(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211298487.7 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 佛山科学技术学院 地址 528000 广东省佛山市江湾一路18号 申请人 首都医科 大学附属北京康复医院 （北京工人疗养院） (72)发明人 孙金燕　张一正　王丹　杨安平　 杨傲然　 (74)专利代理 机构 广州专理知识产权代理事务 所(普通合伙) 44493 专利代理师 邓易偲 (51)Int.Cl. G16H 50/30(2018.01) G16H 50/20(2018.01) A61B 5/00(2006.01)A61B 5/103(2006.01) A61B 5/372(2021.01) A61B 5/389(2021.01) A61B 6/03(2006.01) A61B 6/00(2006.01) (54)发明名称 一种肢体功能障碍的多模态自适应评估系 统及方法 (57)摘要 本发明涉及图像处理技术领域， 具体公开了 一种肢体功能障碍的多模态自适应评估系统及 方法， 通过脑部CT图像计算脑中线结构特征矩 阵， 以量化脑中线移位偏移量来反映颅内组织的 偏移程度； 根据运动功能评定量表实时获取不同 评定项目对应的脑电数据， 进行功能性障碍显著 筛选并结合脑中线移位偏移量校正肢体功能障 碍导致颅内组织的偏移引起脑电设备实际采集 位点的传导偏差； 以及获得不同评定项目对应的 肌电数据和足底反力数据建立肢体运动功能数 据库， 建立肢体运动障碍自适应评估模型获得对 应的运动指标， 能作为辅助判断肢体功能障碍患 者预后康复的重要指标， 解决目前临床康复基于 运动功能评定量表评估康复治疗的主观评分误 差和个人差异问题。 权利要求书4页 说明书10页 附图1页 CN 115376694 A 2022.11.22 CN 115376694 A 1.一种肢体功能障碍的多模态自适应评估系统， 其特征在于， 所述系统包括： 处理器、 存储器及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序， 所述处理器执行所述 计算机程序运行的单 元包括： 脑中线移位偏移计算单元， 用于识别脑部CT图像的脑中线结构， 并计算脑中线结构特 征矩阵， 得到对应的脑中线移位偏移量； 肢体运动功能数据库储存单元， 用于存储基于运动功能评定量表的不同评定项目时实 时获取的不同肢体功能肌群对应的肌电数据和足底反力数据， 并构建肢体运动功能数据 库； 偏置障碍脑电数据计算单元， 用于对不同评定项目对应的脑电数据计算得到脑电通道 关联矩阵并进 行功能性障碍显著筛选， 结合脑中线移位偏移 量计算得到偏置障碍脑电数据 矩阵； 肢体运动障碍自适应评估单元， 用于利用偏置障碍脑电数据矩阵和肢体运动功能数据 库建立肢体运动障碍自适应评估 模型， 得到不同评 定项目对应的运动指标。 2.根据权利要求1所述的一种 肢体功能障碍的多模态自适应评估系统， 其特征在于， 所 述一种肢体功 能障碍的多模态自适应评估系统运行于桌上型计算机、 笔记本电脑、 掌上电 脑及云端数据中心的计算设备中。 3.根据权利要求1所述的一种 肢体功能障碍的多模态自适应评估系统， 其特征在于， 在 脑中线移 位偏移计算单元中， 脑部CT图像是利用计算机断层扫描仪于肢体功能障碍患者的 脑部获取的CT图像。 4.根据权利要求1所述的一种 肢体功能障碍的多模态自适应评估系统， 其特征在于， 在 脑中线移 位偏移计算单元中， 识别脑部CT图像的脑中线 结构， 并计算脑中线 结构特征矩阵， 得到对应的脑中线移位偏移量方法为： S201， 设脑部CT图像的各个像素按矩阵M ×N大小排列， 将脑部CT图像在像素坐标为(x, y)上的灰度值表示为CT(x,y)， x∈[1,M]， y∈[1,N]； 利用边缘检测算法检测所述脑部CT图 像， 获得距离图像边界最短且长度大于其它边缘线的一条边缘线， 或者， 获取各个边缘线 所 构成的闭合区域中面积最大的区域所对应的边 缘线， 记为透明隔间腔边 缘线； S202， 根据透明隔间腔边缘线识别提取脑部结构中的额骨中位和顶骨中位对应的像素 坐标， 将额骨中位和顶骨中位相连接得到的直线记作正中骨嵴线， 作为脑中线移位的标准 基线； 其中， 额骨中位和顶骨中位获取方法为： 计算在透明隔间腔边缘线上所有像素坐标 (x,y)对应的x值的平均值记作xc， 以及对应的y值的平均值记作yc， 将脑实质中心坐标记作 (xc, yc)； 遍历在透明隔间腔边缘线上的各个像素坐 标(x, y)， 计算(x, y)与脑实质中心坐 标(xc, yc)之间的欧式距离记作对应的趋心距离， 并提取各个趋心距离大于或等于所有趋 心距离的算术平均值对应的(x,  y)记作趋心 坐标； 在所有趋心 坐标中识别额骨中位和顶骨 中位对应的像素坐标， 其中将对应x值与xc值的差值最小且y值最大的趋心坐标记作额骨中 位， 将对应x值与xc值的差值 最小且y值 最小的像素坐标作为顶骨中位； S203， 根据脑部CT图像在透明隔间腔边缘线所构成的闭合区域内的所有像素坐标(x, y)计算对应的脑中线结构特 征矩阵记作mid(x,y)， 其计算公式为：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115376694 A 2； 其中， mid(x,y)表示为在像素坐标(x,  y)上的脑中线 结构特征值， (xc, yc)为脑实质中 心坐标； 表示为像 素坐标(x,y)在透明隔间腔边缘线所构成的闭合区域内的取值范 围内对<.>内的表达式作累加计算； sum为在透明隔间腔边缘线 所构成的闭合区域内所有像 素点的个数； S204， 遍历i值取值范围， 分别计算mid(x,y)中各个像素点到正中骨嵴线的距离记作各 个像素点对应的脑中线移位距离， 并计算所有脑中线移 位距离的算术平均值作为脑中线移 位偏移量记作midshift。 5.根据权利要求1所述的一种 肢体功能障碍的多模态自适应评估系统， 其特征在于， 在 肢体运动功能数据库储存单元中， 根据运动功能评定量表实时获取不同评定项目时的脑电 数据， 以及不同肢体功能肌群对应的肌电数据和足底反力数据， 建立肢体运动功能数据库 的方法为： S301， 基于运动功能评定量表中的各个评定项目对肢体功能障碍患者评定肢体运动功 能损伤； 其中所述运动功能评定量表可为Fugl ‑Meyer量表、 Brunnstrom量表、 ADL量表中的 一种； S302， 利用脑电采集设备实时获取肢体功能障碍患 者在不同评定项目时各个单极采集 通道的脑电数据， 将 评定项目编号记 为p， p∈[1,Num]， Num为所述运动功能评定量表的评定 项目总数， 单极采集通道序号记作i， i∈[1,CH1]， CH1为单极采集通道的个数， 在第p个评定 项目时对应第i个单极采集 通道获取的脑电信号记作E EG(p, i)； S303， 利用肌电信号采集仪实时获取肢体功能障碍患者在不同评定项目时各个肢体功 能肌群对应的肌电数据， 按预设顺序对各个肌电频道进行排序， 频道序号记作j， j∈[1, CH2]， CH2 为单极采集通道的个数， 在第p个评定项目时对应第 j个肌电频道获取的表 面肌电 信号记作sE MG(p, j)； S303， 利用足部压力测试系统实时获取肢体功能障碍患 者在不同评定项目时对应的足 底反力数据， 将前脚掌的内侧足底区域标记为fore， 足跟的中央足底区域标记 为heel， 在第 p个评定项目时对应的足底压力 信号分别记作PF(p,  fore)和PF(p,  heel)； S304， 建立肢体运动功能数据库， 将肢体功能障碍患者在各个评定项目时获取的sEMG (p, j)、 PF(p,  fore)和PF(p,  heel)进行数据预处理包括高斯去噪、 数据格式化、 归一化处 理后， 按顺序构成肢体运动功能数据库记作MFDatabase。 6.根据权利要求1所述的一种 肢体功能障碍的多模态自适应评估系统， 其特征在于， 在 偏置障碍脑电数据计算单元中， 根据不同评定项目对应的脑电数据结合脑中线移位偏移 量， 计算得到偏置障碍脑电数据矩阵的方法为： S401， 遍历p值和i 值的取值范围， 计算脑电通道关联矩阵记作releE EG， 其计算公式为：  ，权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115376694 A 3