本文關鍵詞：基于卡爾曼濾波理論的KOA運動療法規(guī)范性的研究　出處：《福州大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： KOA 參數模型 卡爾曼濾波理論 運動療法 直腿抬高 規(guī)范性

【摘要】：膝骨性關節(jié)炎(Knee Osteoarthritis, KOA)是最常見的慢性、進展性的骨性關節(jié)疾病,此病進展緩慢,每個病人表現不完全相同,但最終都會表現為膝關節(jié)行走功能喪失。該疾病給患者心理和生理帶來極大的創(chuàng)傷,使中老年人生活質量降低。因此安全、低成本地治療KOA,具有廣泛的社會需求和廣闊的應用前景。運動療法可以有效地改善關節(jié)功能,緩解關節(jié)疼痛,是一種效果良好且應用廣泛的基礎療法。運動療法的規(guī)范性是通過醫(yī)生的經驗指標來判斷,要求患者在醫(yī)院通過醫(yī)生的指導進行運動療法,在家難以確�；颊哌\動的規(guī)范性,這就限制運動療法的推廣和應用。因此,本文為了增強患者在家進行運動療法的訓練效果,.采用基于濾波算法的人體下肢運動狀態(tài)估計方法來進行研究,提出運動療法規(guī)范性評判的新思路。本文研究內容主要包括以下幾個方面：(1)加速度信號的采集。設計加速度采集系統(tǒng)采集加速度信號并將其傳輸到PC機進行處理與分析。(2)人體下肢運動模型的建立。引入加速度信號來描述人體下肢運動,對運動療法中的直腿抬高(Straight Leg Raise, SLR)運動過程進行受力分析并建立狀態(tài)空間模型,模型中的狀態(tài)方程體現直腿抬高運動規(guī)律,其輸出方程反映加速度信號和其狀態(tài)變量間的關系。(3)濾波與狀態(tài)估計。闡述卡爾曼濾波器、擴展卡爾曼濾波器(EKF)和基于Unscented變換的無跡卡爾曼濾波器(UKF)的原理、特點和實現步驟。對采集得到的直腿抬高運動數據進行預處理,并分別用EKF算法和UKF算法對人體下肢運動模型進行狀態(tài)估計,最后并討論這兩種濾波器的濾波效果。結果表明,UKF濾波效果優(yōu)于EKF。(4)規(guī)范性評判與監(jiān)測。分析估計出的運動狀態(tài)變量對規(guī)范性性能指標的影響程度,確定判斷規(guī)則,進而進行規(guī)范性判斷。最后設計基于Android操作系統(tǒng)的直腿抬高規(guī)范性監(jiān)測軟件,使得規(guī)范性結果可以傳輸到手機上并在其顯示,實現了規(guī)范性的監(jiān)測。實驗結果表明,采用基于EKF和UKF的這兩種人體下肢運動狀態(tài)估計方法都可以客觀定量地評判膝骨性關節(jié)炎的運動療法規(guī)范性,并且通過直腿抬高規(guī)范性監(jiān)測軟件實現了運動療法規(guī)范性的監(jiān)測。
[Abstract]:Knee Osteoarthritis (KOA) is the most common chronic, progressive osteoarthropathy, which progresses slowly and is not identical in every patient. However, it will eventually be manifested as the loss of walking function of the knee joint. The disease brings great psychological and physiological trauma to the patients and reduces the quality of life of the middle-aged and elderly. Therefore, it is safe and low-cost to treat KOA. Exercise therapy can effectively improve joint function and relieve joint pain. Exercise therapy is a kind of basic therapy which has good effect and is widely used. The standard of exercise therapy is judged by the doctor's experience index and requires the patient to carry on the exercise therapy through the doctor's instruction in the hospital. It is difficult to ensure the normality of patients' exercise at home, which limits the popularization and application of exercise therapy. Therefore, this paper aims to enhance the training effect of exercise therapy at home. The method of estimation of human lower limb motion state based on filter algorithm is studied. A new idea for the normative evaluation of exercise therapy is put forward. The research contents of this paper mainly include the following aspects: 1). Acquisition of acceleration signal. Design acceleration acquisition system to collect acceleration signal and transmit it to PC for processing and analysis. The establishment of human lower extremity motion model. The acceleration signal is introduced to describe the human lower limb motion. The state space model of straight Leg raised straight Leg (SLR) in exercise therapy was established. The equation of state in the model reflects the law of straight leg elevation, and the output equation reflects the relationship between acceleration signal and its state variable. The principle of extended Kalman filter (EKF) and unscented Kalman filter (UKF) based on Unscented transform. Characteristics and implementation steps. The data of straight leg elevation are preprocessed, and the state of human lower limb motion model is estimated by EKF algorithm and UKF algorithm respectively. Finally, the filtering effects of these two filters are discussed. The effect of UKF filter is better than that of EKF.4) normative evaluation and monitoring. The influence of the estimated motion state variables on the normative performance index is analyzed and the judgment rules are determined. Finally, the standard monitoring software based on the Android operating system is designed to make the normative results can be transmitted to the mobile phone and displayed on the mobile phone. The results show that the two methods of motion state estimation based on EKF and UKF can objectively and quantitatively judge the standard of exercise therapy for knee osteoarthritis. And through straight-leg elevation normative monitoring software to achieve the normative monitoring of exercise therapy.
【學位授予單位】：福州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R684.3;TN911.7

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