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1、基于人工神经网络的步态矫形器摘要传统矫形器对脑瘫的治疗起到了一定的的作用，但是没有明显效果。传统矫形器的静态性非智能性，限制了矫形器在治疗中的作用的发挥。本文论述一种以人工神经网络为依托的对病理步态进行实时分析，并做出策略响应的新型矫形器。关键词：步态分析，脑瘫，人工神经网络，时序分析，康复工程，矫形器学。正文一、脑瘫的病理学分析 由于脑部运动神经中枢损伤而造成患者躯体瘫痪，自主运动共济失调，躯体平衡能力下降等多种体征的一种疾病称为脑瘫。神经系统是一个极度精密的系统，而其再生能力居全身各种组织之最差。脑瘫一旦发生，其难以逆转，会对患者及其家庭和社会带来极大的痛苦和沉重负担。攻克脑瘫成了许多神经
2、病理学家终身奋斗的目标。神经系统组织结构上高度精确性才决定其能担负起控制整个生命体这一重任。要生成一个如此精密的系统，要求神经系统在一个极其稳定的环境中发生生成。所以人脑在出生以前已经在其母体内基本发育成熟。个体出生后只在一个较小的范围内进行后续的发育过程。从组织结构上来看，人们的其它三种组织在细胞排列方式极为简单，任意的改变不会影响组织的整体功能，而神经组织则不同，细胞之间具有高度的有序性，这种序或结构一旦被破坏就，其本身具备的功能随即失掉。机体出生以后，神经系统发生发育的稳定环境不复存在，神经系统本身所具备的内部关联性，要求神经系统发育过程中各子系统之间协同发育，这种系统状态在生命个体出生
3、之后出也不复存在。个体出生后神经组织一旦遭受破坏，其在病灶局部恢复原始状态的可能性极小，按照焓理论，整个系统将滑向一个“势能”较低的井中，然后经历一系列的变化，整个系统达到一种新的平衡，体现出一些新的功能，一些脑瘫患者尽管行走时步履蹒跚，但其仍不致于摔倒。这都说明在损伤之后系统进入了一种新的状态。它对躯体的运动控制，尽管不是能量最省，新的控制区域为了完成对这种“步履蹒跚”的控制，在信息的处理上要花费更大的能量。这种系统是不合算的，而系统的整体又处在一种高能状态。为什么会出现这种状态，系统在损伤之后。由原先的状态滑向新的状态的过种，每一步所消耗能量的总和应该是较低的。但是为了在病灶区尽快的生长出
4、新的胶原组织，以使得病灶区同正常区绝缘，避免影响正常区域的工作，病灶区将很快被胶原组织代替，病灶来不及进行自组织训练，来形成新的功能区对病灶区进行代偿。二、矫形器原理与结构 我们通过让低级中枢为躲避电流剌激而使躯体克服病理动作，在中枢神经中建立一个功能代偿区，这就需要在患者的训练过程中通过智能化的电击仪器给以辅助。人工神经网络在模式识别和过程控制中有着广泛的应用，本发明发挥神经网络在模式识别和过程控制中的作用构建一个帮助脑瘫患者康复训练的矫正器。1、 神经网的输入输出髋关节：两个自由度； 膝关节：一个自由度； 踝关节：两个自由度；共需5个传感器就可将一侧腿运动状态记录，双侧共10个传感器。每隔
5、一个时段传来一组信息，由一组（10个）寄存器保存，共有5组寄存器（50个）。5组寄存器形成一个以一定时间间隔记录下双腿运动状态的时间序列，存入的信息先进先出，始终顺序接收最近5个时间段的信息。神经网的输入节点有50个与寄存器相连。神经网的输出：10个节点与关节的各个自由度对应。2、正常步态发生器取一正常步态样本，按一定时间间隔将其划分为若干段。将连续5个段的值加入神经网，神经网的期望响应为下一段的值，根据反向传播算法修改网络权值。然后样本的下一时段值输入到寄存器队列中，开始下一轮的训练。最后使神经网能够在频率信号的驱动下，按上面步骤产生一近似正常步态。3、矫形过程神经网在频率信号的驱动下工作。
6、神经网的输出与传感器传来的信息进行比较，当两者的差值绝对值超过一定大小将给相应的刺激电极一个信号，控制刺激电极对人体特定的部位进行刺激。步态实际值：R ，神经网输出值：O ，修正率：KO = O + K （R O ）当K=0时严格按神经网矫形，步态发生器忽略外界的影响，K一般取0.5实际步态信息加入到神经网中。若患者实际步态严重偏离正常步态时，可以构造一组介于正常步态和病理步态之间的步态样本对神经网进行训练，对患者进行矫正，然后慢慢趋于正常步态，达到矫正目的，这样可以避免神经网输入数据过度偏离正常样本而失效。该矫形器能够对患者的步态进行实时识别，电击相应人体部位，迫使患者改变错误步态。人脑的高级神经中枢没有参与矫正过程，所以长时间配带矫形器时不会引起高级神经中枢的疲劳，相反为了及时避免电击，在低级中枢的形成高速反应的代偿区域，最终将控制人体正常行走的功能交给低级中枢完成。4、矫形器结构将十个应力传感器缝在紧身裤的相应位置，应力信号经模数转换后传入单片机，将已经训练好的神经网程序写入单片机，由单片机传出十根信号线经放大后连于电极。将剌激电极缝在紧身裤的相应位置。基于人工神经网络的步态矫形器滨州市华滨新村毛毛科技工作室手机：1320543389 联系人：丁胜
