复健辅助系统、推断装置、学习装置、方法及存储介质.pdf



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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010474968.3 (22)申请日 2020.05.29 (30)优先权数据 2019-119947 2019.06.27 JP (71)申请人 丰田自动车株式会社 地址 日本爱知县 (72)发明人 大槻将久中岛一诚太场裕昌 小林诚今井田昌幸 (74)专利代理机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 代理人 李洋王培超 (51)Int.Cl. A61H 3/00(2006.01) A61B 5/11(2006.01) A61B 5/103(2006.01) (5。
2、4)发明名称 复健辅助系统、 推断装置、 学习装置、 方法及 存储介质 (57)摘要 本发明涉及复健辅助系统、 推断装置、 学习 装置、 方法及存储介质。 学习装置具备: 数据取得 部, 构成为取得来自复健辅助装置的复健数据, 复健辅助装置具备构成为辅助训练者的复健动 作的促动器和构成为对与由促动器辅助的上述 复健动作相关的数据进行检测的传感器; 数据生 成部, 构成为生成包含表示与传感器的检测结果 对应的检测数据的复健数据作为学习用数据; 以 及学习部, 构成为通过使用学习用数据进行机器 学习来生成学习模型, 该学习模型将检测数据作 为输入而输出表示训练者的动作能力的指标。 权利要求书3页 。
3、说明书29页 附图21页 CN 112137844 A 2020.12.29 CN 112137844 A 1.一种复健辅助系统, 其特征在于, 包括: 促动器, 构成为辅助训练者的复健动作; 传感器, 构成为对与由所述促动器辅助的所述复健动作相关的数据进行检测; 以及 存储介质, 存储学习完毕模型, 该学习完毕模型将与所述传感器中的检测结果对应的 检测数据作为输入而输出对不使用所述促动器的情况下的所述训练者的动作能力进行表 示的指标。 2.根据权利要求1所述的复健辅助系统, 其特征在于, 所述复健辅助系统是用于进行所述训练者的步行训练的步行训练系统, 所述促动器用于辅助所述训练者的步行动作,。
4、 所述指标是不使用所述促动器的情况下的所述训练者的步行能力的推断值。 3.根据权利要求2所述的复健辅助系统, 其特征在于, 所述传感器为了检测所述训练者的步行动作中的多个动作量而设置, 在所述动作量的至少一个与预先决定的异常步行基准中的任一个一致的情况下, 所述 复健辅助系统评价为所述步行动作是异常步行, 所述检测数据包含是否是所述异常步行的评价结果。 4.根据权利要求13中任一项所述的复健辅助系统, 其特征在于, 所述学习完毕模型将与所述促动器的设定相关的设定参数作为输入而输出所述指标。 5.根据权利要求14中任一项所述的复健辅助系统, 其特征在于, 所述学习完毕模型将与所述训练者相关的训练。
5、者数据作为输入而输出所述指标。 6.根据权利要求15中任一项所述的复健辅助系统, 其特征在于, 所述促动器辅助多个训练者的复健动作, 根据与所述训练者相关的训练者数据将所述多个训练者分类成组, 按每个所述组来设 定不同的所述学习完毕模型。 7.一种推断装置, 对利用复健辅助装置进行复健的训练者的动作能力进行推断, 其特 征在于, 包括: 数据取得部, 构成为取得与所述训练者的复健相关的复健数据; 和 推断部, 构成为基于所述复健数据来推断所述动作能力, 所述复健辅助装置具备: 促动器, 构成为辅助所述训练者的复健动作; 和 传感器, 构成为对与由所述促动器辅助的所述复健动作相关的数据进行检测,。
6、 所述复健数据包含与所述传感器中的检测结果对应的检测数据, 在所述推断部中使用学习完毕模型, 该学习完毕模型将所述检测数据作为输入而输出 对不使用所述促动器的情况下的所述动作能力进行表示的指标。 8.一种推断方法, 对利用复健辅助装置进行复健的训练者的动作能力进行推断, 其特 征在于, 具备如下步骤: 取得与所述训练者的复健相关的复健数据; 和 基于所述复健数据来推断所述动作能力, 所述复健辅助装置具备: 促动器, 构成为辅助所述训练者的复健动作; 和 权利要求书 1/3 页 2 CN 112137844 A 2 传感器, 构成为对与由所述促动器辅助的所述复健动作相关的数据进行检测, 所述复健。
7、数据包含与所述传感器中的检测结果对应的检测数据, 在推断所述动作能力时使用学习完毕模型, 该学习完毕模型将所述检测数据作为输入 而输出对不使用所述促动器的情况下的所述动作能力进行表示的指标。 9.一种非暂时性存储介质, 其特征在于, 存储能够由一个或者多个处理器执行且使所述一个或者多个处理器执行权利要求8所 述的推断方法的命令。 10.一种学习装置, 其特征在于, 包括: 数据取得部, 构成为取得来自复健辅助装置的复健数据, 该复健辅助装置具备构成为 辅助训练者的复健动作的促动器、 和构成为对与由所述促动器辅助的所述复健动作相关的 数据进行检测的传感器; 数据生成部, 构成为生成包含表示所述训。
8、练者的动作能力的指标和与所述传感器中的 检测结果对应的检测数据的复健数据作为学习用数据; 以及 学习部, 构成为通过使用所述学习用数据进行机器学习来生成学习模型, 该学习模型 将所述检测数据作为输入而输出对不使用所述促动器的情况下的所述训练者的动作能力 进行表示的指标。 11.根据权利要求10所述的学习装置, 其特征在于, 所述复健辅助装置是用于进行所述训练者的步行训练的步行训练装置, 所述促动器用于辅助所述训练者的步行动作, 所述复健数据包含不使用所述促动器的情况下的所述训练者的步行能力的实测值作 为表示所述训练者的动作能力的指标, 所述学习部将所述步行能力的实测值作为教导数据来进行学习。 。
9、12.根据权利要求11所述的学习装置, 其特征在于, 所述传感器为了检测所述训练者的步行动作中的多个动作量而设置, 在所述动作量的至少一个与预先决定的异常步行基准中的任一个一致的情况下, 所述 复健辅助装置评价为所述步行动作是异常步行, 所述复健数据包含是否是所述异常步行的评价结果作为所述检测数据。 13.根据权利要求1012中任一项所述的学习装置, 其特征在于, 所述数据取得部取得与所述促动器的设定相关的设定参数作为所述复健数据, 所述学习部生成将所述设定参数作为输入而输出所述指标的学习模型。 14.根据权利要求1013中任一项所述的学习装置, 其特征在于, 所述学习部生成将与所述训练者相关。
10、的训练者数据作为输入而输出所述指标的学习 模型。 15.根据权利要求1014中任一项所述的学习装置, 其特征在于, 所述促动器辅助多个训练者的复健动作, 根据与所述训练者相关的训练者数据将所述多个训练者分类成组, 所述学习部按每个 所述组来生成不同的所述学习模型。 16.一种非暂时性存储介质, 存储有学习完毕模型, 该学习完毕模型能够由一个或者多 个处理器执行且用于使所述一个或者多个处理器以基于由复健辅助装置取得的评价用复 权利要求书 2/3 页 3 CN 112137844 A 3 健数据来推断训练者的动作能力的方式发挥功能, 所述非暂时性存储介质的特征在于, 所述学习完毕模型是由权利要求1。
11、015中任一项所述的学习装置生成的学习模型。 17.根据权利要求16所述的非暂时性存储介质, 其特征在于, 存储有将所述检测数据与所述指标建立关联而学习了的学习完毕模型。 18.一种学习方法, 其特征在于, 包括如下步骤: 取得来自复健辅助装置的复健数据, 该复健辅助装置具备构成为辅助训练者的复健动 作的促动器、 和构成为对与由所述促动器辅助的所述复健动作相关的数据进行检测的传感 器; 生成包含表示所述训练者的动作能力的指标和与所述传感器中的检测结果对应的检 测数据的复健数据作为学习用数据; 以及 通过使用所述学习用数据进行机器学习来生成学习模型, 该学习模型将所述检测数据 作为输入而输出对不。
12、使用所述促动器的情况下的所述训练者的动作能力进行表示的指标。 19.一种非暂时性存储介质, 其特征在于, 存储能够由一个或者多个处理器执行且使所述一个或者多个处理器执行权利要求18 所述的学习方法的命令。 20.一种复健辅助系统的动作方法, 所述复健辅助系统具备构成为辅助训练者的复健 动作的促动器、 和构成为对与由所述促动器辅助的所述复健动作相关的数据进行检测的传 感器, 所述复健辅助系统的动作方法的特征在于, 包括如下步骤: 取得与所述传感器中的检测结果对应的检测数据; 和 将所述检测数据作为输入而输出对不使用所述促动器的情况下的所述训练者的动作 能力进行表示的指标。 权利要求书 3/3 页。
13、 4 CN 112137844 A 4 复健辅助系统、 推断装置、 学习装置、 方法及存储介质 技术领域 0001 本公开涉及复健辅助系统、 推断装置、 学习装置、 方法以及存储介质。 背景技术 0002 公知有一种为了进行针对跌倒的规避行动而在对象人安装用于检测运动状态的 多关节构造体来检测跌倒开始的技术。 (例如参照日本特开2010-22439)。 0003 在患者(以下, 称为训练者)进行复健锻炼的情况下, 表示训练者的恢复度的指标 有FIM(Functional Independence Measure: 功能的独立性评价表)。 例如, 针对腿瘫痪的患 者的步行训练, 使用平地步行FI。
14、M作为表示恢复度的指标。 FIM根据帮助量而用17的7个阶 段的值表示。 并且, 平地步行FIM表示训练者的步行能力、 即动作能力。 0004 平地步行FIM(以下, 简称为步行FIM)例如根据训练者在平地步行50m(此外, 也存 在步行距离为15m等的情况)时的帮助量来进行评价。 即, 通过评价训练者在平地步行50m时 的帮助量来进行步行FIM的测定。 然而, 对于帮助量大的训练者, 由于无法频繁地进行步行 FIM的测定, 所以存在无法恰当地评价动作能力这一问题点。 0005 例如, 为了测定步行FIM, 训练者必须在50m以上的平地移动。 因此, 在场所受限的 医院等中, 存在训练者难以移。
15、动至测定场所的情况。 并且, 在训练中, 需要物理治疗师等训 练工作人员时常进行帮助。 因此, 存在无法频繁地测定表示动作能力的指标、 无法恰当地评 价指标这一问题点。 并且, 为了评价平地步行时帮助者的帮助量, 存在根据帮助者(训练工 作人员)不同而导致步行FIM的打分不一致的担忧。 发明内容 0006 本公开提供用于恰当地评价动作能力的学习装置、 推断装置、 复健辅助系统、 方法 以及存储介质。 0007 本发明的复健辅助系统所涉及的第一方式具备: 促动器, 构成为辅助训练者的复 健动作; 传感器, 构成为对与由上述促动器辅助的上述复健动作相关的数据进行检测; 以及 存储介质, 存储学习完。
16、毕模型, 该学习完毕模型将与上述传感器中的检测结果对应的检测 数据作为输入而输出对不使用上述促动器的情况下的上述训练者的动作能力进行表示的 指标。 0008 上述的复健辅助系统可以是用于进行上述训练者的步行训练的步行训练系统, 上 述促动器用于辅助上述训练者的步行动作, 上述指标是不使用上述促动器的情况下的上述 训练者的步行能力的推断值。 0009 在上述的复健辅助系统中, 上述传感器可以为了检测上述训练者的步行动作中的 多个动作量而设置, 在上述动作量的至少一个与预先决定的异常步行基准中的任一个一致 的情况下, 上述复健辅助系统评价为上述步行动作是异常步行, 上述检测数据包含是否是 上述异常。
17、步行的评价结果。 0010 在上述的复健辅助系统中, 上述学习完毕模型可以将与上述促动器的设定相关的 说明书 1/29 页 5 CN 112137844 A 5 设定参数作为输入而输出上述指标。 0011 在上述的复健辅助系统中, 上述学习完毕模型可以将与上述训练者相关的训练者 数据作为输入而输出上述指标。 0012 在上述的复健辅助系统中, 上述促动器可以辅助多个训练者的复健动作。 可以根 据与上述训练者相关的训练者数据将上述多个训练者分类成组, 按每个上述组来设定不同 的上述学习完毕模型。 0013 本发明的推断装置所涉及的第二方式是对利用复健辅助装置进行复健的训练者 的动作能力进行推断的。
18、推断装置。 上述推断装置具备: 数据取得部, 构成为取得与上述训练 者的复健相关的复健数据; 和推断部, 构成为基于上述复健数据来推断上述动作能力, 上述 复健辅助装置具备: 促动器, 构成为辅助上述训练者的复健动作; 和传感器, 构成为对与由 上述促动器辅助的上述复健动作相关的数据进行检测。 上述复健数据包含与上述传感器中 的检测结果对应的检测数据, 在上述推断部中使用学习完毕模型, 该学习完毕模型将上述 检测数据作为输入而输出对不使用上述促动器的情况下的上述动作能力进行表示的指标。 0014 本发明的推断方法所涉及的第三方式是对利用复健辅助装置进行复健的训练者 的动作能力进行推断的推断方法。
19、。 上述推断方法具备如下步骤: 取得与上述训练者的复健 相关的复健数据; 和基于上述复健数据来推断上述动作能力。 上述复健辅助装置具备: 促动 器, 构成为辅助上述训练者的复健动作; 和传感器, 对与由上述促动器辅助的上述复健动作 相关的数据进行检测, 上述复健数据包含与上述传感器中的检测结果对应的检测数据, 在 推断上述动作能力时使用学习完毕模型, 该学习完毕模型将上述检测数据作为输入而输出 对不使用上述促动器的情况下的上述动作能力进行表示的指标。 0015 本发明的存储介质所涉及的第四方式存储能够由一个或者多个处理器执行且使 上述一个或者多个处理器执行上述的推断方法的命令。 0016 本发。
20、明的学习装置所涉及的第五方式具备: 数据取得部, 取得来自复健辅助装置 的复健数据, 该复健辅助装置具备构成为辅助训练者的复健动作的促动器、 和构成为对与 由上述促动器辅助的上述复健动作相关的数据进行检测的传感器; 数据生成部, 构成为生 成包含表示上述训练者的动作能力的指标和与上述传感器中的检测结果对应的检测数据 的复健数据作为学习用数据; 以及学习部, 构成为通过使用上述学习用数据进行机器学习 来生成学习模型, 该学习模型将上述检测数据作为输入而输出对不使用上述促动器的情况 下的上述训练者的动作能力进行表示的指标。 0017 在上述的学习装置中, 上述复健辅助装置可以是用于进行上述训练者的。
21、步行训练 的步行训练装置, 上述促动器用于辅助上述训练者的步行动作, 上述复健数据包含不使用 上述促动器的情况下的上述训练者的步行能力的实测值作为表示上述训练者的动作能力 的指标, 上述学习部将上述步行能力的实测值作为教导数据来进行学习。 0018 在上述的学习装置中, 上述传感器可以为了检测上述训练者的步行动作中的多个 动作量而设置, 在上述动作量的至少一个与预先决定的异常步行基准中的任一个一致的情 况下, 上述复健辅助装置评价为上述步行动作是异常步行, 上述复健数据包含是否是上述 异常步行的评价结果作为上述检测数据。 0019 在上述的学习装置中, 上述数据取得部可以取得与上述促动器的设定。
22、相关的设定 参数作为上述复健数据, 上述学习部生成将上述设定参数作为输入而输出上述指标的学习 说明书 2/29 页 6 CN 112137844 A 6 模型。 0020 在上述的学习装置中, 上述学习部可以生成将与上述训练者相关的训练者数据作 为输入而输出上述指标的学习模型。 0021 在上述的学习装置中, 上述促动器可以辅助多个训练者的复健动作。 可以根据与 上述训练者相关的训练者数据将上述多个训练者分类成组, 上述学习部按每个上述组生成 不同的上述学习模型。 0022 本发明的存储介质所涉及的第六方式是存储学习完毕模型的存储介质, 该学习完 毕模型能够由一个或者多个处理器执行且用于使上述。
23、一个或者多个处理器以基于由复健 辅助装置取得的评价用复健数据来推断上述训练者的动作能力的方式发挥功能, 上述学习 完毕模型是由上述的学习装置生成的学习模型。 0023 在上述的学习完毕模型中, 可以将上述检测数据与上述指标建立关联而学习。 0024 本发明的学习方法所涉及的第七方式具备如下步骤: 取得来自复健辅助装置的复 健数据, 该复健辅助装置具备构成为辅助训练者的复健动作的促动器、 和构成为检测与由 上述促动器辅助的上述复健动作相关的数据的传感器; 生成包含表示上述训练者的动作能 力的指标和与上述传感器中的检测结果对应的检测数据的复健数据作为学习用数据; 以及 通过使用上述学习用数据进行机。
24、器学习来生成学习模型, 该学习模型将上述检测数据作为 输入而输出对不使用上述促动器的情况下的上述训练者的动作能力进行表示的指标。 0025 本发明的存储介质所涉及的第八方式存储能够由一个或者多个处理器执行且使 上述一个或者多个处理器执行上述的学习方法的命令。 0026 本发明的复健辅助系统的动作方法所涉及的第九方式是具备对训练者的复健动 作进行辅助的促动器和检测与由上述促动器辅助的上述复健动作相关的数据的传感器的 复健辅助系统的动作方法。 上述复健辅助系统的动作方法具备如下步骤: 取得与上述传感 器中的检测结果对应的检测数据; 和将上述检测数据作为输入而输出对不使用上述促动器 的情况下的上述训。
25、练者的动作能力进行表示的指标。 0027 根据本公开的各方式, 能够提供用于恰当地评价动作能力的复健辅助系统、 推断 装置、 学习装置、 方法以及存储介质。 附图说明 0028 以下, 参照附图对本发明的示例性实施例的特征、 优点、 技术及工业重要性进行说 明, 在附图中相同的附图标记表示相同的构成要素, 其中: 0029 图1是本实施方式所涉及的步行训练装置的简要立体图。 0030 图2是步行辅助装置的简要立体图。 0031 图3是表示步行训练装置的系统构成的图。 0032 图4是表示服务器的结构的框图。 0033 图5是用于对控制部中的处理进行说明的流程图。 0034 图6是说明学习用数据。
26、组的表。 0035 图7是用于对学习模型进行说明的图。 0036 图8是表示实施方式2中的处理的流程图。 0037 图9是表示实施方式3中的服务器的结构的框图。 说明书 3/29 页 7 CN 112137844 A 7 0038 图10是对表示恢复度的指标的统计值进行表示的图表。 0039 图11是表示实施方式3中的处理的流程图。 0040 图12是对第一异常步行基准进行说明的图。 0041 图13是对第二异常步行基准进行说明的图。 0042 图14是对第三异常步行基准进行说明的图。 0043 图15是对第四异常步行基准进行说明的图。 0044 图16是对第五异常步行基准进行说明的图。 00。
27、45 图17是对第六异常步行基准进行说明的图。 0046 图18是对第七异常步行基准进行说明的图。 0047 图19是表示步行训练装置的处理动作的流程图。 0048 图20是表示异常步行的判定结果的表。 0049 图21是表示设定参数的变化的表。 0050 图22是用于对使用了Recurrent Neural Network(RNN)的学习模型进行说明的 图。 0051 图23是用于对在实施例中使用的检测数据进行说明的图。 0052 图24是用于对在实施例2中使用的学习模型进行说明的图。 具体实施方式 0053 以下, 通过发明的实施方式对本发明进行说明, 但并不将技术方案所涉及的发明 限定为。
28、以下的实施方式。 另外, 实施方式中说明的结构未必全部是作为用于解决课题的构 件而必须的。 0054 实施方式1 0055 以下, 参照附图对实施方式1进行说明。 0056 (系统构成) 0057 图1是表示实施方式1所涉及的复健辅助系统的一个构成例的整体示意图。 本实施 方式所涉及的复健辅助系统(复健系统)主要由步行训练装置100、 外部通信装置300、 服务 器(服务器装置)500构成。 其中, 服务器500可以是能够与步行训练装置100通信的外部服务 器, 也可以安装于步行训练装置100的装置主体内。 即, 步行训练装置100可以包括服务器 500, 也可以不包括服务器500。 可以是后。
29、述的学习完毕模型被安装于外部的服务器500的结 构, 也可以是被安装于步行训练装置100的结构。 0058 步行训练装置100是对训练者(用户)900的复健(复健锻炼)进行辅助的复健辅助 装置的一个具体例。 步行训练装置100是用于作为一条腿瘫痪的偏瘫患者的训练者900根据 训练工作人员901的指导来进行步行训练的装置。 这里, 训练工作人员901能够是治疗师(物 理治疗师)或者医师, 由于通过指导或者帮助等来辅助训练者的训练, 所以还能够称为训练 指导者、 训练帮助者、 训练辅助者等。 0059 步行训练装置100主要具备: 控制盘133, 安装于构成整体的骨架的框架130; 跑步 机131。
30、, 供训练者900步行; 以及步行辅助装置120, 佩戴于训练者900的瘫痪侧的腿部亦即病 腿。 0060 框架130立设于被设置在地板面的跑步机131上。 跑步机131通过未图示的马达使 说明书 4/29 页 8 CN 112137844 A 8 环状的带132旋转。 跑步机131是促进训练者900步行的装置, 进行步行训练的训练者900登 上带132, 配合带132的移动来尝试步行动作。 此外, 训练工作人员901例如也能够如图1所示 那样站立在训练者900的背后的带132上来一同进行步行动作, 但通常优选以跨着带132的 状态站立等处于容易进行训练者900的帮助的状态。 0061 框架1。
31、30支承对进行马达、 传感器的控制的整体控制部210加以收容的控制盘133、 向训练者900提示训练的进展状况等的例如作为液晶面板的训练用监视器138等。 另外, 框 架130在训练者900的头上部前方附近支承前侧抻拉部135, 在头上部附近支承保护带 (Harness)抻拉部112, 在头上部后方附近支承后侧抻拉部137。 另外, 框架130包括用于供训 练者900抓握的扶手130a。 0062 扶手130a被配置于训练者900的左右两侧。 各个扶手130a沿着与训练者900的步行 方向平行的方向配置。 扶手130a的上下位置以及左右位置能够调整。 即, 扶手130a能够包括 变更其高度以及。
32、宽度的机构。 并且, 扶手130a例如还可构成为通过以使高度在步行方向的 前方侧与后方侧不同的方式进行调整而能够变更其倾斜角度。 例如, 扶手130a能够带有沿 着步行方向逐渐变高那样的倾斜角度。 0063 另外, 在扶手130a设置有检测从训练者900承受的载荷的扶手传感器218。 例如, 扶 手传感器218能够是电极被配置为矩阵状的阻力变化检测型的载荷检测片。 另外, 扶手传感 器218还能够是将3个轴的加速度传感器(x、 y、 z)与3个轴的陀螺仪传感器(roll、 pitch、 yaw)复合而成的6轴传感器。 其中, 扶手传感器218的种类、 设置位置是任意的。 0064 照相机140。
33、承担作为用于观察训练者900的全身的拍摄部的功能。 照相机140以与 训练者相对的方式被设置于训练用监视器138的附近。 照相机140拍摄训练中的训练者900 的静态图像、 动态图像。 照相机140包括成为能够捕捉训练者900的全身的程度的视场角的 镜头与拍摄元件的套组。 拍摄元件例如是CMOS(Complementary Metal-Oxide- Semiconductor)图像传感器, 将在成像面成像的光学像变换为图像信号。 0065 通过前侧抻拉部135与后侧抻拉部137协作的动作, 来以步行辅助装置120的载荷 不成为病腿的负担的方式抵消该载荷, 并且, 根据设定的程度来辅助病腿的摆动。
34、动作。 0066 前侧钢丝134的一端与前侧抻拉部135的卷取机构连结, 另一端与步行辅助装置 120连结。 前侧抻拉部135的卷取机构通过使未图示的马达开/关来根据病腿的活动而卷取、 导出前侧钢丝134。 同样, 后侧钢丝136的一端与后侧抻拉部137的卷取机构连结, 另一端与 步行辅助装置120连结。 后侧抻拉部137的卷取机构通过使未图示的马达开/关来根据病腿 的活动而卷取、 导出后侧钢丝136。 通过这样的前侧抻拉部135与后侧抻拉部137协作的动 作, 来以步行辅助装置120的载荷不成为病腿的负担的方式抵消该载荷, 并且, 根据设定的 程度来辅助病腿的摆动动作。 0067 例如, 训。
35、练工作人员901作为操作人员而对于重度瘫痪的训练者将进行辅助的程 度设定得大。 若将进行辅助的程度设定得大, 则前侧抻拉部135配合病腿的摆动时机以比较 大的力卷取前侧钢丝134。 若训练进展而不需要辅助, 则训练工作人员901将进行辅助的程 度设定为最小。 若进行辅助的程度被设定为最小, 则前侧抻拉部135配合病腿的摆动时机以 仅消除步行辅助装置120的自重的力来卷取前侧钢丝134。 0068 步行训练装置100具备以背带(brace)110、 保护带钢丝111以及保护带抻拉部112 作为主要构成要素的、 作为安全装置的防止跌倒保护带装置。 背带110是卷绕于训练者900 说明书 5/29 。
36、页 9 CN 112137844 A 9 的腹部的带, 例如通过面粘扣而固定于腰部。 背带110具备供作为吊具的保护带钢丝111的 一端连接的连结钩110a, 亦能称为悬吊带。 训练者900以连结钩110a位于后背部的方式佩戴 背带110。 0069 保护带钢丝111的一端与背带110的连结钩110a连结, 另一端与保护带抻拉部112 的卷取机构连结。 保护带抻拉部112的卷取机构通过使未图示的马达开/关来卷取、 导出保 护带钢丝111。 通过这样的结构, 在训练者900要跌倒的情况下, 防止跌倒保护带装置根据检 测到该动向的整体控制部210的指示来卷取保护带钢丝111, 通过背带110来支承。
37、训练者900 的上身, 防止训练者900跌倒。 0070 背带110具备用于检测训练者900的姿势的姿势传感器217。 姿势传感器217例如是 将陀螺仪传感器与加速度传感器组合而成的传感器, 输出佩戴了背带110的腹部相对于重 力方向的倾斜角。 0071 管理用监视器139被安装于框架130, 是主要用于供训练工作人员901监视以及操 作的显示输入装置。 管理用监视器139例如是液晶面板, 在其表面设置有触摸面板。 管理用 监视器139显示与训练设定相关的各种菜单项目、 训练时的各种参数值、 训练结果等。 另外, 在管理用监视器139的附近设置有紧急停止按钮232。 通过训练工作人员901按压。
38、紧急停止 按钮232, 由此步行训练装置100紧急停止。 0072 步行辅助装置120被佩戴于训练者900的病腿, 通过减轻病腿的膝关节处的伸展以 及屈曲的负荷来辅助训练者900的步行。 步行辅助装置120具备测量脚底载荷的传感器等, 向整体控制部210输出与移动腿相关的各种数据。 另外, 背带110还能够使用具有旋转部的 连接部件(以下, 称为臀部接头: a hip joint)来与步行辅助装置120连接。 关于步行辅助装 置120的详细内容将后述。 0073 整体控制部210生成可包括与训练设定相关的设定参数、 作为训练结果从步行辅 助装置120输出的与移动腿相关的各种数据等的复健数据。 。
39、该复健数据能够包括表示训练 工作人员901或者其经验年数、 熟练度等的数据、 表示训练者900的症状、 步行能力、 恢复度 等的数据、 从设置于步行辅助装置120的外部的传感器等输出的各种数据等。 其中, 关于复 健数据的详细内容将后述。 0074 外部通信装置300是向外部发送复健数据的发送构件的一个具体例。 外部通信装 置300能够具有接受并暂时存储步行训练装置100所输出的复健数据的功能、 和将存储的复 健数据向服务器500发送的功能。 0075 外部通信装置300例如通过USB(Universal Serial Bus)线缆与步行训练装置100 的控制盘133连接。 另外, 外部通信装。
40、置300经由无线通信设备410例如通过无线LAN(Local Area Network)与因特网或者内部网等网络400连接。 此外, 步行训练装置100也能够具备通 信装置来代替外部通信装置300。 0076 服务器500是存储复健数据的存储构件的一个具体例。 服务器500与网络400连接, 具有蓄积从外部通信装置300接收到的复健数据的功能。 服务器500的功能将后述。 0077 在本实施方式1中, 作为复健辅助装置的一个例子, 对步行训练装置100进行说明, 但并不局限于此, 也可以是进行训练者的复健辅助的任意的复健辅助装置。 例如, 复健辅助 装置可以是辅助肩、 臂的复健的上肢复健辅助装。
41、置。 或者, 复健辅助装置也可以是辅助训练 者的平衡能力的复健的复健辅助装置。 说明书 6/29 页 10 CN 112137844 A 10 0078 接下来, 使用图2对步行辅助装置120进行说明。 图2是表示步行辅助装置120的一 个构成例的简要立体图。 步行辅助装置120主要具备控制单元121、 支承病腿的各部的多个 框架、 以及用于检测施加于脚底的载荷的载荷传感器222。 0079 控制单元121包括进行步行辅助装置120的控制的辅助控制部220, 另外, 还包括产 生用于对膝关节的伸展运动以及屈曲运动进行辅助的驱动力的未图示的马达。 支承病腿的 各部的框架包括大腿框架122和与大腿。
42、框架122连结为转动自如的小腿框架123。 另外, 该框 架包括与小腿框架123连结为转动自如的脚掌框架124、 与前侧钢丝134连结的前侧连结框 架127、 以及与后侧钢丝136连结的后侧连结框架128。 0080 大腿框架122与小腿框架123绕图示的铰接轴Ha相对转动。 控制单元121的马达根 据辅助控制部220的指示进行旋转, 以大腿框架122与小腿框架123绕铰接轴Ha相对打开或 者闭合的方式施力。 收纳于控制单元121的角度传感器223例如是旋转式编码器, 检测大腿 框架122与小腿框架123绕铰接轴Ha所成的角。 小腿框架123与脚掌框架124绕图示的铰接轴 Hb相对转动。 相对。
43、转动的角度范围通过调整机构126预先调整。 0081 前侧连结框架127被设置为在大腿的前侧向左右方向伸延并在两端与大腿框架 122连接。 另外, 在前侧连结框架127, 在左右方向的中央附近设置有用于连结前侧钢丝134 的连结钩127a。 后侧连结框架128被设置为在小腿的后侧沿左右方向伸延并在两端分别与 沿上下伸延的小腿框架123连接。 另外, 在后侧连结框架128, 在左右方向的中央附近设置有 用于连结后侧钢丝136的连结钩128a。 0082 大腿框架122具备大腿带129。 大腿带129是一体设置于大腿框架的带, 被卷绕于病 腿的大腿部来将大腿框架122固定于大腿部。 由此, 防止了。
44、步行辅助装置120的整体相对于 训练者900的腿部偏移。 0083 载荷传感器222是被埋入至脚掌框架124的载荷传感器。 载荷传感器222对训练者 900的脚底所承受的垂直载荷的大小与分布进行检测, 例如也能够构成为计算COP(Center Of Pressure: 载荷中心)。 载荷传感器222例如是电极被配置为矩阵状的阻力变化检测型的 载荷检测片。 0084 接下来, 参照图3对步行训练装置100的系统构成例进行说明。 图3是表示步行训练 装置100的系统构成例的框图。 如图3所示, 步行训练装置100能够具备整体控制部210、 跑步 机驱动部211、 操作受理部212、 显示控制部21。
45、3以及抻拉驱动部214。 另外, 步行训练装置100 能够具备保护带驱动部215、 图像处理部216、 姿势传感器217、 扶手传感器218、 通信连接IF (接口)219、 输入输出单元231以及步行辅助装置120。 0085 整体控制部210例如是MPU(Micro Processing Unit), 通过执行从系统存储器读 入的控制程序来执行装置整体的控制。 整体控制部210能够具有后述的步行评价部210a、 训 练判定部210b、 输入输出控制部210c以及通知控制部210d。 0086 跑步机驱动部211包括使带132旋转的马达及其驱动电路。 整体控制部210通过向 跑步机驱动部21。
46、1输送驱动信号来执行带132的旋转控制。 整体控制部210例如根据由训练 工作人员901设定的步行速度来调整带132的旋转速度。 0087 操作受理部212受理来自训练工作人员901的输入操作来向整体控制部210发送操 作信号。 训练工作人员901对构成操作受理部212的、 设置于装置的操作按钮、 重叠于管理用 监视器139的触摸面板、 附属的遥控器等进行操作。 通过该操作, 能够赋予电源的开/关、 训 说明书 7/29 页 11 CN 112137844 A 11 练的开始的指示、 进行与设定相关的数值的输入、 菜单项目的选择。 此外, 操作受理部212还 能够受理来自训练者900的输入操作。
47、。 0088 显示控制部213接受来自整体控制部210的显示信号而生成显示图像, 并显示于训 练用监视器138或者管理用监视器139。 显示控制部213根据显示信号来生成表示训练的进 展的图像、 由照相机140拍摄到的实时影像。 0089 抻拉驱动部214包括构成前侧抻拉部135的、 用于抻拉前侧钢丝134的马达及其驱 动电路和构成后侧抻拉部137的、 用于抻拉后侧钢丝136的马达及其驱动电路。 整体控制部 210通过向抻拉驱动部214输送驱动信号来分别控制前侧钢丝134的卷取与后侧钢丝136的 卷取。 另外, 并不局限于卷取动作, 通过控制马达的驱动转矩来控制各钢丝的抻拉力。 整体 控制部2。
48、10例如根据载荷传感器222的检测结果来确定病腿从立腿状态切换为摆腿状态的 时机, 通过与该时机同步地使各钢丝的抻拉力增减, 来辅助病腿的摆动动作。 0090 保护带驱动部215包括构成保护带抻拉部112的、 用于抻拉保护带钢丝111的马达 及其驱动电路。 整体控制部210通过向保护带驱动部215输送驱动信号来控制保护带钢丝 111的卷取、 保护带钢丝111的抻拉力。 例如, 在预测到训练者900跌倒的情况下, 整体控制部 210卷取一定量的保护带钢丝111来防止训练者跌倒。 0091 图像处理部216与照相机140连接, 能够从照相机140接受图像信号。 图像处理部 216根据来自整体控制部。
49、210的指示来从照相机140接受图像信号并对接受到的图像信号进 行图像处理来生成图像数据。 另外, 图像处理部216还能够根据来自整体控制部210的指示 来对从照相机140接受到的图像信号实施图像处理而执行特定的图像解析。 例如, 图像处理 部216通过图像解析来检测与跑步机131接触的病腿的脚的位置(立腿位置)。 具体而言, 图 像处理部216例如通过提取脚掌框架124的前端附近的图像区域并对在与该前端部重叠的 带132上描绘的识别标记进行解析来运算立腿位置。 0092 姿势传感器217如上述那样检测训练者900的腹部相对于重力方向的倾斜角并将 检测信号向整体控制部210发送。 整体控制部2。
50、10使用来自姿势传感器217的检测信号来运 算训练者900的姿势、 具体为躯干的倾斜角。 其中, 整体控制部210与姿势传感器217可以有 线连接, 也可以通过近距离无线通信进行连接。 0093 扶手传感器218检测施加于扶手130a的载荷。 即, 训练者900无法通过两腿完全支 承自身的体重的量的载荷施加于扶手130a。 扶手传感器218检测该载荷并将检测信号向整 体控制部210发送。 0094 整体控制部210还承担作为执行与控制相关的各种运算等的功能执行部的作用。 步行评价部210a使用从各种传感器取得的数据来评价训练者900的步行动作是否为异常步 行。 训练判定部210b例如基于步行评。
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