(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 202211429650.9 (22)申请日 2022.11.15 (71)申请人 安徽星辰智跃科技有限责任公司 地址 230036 安徽省合肥市高新区香 樟大 道168号科技实业园B-4#号楼 2层-1 (72)发明人 何将　 (74)专利代理 机构 广州市华学知识产权代理有 限公司 4 4245 专利代理师 高宁馨 (51)Int.Cl. A61B 5/00(2006.01) A61B 5/0205(2006.01) (54)发明名称 一种运动神经通路检测量化的方法、 系统和 装置 (57)摘要 本发明提供了一种运动神经通路检测量化 的方法、 系统和装置， 通过静息态、 运动想象、 运 动执行和运动平复等多个状态时期环节设置， 实 现从大脑中枢运动调节、 自主神经协 同反馈、 脊 髓&脊神经运动神经下行、 肌肉系统运动控制输 出、 执行过程中的感觉 反馈等多层次检测量化和 综合分析， 更系统地分析被试或患者的运动神经 通路的状态水平和系统能力， 更精确地识别运动 神经通路的损伤部位、 损伤程度和康复治疗效 果， 从而进一步临床诊断和康复治疗提供有力可 靠的证据。 权利要求书16页 说明书35页 附图2页 CN 115486818 A 2022.12.20 CN 115486818 A 1.一种运动神经通路检测量 化的方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待检测对象在不同运动状态时期完成预先设置的指定运动行为后的链路生理状 态信号， 提取链路运动生理状态时期时效特 征； 对所述链路运动 生理状态时期时效特征进行量化处理， 生成响应特征量化的第 一数据 集、 峰时效应特征量化的第二数据集、 链路特征量化的第三数据集、 能力转移指数量化的第 四数据集以及功能评价指数量化的第五数据集， 由所述第一数据集、 所述第二数据集、 所述 第三数据集、 所述第四数据集和所述第五数据集组成运动神经通路检测量化的结果数据 集； 对所述结果数据集进行量化分析， 并结合预先构建的运动神经通路特征对比库， 生成 所述待检测对象的运动神经通路检测量 化报告。 2.根据权利要求1所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述获取待检测 对象在不同运动状态时期 完成预先设置的指定运动行为后的链路生理状态信号， 提取链路 运动生理状态时期时效特 征的步骤 包括： 根据所述待检测对象的基本信息， 设计并确定运动神经通路检测量化方案并启动检 测； 进行指定运动行为提示， 要求所述待检测对象完成所述预先设置的指定运动行为， 获 取所述待检测对象不同运动状态时期的所述链路生理状态信号； 对所述链路生理状态信号进行信号分析处 理， 生成链路运动生理状态信号数据； 从所述链路运动生理状态信号数据中提取不同所述运动状态时期的运动生理状态特 征， 生成所述链路运动生理状态时期时效特 征。 3.根据权利要求2所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述指定运动行 为提示至少包括检测开始提示、 运动想象提示、 运动动作提示、 运动结束提示、 检测结束提 示； 其中， 所述运动想象提示至少包括运动想象的执行动作描述和 动作维持时长， 所述运动 动作提示至少包括执 行动作描述和动作维持时长 。 4.根据权利要求3所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述运动状态时 期至少包括静息基线期、 运动想象期、 运动执 行期、 运动平复期、 检测间歇期。 5.根据权利要求4所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述运动执行期 至少包括脑中枢调控时效区间、 自主神经协同时效区间、 脊运动下行时效区间、 肌运动执行 时效区间； 其中， 所述时效区间至少包括神经电生理观察区间、 血液动力学观察区间、 动态 代谢动力学观察区间。 6.根据权利要求5所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述链路生理状 态信号至少包括大脑中枢皮质第一目标部位的第一生理数字信号、 自主神经功能第二目标 部位的第二生理数字信号、 脊髓运动下行节段第三 目标部位的第三生理数字信号、 肌肉运 动执行通路第四目标部位的第四生理数字信号。 7.根据权利要求6所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述第 一目标部 位至少包括前额叶皮质区、 背侧额叶皮质区、 顶叶皮质区、 中央区皮质区、 颞叶皮质区； 所述 第一生理数字信号至少包括脑电生 理信号、 血氧水平依赖 信号和皮肤电信号； 所述脑 电生理信号由脑电图采集设备或传感器、 脑磁图设备或传感器采集 生成。 8.根据权利要求7所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述第 二目标部权　利　要　求　书 1/16 页 2 CN 115486818 A 2位至少包括血氧水平依赖采集部位、 心电采集部位、 脉搏采集部位、 呼吸采集部位、 血氧采 集部位、 体温采集部位和皮肤电采集部位； 所述第二生理数字信号至少包括血氧水平依赖 信号、 心电信号、 脉搏信号、 呼吸信号、 血 氧信号、 体温信号和皮肤电信号。 9.根据权利要求8所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述第 三目标部 位根据指定运动行为确定， 选择所述指定运动行为所涉及运动肌肉部位感觉运动神经 ‑脊 神经的同节段或近节段支配的肌肉群体表区域； 所述第三生理数字信号至少包括血氧水平 依赖 信号、 肌电信号、 皮肤电信号、 皮肤温度信号和 加速度信号。 10.根据权利要求9所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述第四目标 部位根据所述指定运动行为确定， 选择所述指 定运动行为所涉及运动执行相关紧邻紧密肌 肉群体表区域； 所述第四生理数字信号至少包括血氧水平依赖 信号、 肌电信号、 皮肤 电信号、 皮肤温度信号和 加速度信号。 11.根据权利要求10所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述运动神经 通路检测量化方案至少包括检测方案名称、 检测目的目标、 所述指 定运动行为、 运动强度队 列、 运动维持时长、 检测间隔时间和所述指定运动行为提示； 其中， 所述检测间隔时间根据 所述运动强度队列和所述 运动维持时长确定 。 12.根据权利要求11所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述信号分析 处理至少包括数字信号预 处理、 信号矫正处理和信号融合处理； 其中， 所述数字信号预 处理 至少包括A/D数模转换、 重采样、 重参考、 降噪、 去伪迹、 工频陷波、 低通滤波、 高通滤波、 带阻 滤波和带通滤波； 所述信号矫正处理具体为对所述链路生理状态信号中的包含伪迹或失真 的信号数据片段进行信号矫正及预测平滑处理； 所述信号融合处理是对所述链路生理状态 信号中同一部位的、 同一信号类型的、 多通道的、 同一运动强度的生理数字信号进 行数字信 号融合； 所述数字信号融合方法至少包括平均叠加、 加权叠加、 最大振幅序列、 最小方差序 列、 最小变异系数序列、 最大变异系数序列中的任意 一信号。 13.根据权利要求12所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述从所述链 路运动生理状态信号数据中提取不同所述运动状态时期的运动生理状态特征， 生成所述链 路运动生理状态时期时效特 征的步骤 还包括： 根据所述指定运动行为提示的时点， 按照所述运动状态时期对所述链路运动生理状态 信号数据进行区间划分和截断提取， 生成链路运动生理状态信号时期时效数据； 对所述链路运动 生理状态信号 时期时效数据进行运动 生理状态特征提取， 生成所述链 路运动生理状态时期时效特 征。 14.根据权利要求13所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述链路运动 生理状态时期时效特征至少包括血氧水平依赖 信号区间特征、 肌电信号区间特征、 皮 肤电信号区间特征、 加速度信号区间特征、 心电信号区间特征、 脉搏信号区间特征、 呼吸信 号区间特征、 血氧信号区间特征、 皮肤温度信号区间特征、 体温信号区间特征、 脑电生理信 号区间特 征。 15.根据权利要求14所述的运动神经通路检测量化的方法， 其特征在于， 所述信号区间 特征至少包括区间数值特征、 区间功率谱特征、 区间包络特征和区间非线性特征； 其中， 所 述区间数值特征至少包括平均值、 均方根、 最大值、 最小值、 方差、 标准差、 变异系数、 峰度和 偏度； 所述区间功率谱特征至少包括总功率、 特征频带功率、 特征频带功率占比、 特征频带权　利　要　求　书 2/16 页 3 CN 115486818 A 3