應的概率向量，并根據(jù)用戶給定的圖像數(shù)據(jù)決定出最優(yōu)分類判別，來判定刺激的開啟及相應的刺激等級；通信模塊：建立患者與醫(yī)生之間的信息通信。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備，其特征在于，還包括電位器，所述電位器將用戶的手動控制信號轉(zhuǎn)換為電信號，并傳輸至處理器。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備，其特征在于，所述處理器還包括：反饋監(jiān)控模塊：根據(jù)電位器發(fā)出的電信號，調(diào)整電刺激的強度，通過圖像采集器監(jiān)測電刺激后的眼部反應，若引起患側(cè)眨眼反應，則保持這一刺激強度；若未引起患側(cè)眨眼反應，則繼續(xù)提高刺激強度直至患側(cè)有眨眼反應為止。6.一種權(quán)利要求1至5中任一項所述的智能可穿戴面癱同步化運動刺激設(shè)備的使用方法，其特征在于，包括如下步驟：訓練階段步驟，包括：步驟A1：采集不同面癱病人處于不同光照條件下的眼部圖像；步驟A2：構(gòu)建圖像處理模型，使用所采集的眼部圖像對圖像處理模型進行訓練，調(diào)整與優(yōu)化圖像處理模型中的采樣時間、判決模型的參數(shù)；步驟A3：使用訓練好的圖像處理模型檢測所獲得病人當前的具體眼部圖像及當前環(huán)境下的光照數(shù)據(jù)，生成對應概率向量，根據(jù)用戶給定的圖像數(shù)據(jù)決定出最優(yōu)分類判別，來判定刺激的開啟及相應的刺激等級；測試階段步驟：包括：步驟B1：根據(jù)眼部圖像數(shù)據(jù)檢測用戶眼部對稱性，判斷眼部出現(xiàn)不對稱的異常行為；步驟B2：根...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：田曉華，鄭學勝，王新兵，朱崚灝，陳博，熊思捷，
申請(專利權(quán))人：上海交通大學，
類型：發(fā)明
國別省市：上海;31