一种腕手综合康复系统及方法与流程

1.本发明涉及康复器械技术领域，尤其涉及一种腕手综合康复系统及方法。


背景技术：

2.卒中是居民首位的致残病因，卒中发病率、患病率、复发率居高不下。在病人的长期康复训练过程中，上肢功能的恢复对于患者后期生活质量的改善具有重要的作用。其中，腕手功能在上肢整体功能中占有重要地位。人类使用工具的能力绝大部分来源于对于腕和手的精细掌控。因此，腕手功能康复是脑卒中后康复过程中的重点和难点。
3.近年来涌现出了很多腕手部康复机器人作为辅助康复治疗工具，成为脑卒中后腕手部运动障碍患者治疗的有效辅助手段。但是目前的腕手功能康复训练设备或单独训练手腕功能，或单独训练手指功能，或融合的技术较少，虽然在一定程度上帮助提高使用者的主动参与程度，但是整体上现有的设备普遍缺乏腕手综合康复功能，且结合的其余技术手段单一，在真正实现腕手功能主动训练方面仍存在技术难度。基于此，现有技术缺少一种腕手功能综合康复训练系统，康复系统训练形式单一，使用者的腕手功能康复效率低。


技术实现要素：

4.鉴于此，本发明实施例提供了一种腕手综合和康复系统，以消除或改善现有技术中存在的一个或更多个缺陷，解决现有技术在腕手康复训练时训练部位单一且训练效率低的问题
5.一方面，本发明提供了一种腕手综合康复系统，包括：
6.训练组件，所述训练组件包括腕部屈伸训练组件和手指部屈伸训练组件，所述腕部屈伸训练组件通过转动机构或第一伸缩机构牵引用户的手腕进行屈伸运动，所述手指部屈伸训练组件通过第二伸缩机构牵引用户的手指进行屈伸运动；
7.驱动组件，包括气动元件，所述气动元件连接驱动所述转动机构、所述第一伸缩机构和所述第二伸缩机构；
8.传感器组件，包括设置在所述腕部屈伸训练组件上的腕部弯曲角度传感器，设置在所述手指部屈伸训练组件的手指弯曲角度传感器和柔性压力传感器，以及近红外脑电传感器；
9.交互组件，包括显示模块和参数调节模块，所述显示模块用于显示虚拟现实交互场景、驱动组件参数和传感器组件参数；
10.控制模块，连接控制所述驱动组件、所述传感器组件和所述交互组件。
11.在一些实施例中，所述腕部屈伸训练组件包括：
12.弹性纤维手套，所述弹性纤维手套延伸至用户前臂；
13.前臂底座，连接固定所述弹性纤维手套的前臂端；
14.手背部底座，连接固定在所述弹性纤维手套的手背部，所述手背部底座上设有掌部环带并呈环状包裹手部；
15.腕部伸缩管，连接所述前臂底座和所述手背部底座，所述腕部伸缩管在充气的状态下伸展以推动用户手腕向第一运动方向运动，所述腕部伸缩管在不充气的状态下收缩以带动用户手腕向第二运动方向运动；
16.手腕气道，连接所述腕部伸缩管，用于对所述腕部伸缩管进行充放气。
17.在一些实施例中，所述手指部屈伸训练组件包括：
18.支架固定扣，设置在所述弹性纤维手套的各指节上；
19.多个手指伸缩管，固定连接所述弹性纤维手套上每个手指对应的多个所述支撑固定扣，所述手指伸缩管在充气的状态下伸展以推动用户手指向第一运动方向运动，所述手指伸缩管在不充气的状态下收缩以带动用户手指向第二运动方向运动；
20.手指气道，连接各手指伸缩管，用于对各手指伸缩管进行充放气。
21.在一些实施例中，所述腕部屈伸训练组件包括：
22.支撑底座，所述支撑底座为l形；
23.前臂支撑台，可旋转地连接在所述支撑底座内侧，所述前臂支撑台上设有圆弧形的手腕限位槽；
24.腕关节转轴，固定在所述前臂支撑台上；
25.掌托，固定在所述腕关节转轴上；
26.手腕限位杆，所述手腕限位杆的一端连接在所述腕关节转轴上，另一端嵌入所述手腕限位槽内；
27.旋转气缸，设置在所述前臂支撑台上并连接驱动所述腕关节转轴。
28.在一些实施例中，所述腕部弯曲角度传感器包括：同步带，所述同步带连接所述腕关节转轴和编码器。
29.在一些实施例中，所述系统还包括：刺激模块，连接所述控制模块，所述刺激模块包括一个或多个微型震动马达和/或电极贴片。
30.另一方面，本发明还提供一种腕手康复训练方法，所述方法在上述腕手综合康复系统的控制模块上运行，所述方法包括：
31.在用户腕手部自然状态下，获取腕部弯曲角度传感器采集的腕部初始关节角度，获取手指弯曲角度传感器采集的手指初始关节角度；
32.在用户腕手部屈曲的极限状态下，获取所述腕部弯曲角度传感器采集的腕部极限关节角度，获取所述手指弯曲角度传感器采集的手指极限关节角度；
33.根据所述腕部初始关节角度和所述腕部极限关节角度计算腕部运动角度区间，根据所述手指初始关节角度和所述手指极限关节角度计算手指运动角度区间；
34.根据所述腕部运动角度区间和所述手指运动角度区间设置所述驱动组件的驱动参数，以控制训练组件实现用户腕手部的被动训练。
35.在一些实施例中，所述方法还包括：
36.在用户腕手执行屈曲或伸展运动的初始阶段，获取所述腕部弯曲角度传感器采集的腕部实时关节角度，获取所述手指弯曲角度传感器采集的手指实时关节角度；
37.计算所述腕部实时关节角度和所述腕部初始关节角度的第一角度差，计算所述手指实时关节角度和手指初始关节角度的第二角度差。
38.获取腕部角度阈值和手指角度阈值；
39.若所述第一角度差大于所述腕部角度阈值，则控制所述驱动组件按照第一设定调节量驱动腕部屈伸训练组件进行助动；
40.若所述第二角度差大于所述手指角度阈值，则控制所述驱动组件按照第二设定调节量驱动手部屈伸训练组件进行助动。
41.在一些实施例中，所述方法还包括：
42.采集健侧腕手端腕部弯曲角度传感器采集的健侧腕部关节角度，获取健侧腕手端手指弯曲角度传感器采集的健侧手指关节角度；
43.控制患侧腕手端驱动组件驱动患侧腕部屈伸训练组件和患侧手指部屈伸训练组件屈伸，使患侧腕部关节角度与所述健侧腕部关节角度一致，患侧手指关节角度与所述健侧手指关节角度一致。
44.在一些实施例中，所述方法还包括：
45.控制刺激模块中的微型震动马达和/或电极贴片对前臂指定位置进行振动刺激或电刺激。
46.本发明的有益效果至少是:
47.本发明所述腕手综合康复系统及方法中，通过协同设置腕部屈伸训练组件和手指部屈伸训练组件，能够同时对用户手腕和手指进行训练。通过多种传感器采集用户腕手康复训练过程中的动作参数和脑电参数，以实时监控和管理康复训练过程。通过交互组件展示训练状态和调整训练强度，通过构建虚拟现实交互场景提升训练过程的趣味性。
48.进一步的，所述系统采用包含电刺激技术，近红外脑电监测技术以及虚拟现实交互技术的多模态技术，辅助完成腕手训练，提高训练者的腕手部的康复质量和效率。
49.本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在说明书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。
50.本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。
附图说明
51.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，并不构成对本发明的限定。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本发明的原理。为了便于示出和描述本发明的一些部分，附图中对应部分可能被放大，即，相对于依据本发明实际制造的示例性装置中的其它部件可能变得更大。在附图中：
52.图1为本发明一实施例所述腕手综合康复系统的结构示意图。
53.图2为本发明一实施例所述腕手综合康复系统的训练组件结构示意图。
54.图3为本发明另一实施例所述腕手综合康复系统的训练组件结构示意图。
55.图4为本发明一实施例所述腕手综合康复方法流程示意图。
56.附图标记说明：
57.100：训练组件；
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200：驱动组件；
58.300：传感组件；
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400：交互组件；
59.500：控制模块；
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600：刺激组件；
60.110：腕部屈伸训练组件；
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120：手指部屈伸训练组件；
61.130：弹性纤维手套；
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131：支撑底座；
62.132：前臂支撑台；
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133：腕关节旋转轴；
63.134：掌托；
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135：手腕限位杆；
64.136：手腕限位槽；
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137：同步带；
65.138：编码器；
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111：前臂底座；
66.112：腕部伸缩管；
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113：手背部底座；
67.114：掌部环带；
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121：五指支架固定扣；
68.122：手指伸缩管；
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210：气泵；
69.220：手腕气道；
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230：手指气道；
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240：旋转气缸
70.310：弯曲角度传感器；
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320：柔性压力传感器；
71.610：微型振动马达；
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620：电极贴片。
具体实施方式
72.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本发明做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
73.在此，还需要说明的是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。
74.应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。
75.在此，还需要说明的是，如果没有特殊说明，术语“连接”在本文不仅可以指直接连接，也可以表示存在中间物的间接连接。
76.在下文中，将参考附图描述本发明的实施例。在附图中，相同的附图标记代表相同或类似的部件，或者相同或类似的步骤。
77.现有技术中对于手腕部的康复训练通常能对腕部或者手指进行单独训练，这样导致用户康复训练效率较低。同时，现有技术无法对康复训练过程进行监控和指导，与用户之间的交互程度较低，导致辅助作用不理想。因此，本发明提供一种腕手综合和康复系统，用于实现对腕部和手部的同步康复训练，并提升康复训练效果。
78.一方面，如图1所示，本实施例提供了一种腕手综合康复系统，该腕手综合康复系统至少包括：训练组件100、驱动组件200、传感器组件300、交互组件400以及控制模块500。
79.训练组件100包括腕部屈伸训练组件110和手指部屈伸训练组件120，腕部屈伸训练组件110通过转动机构或第一伸缩机构牵引用户的手腕进行屈伸运动，手指部屈伸训练组件120通过第二伸缩机构牵引用户的手指进行屈伸运动。其中，转动机构可以包含转动轴和驱动电机，将用户手掌和手臂分别固定在转动轴的两侧，通过驱动电机驱动转动轴弯曲伸展，以带动用户手腕运动。第一伸缩机构可以是内设气道且具有弹性的气囊，在充气的状态下延展开来，并具有一定的支撑性，在未充气的情况下依靠自身弹性收缩。
80.在一些实施例中，如图2所示，腕部屈伸训练组件110包括：弹性纤维手套130、前臂底座111、手背部底座113、腕部伸缩管112以及手腕气道220。
81.其中，弹性纤维手套130延伸至用户前臂，连接手腕和用户前臂，作为支持用户完成腕部屈伸动作的支撑点。前臂底座111连接固定弹性纤维手套130的前臂端，前臂底座111可以采用金属材质也可以采用硬质塑料等材质。手背部底座113连接固定在弹性纤维手套130的手背部，手背部底座113上设有掌部环带114并呈环状包裹手部。腕部伸缩管112连接前臂底座111和手背部底座113，腕部伸缩管112在充气的状态下伸展以推动用户手腕向第一运动方向运动，腕部伸缩管112在不充气的状态下收缩以带动用户手腕向第二运动方向运动。根据佩戴方式的不同，这里的第一运动方向可以是手背方向也可以是手掌方向，而第二运动方向则是与第一运动方向相反的方向。手腕气道220，连接腕部伸缩管112，用于对腕部伸缩管112进行充放气。
82.在另一些实施例中，如图3所示，腕部屈伸训练组件110包括：支撑底座131、前臂支撑台132、腕关节转轴133、掌托134、手腕限位杆135和旋转气缸240。
83.其中，支撑底座131可以为l形，在其他应用场景中也可以设置为其他形状。前臂支撑台132可旋转地连接在支撑底座131内侧，前臂支撑台132上设有圆弧形的手腕限位槽136；腕关节转轴133固定在前臂支撑台132上；掌托134固定在腕关节转轴133上；手腕限位杆135的一端连接在腕关节转轴133上，另一端嵌入手腕限位槽136内；旋转气缸240设置在前臂支撑台132上并连接驱动腕关节转轴133。
84.基于腕部屈伸训练组件110的不同结构，手指部屈伸训练组件120包括：支架固定扣121、手指伸缩管122和手指气道230。
85.其中，支架固定扣121设置在弹性纤维手套130的各指节上。多个手指伸缩管122固定连接弹性纤维手套130上每个手指对应的多个支撑固定扣，手指伸缩管122在充气的状态下伸展以推动用户手指向第一运动方向运动，手指伸缩管122在不充气的状态下收缩以带动用户手指向第二运动方向运动；手指气道230，连接各手指伸缩管122，用于对各手指伸缩管122进行充放气。
86.驱动组件200，可以包括气动元件，气动元件连接驱动转动机构、第一伸缩机构和第二伸缩机构。这里转动机构是通过气动的方式进行驱动，在另一些实施例中，转动机构还可以采用电机或其他方式进行驱动。
87.传感器组件300，包括设置在腕部屈伸训练组件110上的腕部弯曲角度传感器310，设置在手指部屈伸训练组件120的手指弯曲角度传感器310和柔性压力传感器320，以及近红外脑电传感器。具体的，在一些实施例中，腕部弯曲角度传感器310包括：同步带137，同步带137连接腕关节转轴133和编码器138。腕关节转轴133通过同步带137联动编码器138，编码器138每旋转设定角度进行一次计数，通过计数结果，判断旋转角度。手指弯曲角度传感器310的结构可以参照腕部弯曲角度传感器310。近红外脑电传感器通过测量射入大脑的近红外光的衰减变化，推断出大脑认知神经活动脑区中氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度变化，进而获取大脑认知神经活动的机制。
88.交互组件400，包括显示器模块和参数调节模块，交互组件用于显示虚拟现实交互场景、驱动组件参数和传感器组件参数。显示器模块可以提供不同的虚拟显示场景，以提升用户在康复训练过程中的趣味性。进一步的，工作过程中的驱动组件参数和传感器组件参
数，同步在交互组件上进行显示。用户还可以通过参数调节模块对驱动参数进行调节。
89.控制模块500，连接控制驱动组件200、传感器组件300和交互组件400。控制模块可以采用pcb板、微型计算机等可以存储和执行计算机程序的电子设备。
90.在一些实施例中，腕手康复训练系统还包括：刺激组件600，连接控制模块，刺激组件包括一个或多个微型震动马达610和/或电极贴片620。根据实际应用场景的需要，微型震动马达和电极贴片可以设置在特定的肌肉群表面，以进行相应的振动刺激和/或电刺激。
91.另一方面，本发明还提供一种腕手康复训练方法，所述方法在上述腕手综合康复系统的控制模块上运行，所述方法包括步骤s101～s104：
92.步骤s101：在用户腕手部自然状态下，获取腕部弯曲角度传感器采集的腕部初始关节角度，获取手指弯曲角度传感器采集的手指初始关节角度。
93.步骤s102：在用户腕手部屈曲的极限状态下，获取腕部弯曲角度传感器采集的腕部极限关节角度，获取手指弯曲角度传感器采集的手指极限关节角度。
94.步骤s103：根据腕部初始关节角度和腕部极限关节角度计算腕部运动角度区间，根据手指初始关节角度和手指极限关节角度计算手指运动角度区间。
95.步骤s104：根据腕部运动角度区间和手指运动角度区间设置驱动组件的驱动参数，以控制训练组件实现用户腕手部的被动训练。
96.在步骤s101中，腕手部自然状态是指用户没有自主发力的状态，这种条件下，腕部和手指在肌体原始结构作用下呈一个特定的弯曲角度，腕部初始关节角度和手指初始关节角度用于标定腕部和手指在无内外力作用下的原始状态。
97.在步骤s102中，极限状态是指用户在自主用力或受外部力作用下所能达到的最大弯曲状态，这种条件下，腕部极限关节角度和手指极限关节角度的腕部和手指由于肌体结构限制所能达到的最大弯曲角度。这里需要说明的是，本实施例中的腕部和手指的弯曲方向可以包括手掌内侧和手掌内侧。
98.在步骤s103中，通过计算腕部运动角度区间和手指运动角度区间，以明确康复训练过程中能够保障用户安全的腕手屈伸运动范围，在被动训练过程中，防止过度牵引导致损伤。
99.在步骤s104中，基于腕部运动角度区间和手指运动角度区间配置驱动组件的驱动参数，控制驱动力度和设备的牵引行程区间，保障康复训练过程中用户手腕运动在安全角度范围内。
100.在一些实施例中，所述方法还包括步骤s201～s205：
101.步骤s201：在用户腕手执行屈曲或伸展运动的初始阶段，获取腕部弯曲角度传感器采集的腕部实时关节角度，获取手指弯曲角度传感器采集的手指实时关节角度。
102.步骤s202：计算腕部实时关节角度和腕部初始关节角度的第一角度差，计算手指实时关节角度和手指初始关节角度的第二角度差。
103.步骤s203：获取腕部角度阈值和手指角度阈值。
104.步骤s204：若第一角度差大于腕部角度阈值，则控制驱动组件按照第一设定调节量驱动腕部屈伸训练组件进行助动。
105.步骤s205：若第二角度差大于手指角度阈值，则控制驱动组件按照第二设定调节量驱动手部屈伸训练组件进行助动。
106.在步骤s201中，屈曲或伸展运动的初始阶段可以是指用户自屈曲或伸展运动开始后的设定时段，该设定时段可以根据用户身体情况设置在1s、2s或3s等，表现为腕手部肌肉群开始主动发力的初步阶段。这种条件下，腕手部由于肌肉自主发力所呈现的角度为腕手部实时关节角度。
107.在步骤s202中，第一角度差和第二角度差用于与腕部角度阈值和手指部角度阈值进行比较判断训练者是否有主动运动的意图，从而选择合适的训练模式。
108.在步骤s203中，腕部角度阈值和手指部角度阈值是用于判断用户是否具有主动运动意图的参量。
109.在步骤s204中，第一设定调节量是指用户在有主动运动意图时，为了使腕部屈伸训练组件对用户腕部所施加指定力量使的调节控制参数，以辅助用户腕部进行康复训练。
110.在步骤s205中，第二设定调节量是指用户在有主动运动意图时，为了使手指部屈伸组件对用户手指部所施加指定力量使的调节控制参数，以辅助用户手指部进行康复训练。
111.在一些实施例中，所述方法还包括：
112.采集健侧腕手端腕部弯曲角度传感器采集的健侧腕部关节角度，获取健侧腕手端手指弯曲角度传感器采集的健侧手指关节角度。
113.控制患侧腕手端驱动组件驱动患侧腕部屈伸训练组件和患侧手指部屈伸训练组件屈伸，使患侧腕部关节角度与所述健侧腕部关节角度一致，患侧手指关节角度与所述健侧手指关节角度一致。
114.本实施例中，健侧腕部关节角度包括腕部主动极限关节角度、腕部被动极限关节角度和腕部实时关节角度，健侧手指部关节角度包括手指部主动极限关节角度、手指部被动极限关节角度和手指部实时关节角度。采集健侧的腕手部关节角度一方面可以通过映射健侧的动作控制患侧进行被动训练，另一方面能够使用户患侧腕手功能可以恢复到与健侧一样的状态，同时确保训练的安全性，避免训练力度超过用户所能承受的范围。
115.在一些实施例中，所述方法还包括：
116.控制刺激组件中的微型振动马达和/或电极贴片对前臂指定位置进行振动刺激或电刺激。
117.本实施例中，微型振动马达和电极贴片可以根据用户的不同训练需求置于前臂不同位置的肌肉群附近。微型振动马达的工作原理是马达轴上面的偏心轮，由于马达转动时，马达上偏心轮的圆心质点不在电机的转心上，使得马达处于不断的失去平衡状态，由于惯性作用引起震动从而激活腕手部肌肉群带动腕手部进行运动。电极贴片的工作原理是通过电流刺激激活前臂肌肉群，从而使得腕手部肌肉带动用户腕手部进行运动。
118.下面结合具体实施例对本发明进行说明：
119.本实施例提供一种腕手综合康复系统，包括：
120.训练组件100，所述训练组件包括腕部屈伸训练组件和手指部屈伸训练组件，用于提供腕部和手部的训练结构，辅助训练者进行腕部和手指部屈伸动作；
121.驱动组件200，所述驱动组件用于提供驱动所述训练组件的腕部和手部训练机构所需的动力；
122.传感器组件300，所述传感器组件用于采集腕部和手部各关节的屈伸角度，以及脑
部的功能性近红外光谱信号；
123.交互组件400，所述交互组件用于显示虚拟现实交互场景、训练者的腕手部运动模型和近红外脑功能激活模式图，以及用于调节气泵极限气压、极限运动角度、牵引参数、刺激参数和意图识别模糊度的训练参数；
124.控制模块500，所述控制模块用于根据所述交互组件设置的所述气泵气压、所述极限运动角度、所述牵引参数和所述刺激参数，控制所述驱动组件和所述刺激组件提供相应的动力和进行肌肉刺激；接收所述传感器组件采集的腕部和手部各关节的屈伸角度以及脑部的功能性近红外光谱信号，控制所述交互组件显示虚拟现实交互场景、训练者的腕手部运动模型和近红外脑功能激活模式图。
125.刺激组件600，所述刺激组件用于通过振动和电刺激手段刺激前臂伸肌肌群，激活肌肉以完成更佳的训练效果；
126.在第一个有利实施例中，所述训练组件的所述腕部屈伸训练组件110包括前臂底座111、腕部伸缩管112、手背部底座113和掌部环带114。
127.所述腕部伸缩管112位于所述前臂底座111和所述手背部底座113之间，用于收缩时牵拉手背部实现辅助完成腕部背伸动作，膨胀时推动手背部实现辅助完成腕部屈曲动作。
128.所述前臂底座113位于前臂上的腕关节后端，与弹性纤维手套和所述腕部伸缩管相连，用于提供进行手腕屈伸动作时所述腕部伸缩管的手臂处施力点。
129.所述手背部底座位于手背部，与所述弹性纤维手套、所述掌部环带和所述腕部伸缩管相连，用于提供进行手腕屈伸动作时所述腕部伸缩管的手背部施力点。
130.所述掌部环带114与所述手背部底座113相连，并跨过虎口和手心掌指关节处呈环状包裹手部，便于所述腕部屈伸训练组件完成对手腕关节的牵引。
131.其中，弹性纤维手套130至少包裹了远端指关节、手指背侧、手背部、手腕部和手臂前端部位。
132.在第一个有利实施例中，训练组件的手指部屈伸训练组件120包括五指的支架固定扣121和手指伸缩管122。所述支架固定扣121位于所述弹性纤维手套130的手指背部，与所述弹性纤维手套130固连，用于提供手指屈伸动作时所述手指伸缩管122的施力点；所述手指伸缩管122套在所述支架固定扣121中，用于收缩时牵拉手指背部实现辅助完成手指背伸动作，膨胀时推动手指背部实现辅助完成手指屈曲动作。
133.在第一个有利实施例中，驱动组件包括气泵210、手腕气道220和手指气道230。气泵210用于提供所述腕部伸缩管112和手指伸缩管122的伸缩动力，所述手腕气道220用于连接所述气泵210与所述手腕伸缩管103，所述手指气道230用于连接所述气泵210与所述手指伸缩管122。
134.在第一个有利实施例中，传感器组件包括弯曲角度传感器310、柔性压力传感器320和功能性近红外脑电传感器。
135.其中，弯曲角度传感器310布置于弹性纤维手套130的腕关节背侧和手指背部，用于实时测量手腕和手指的屈伸角度和姿态；柔性压力传感器320布置于指端内测，用于实时测量指端抓握物体时的压力大小；功能性近红外脑电传感器用于实时采集训练者的脑皮层的血氧代谢活动；弯曲角度传感器310、柔性压力传感器320和功能性近红外脑电传感器采
集的手腕和手指的屈伸角度、指端压力大小和脑皮层的血氧代谢活动信息均传输至控制模块。
136.在第二个有利实施例中，如图3所示，腕部屈伸训练组件包括腕关节旋转轴133、掌托134、手腕限位杆135和手腕限位槽136。
137.其中，腕关节旋转轴133用于产生腕关节屈伸旋转运动。掌托134的末端连接在所述腕关节旋转轴133上，用于承托手掌部位，并带动手掌绕腕关节屈伸运动。
138.所述手腕限位杆135一端连接在所述腕关节旋转轴133上，另一端嵌入所述手腕限位槽136中，用于限制腕关节旋转的极限运动角度，起到安全保护的作用。
139.所述手腕限位槽136用于配合所述手腕限位杆135限制腕关节旋转的极限运动角度，起到安全保护的作用。
140.在第二个有利实施例中，驱动组件为旋转气缸240。所述旋转气缸240用于提供所述腕关节旋转轴133的旋转动力，通过键连接与腕关节旋转轴133相连。
141.在第二个有利实施例中，传感器组件的腕关节弯曲角度采集方案为布置同步带137和编码器138。
142.其中，同步带137用于同步连接腕关节旋转轴133和编码器138的轴；编码器138用于测量所述手腕屈伸角度，并传输至控制模块500。
143.如图2所示，刺激组件600布置于前臂伸肌肌群，包括微型振动马达610和电极贴片620。其中，微型振动马达用于提供振动觉刺激，电极贴片用于提供低频神经肌肉电刺激，在振动觉刺激和神经肌肉电刺激的共同作用下激活前臂伸肌肌群。
144.本实施例中，交互组件包括触摸屏，用于显示虚拟现实交互场景、训练者的腕手部运动模型和近红外脑功能激活模式图，以及使用者通过所述触摸屏调节气泵极限气压、极限运动角度、牵引参数、刺激参数和意图识别模糊度的训练参数。
145.其中，气泵极限气压是训练者使用腕手综合康复训练系统所能承受的最大气压；极限运动角度是手腕手指关节的关节最大活动度，又分为被动极限运动角度和主动极限运动角度，被动极限运动角度是手腕手指关节在被动运动情形下所能接受的关节最大活动度，主动极限运动角度是手腕手指关节在训练者主动运动情形下所能进行屈伸运动的关节最大活动度；牵引参数包括牵引角度和牵引持续时间，牵引角度是训练者的腕关节和手指关节活动到需要保持牵引的角度，牵引持续时间是训练者腕关节和手指关节在所述牵引角度下牵引所需的持续时间；刺激参数包括所述微型振动马达的振动持续时间和所述低频神经肌肉电刺激的脉冲幅度、脉宽、刺激频率和波形，脉冲幅度选择范围为0-100ma，脉冲宽度选择范围为0-300us，刺激频率选择范围为12-50hz，波形优先选择双向平衡波形；意图识别模糊度用于控制主动运动意图识别的识别精度。
146.本实施例中，腕手综合康复系统具有运动意图识别功能，基于以下技术方案实现：控制模块接收到交互组件输入的主动极限运动角度和传感器组件采集到的训练者初始关节角度和实时关节角度，在屈曲或伸展运动的初始阶段判断第一角度差和第二角度差是否大于主动运动意图参量，若大于则判断为主动运动意图，若小于则无主动运动意图。所述主动运动意图参量计算式为：
147.148.其中，k为主动运动意图参量，c1为主动极限角度，c2为初始关节角度，a为意识识别模糊度，意图识别模糊度是根据训练者有主动运动意图的程度所人为设定的。
149.本实施例中，腕手综合康复系统具有镜像训练功能，基于以下技术方案实现：训练组件和传感器组件可包括健侧部分和患侧部分，当执行镜像训练功能时，传感器组件采集健侧部分的腕关节和手指关节的弯曲角度，并传输至控制模块，控制模块控制驱动组件驱动患侧部分的训练组件达到和所述健侧部分的腕关节和手指关节弯曲角度一致的关节活动状态；同时，控制模块控制交互组件显示患侧手的手腕和手指关节模型活动状态，给予训练者视觉反馈。
150.以下描述通过腕手综合康复系统进行的腕手综合康复方法，如图4所示，包括以下步骤：
151.1)佩戴步骤：训练者佩戴好弹性纤维手套和功能性近红外光脑电传感器，将微型振动马达和电极贴片布置于前臂伸肌肌群。
152.2)标定步骤：训练者腕手部保持自然状态，得到初始关节角度；由训练者或他人辅助使用者完成腕关节和手指关节屈曲和伸展的极限位置动作，得到被动极限运动角度；由训练者自主完成腕关节和手指关节屈曲和伸展的极限位置动作，得到主动极限运动角度；根据训练者主观感受设置气泵极限气压值和意图识别模糊度；根据康复师建议选择刺激参数、牵引角度和牵引时间。
153.3)选择训练模式步骤：其中，当选择被动训练模式时，控制模块根据刺激参数，控制刺激组件给予前臂伸肌肌群振动刺激和神经肌肉电刺激以激活伸肌肌群，然后控制驱动组件根据气泵极限气压值和被动极限运动角度带动训练者腕部和手部完成被动屈伸动作。
154.当选择助动训练模式时，控制模块接收到交互组件输入的主动极限运动角度和传感器组件采集到的训练者初始关节角度和实时关节角度，在屈曲或伸展运动的初始阶段判断第一角度差和第二角度差是否大于主动运动意图参量，若大于则判断为主动运动意图，若小于则无主动运动意图；当判断为主动运动意图时，控制模块根据刺激参数，控制刺激组件给予前臂伸肌肌群振动刺激和神经肌肉电刺激以激活伸肌肌群，然后控制驱动组件根据气泵极限气压值和被动极限运动角度带动训练者腕部和手部完成被动屈伸动作。
155.当选择镜像训练模式时，腕手综合康复系统根据镜像训练功能技术方案实现镜像运动训练。
156.当选择添加牵引功能时，在被动训练模式和主动训练模式过程中，控制模块根据牵引角度和牵引时间，控制驱动组件驱动训练组件执行牵引功能。
157.综上所述，腕手综合康复系统及方法中，通过协同设置腕部屈伸训练组件和手指部屈伸训练组件，能够同时对用户手腕和手指进行训练。通过多种传感器采集用户腕手康复训练过程中的动作参数和脑电参数，以实时监控和管理康复训练过程。通过交互组件展示训练状态和调整训练强度，通过构建虚拟现实交互场景提升训练过程的趣味性。
158.进一步的，所述系统采用包含电刺激技术，近红外脑电监测技术以及虚拟现实交互技术的多模态技术，辅助完成腕手训练，提高训练者的腕手部的康复质量和效率。
159.本领域普通技术人员应该可以明白，结合本文中所公开的实施方式描述的各示例性的组成部分、系统和方法，能够以硬件、软件或者二者的结合来实现。具体究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每
个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。当以硬件方式实现时，其可以例如是电子电路、专用集成电路(asic)、适当的固件、插件、功能卡等等。当以软件方式实现时，本发明的元素是被用于执行所需任务的程序或者代码段。程序或者代码段可以存储在机器可读介质中，或者通过载波中携带的数据信号在传输介质或者通信链路上传送。
160.需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。
161.本发明中，针对一个实施方式描述和/或例示的特征，可以在一个或更多个其它实施方式中以相同方式或以类似方式使用，和/或与其他实施方式的特征相结合或代替其他实施方式的特征。
162.以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。