發(fā)布時(shí)間：2017-10-10 15:11

  本文關(guān)鍵詞：基于Kinect的家庭輔助上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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【摘要】：目前,人口老齡化,高血壓、腦卒中的患病率日益增長(zhǎng);由于交通事故、地震和海嘯等因素造成的傷害,導(dǎo)致肢體殘疾的人數(shù)逐年上升。肢體損傷通常會(huì)導(dǎo)致肢體功能障礙甚至缺失。醫(yī)學(xué)研究表明,手術(shù)治療僅為肢體功能重建的開(kāi)始,要想恢復(fù)功能,需要結(jié)合科學(xué)的康復(fù)訓(xùn)練。在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域,傳統(tǒng)的康復(fù)訓(xùn)練需要穿戴復(fù)雜的設(shè)備,而且專業(yè)的康復(fù)醫(yī)師也較少,整體康復(fù)醫(yī)療資源比較缺乏。人機(jī)交互式的康復(fù)訓(xùn)練方法可以讓這個(gè)問(wèn)題得到有效解決�；谌藱C(jī)交互的智能康復(fù)訓(xùn)練所需設(shè)備廉價(jià)、小型輕便,能夠保證患者后期在家就可以進(jìn)行輔助康復(fù)訓(xùn)練,從而實(shí)現(xiàn)康復(fù)訓(xùn)練的家庭化。所以,研究居家式的輔助康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)具有重要的社會(huì)價(jià)值和意義。首先,利用Kinect設(shè)備,構(gòu)建了一套交互式康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用光學(xué)傳感器實(shí)時(shí)獲取患者的康復(fù)訓(xùn)練軌跡,并將訓(xùn)練軌跡與按照醫(yī)生的要求設(shè)計(jì)的運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)病患與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作的匹配程度來(lái)評(píng)價(jià)康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作完成的準(zhǔn)確性。同時(shí)將訓(xùn)練與趣味性的游戲相結(jié)合,避免了康復(fù)訓(xùn)練的枯燥性,提高了患者訓(xùn)練的積極性。為了避免過(guò)度訓(xùn)練造成肌肉的拉傷等傷害,在訓(xùn)練的過(guò)程中實(shí)時(shí)地采集被訓(xùn)練肌肉的表面肌電信號(hào),并對(duì)其進(jìn)行疲勞分析。為科學(xué)、方便、安全的康復(fù)訓(xùn)練提供了有效的依據(jù)。其次,為了精確地分析肌肉的狀態(tài),確定合理的康復(fù)訓(xùn)練計(jì)劃,提出了一種分析肌肉疲勞的方法。該方法利用兩個(gè)較小的時(shí)間段內(nèi)表面肌電信號(hào)的積分肌電值(integrated EMG,iEMG)差值的特征突變來(lái)判斷肌肉疲勞的時(shí)間點(diǎn),并以肱二頭肌為例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性,該方法為保證居家康復(fù)訓(xùn)練的安全性提供了一定的理論依據(jù)。最后,基于人體動(dòng)作識(shí)別和肌肉疲勞的分析方法完成了“家庭化、趣味化”家庭輔助康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì),并進(jìn)行了試驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該系統(tǒng)具有較好的康復(fù)訓(xùn)練效果,而且具有一定的趣味性。本文工作拓展了Kinect的應(yīng)用領(lǐng)域,對(duì)居家康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)進(jìn)行了初探性的研究,為后續(xù)實(shí)現(xiàn)智能的輔助康復(fù)訓(xùn)練以及居家康復(fù)設(shè)備的研究提供一定的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。
【關(guān)鍵詞】：康復(fù)訓(xùn)練 Kinect 姿勢(shì)識(shí)別 肌電信號(hào) 訓(xùn)練評(píng)估 運(yùn)動(dòng)時(shí)間
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R496
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 人機(jī)交互研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 表面肌電信號(hào)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文主要工作13-14
• 1.4 文章章節(jié)安排14-15
• 第2章 Kinect開(kāi)發(fā)平臺(tái)15-22
• 2.1 Kinect結(jié)構(gòu)15-16
• 2.2 Kinect處理識(shí)別過(guò)程16-17
• 2.3 Kinect工作原理17-19
• 2.3.1 獲取深度圖像17
• 2.3.2 Kinect骨架獲取原理17-19
• 2.4 姿勢(shì)識(shí)別19-21
• 2.5 Kinect SDK21
• 2.6 本章小結(jié)21-22
• 第3章 康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)22-28
• 3.1 康復(fù)訓(xùn)練動(dòng)作的設(shè)計(jì)22-24
• 3.2 設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)24-26
• 3.3 DTW（動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整）算法原理26-27
• 3.4 本章小結(jié)27-28
• 第4章 系統(tǒng)的交互實(shí)現(xiàn)28-38
• 4.1 動(dòng)作獲取28-29
• 4.2 虛擬環(huán)境設(shè)計(jì)29-30
• 4.2.1 系統(tǒng)主框架、圖形、角色和聲音的設(shè)計(jì)29-30
• 4.2.2 搭建康復(fù)訓(xùn)練環(huán)境30
• 4.3 Kinect動(dòng)作捕捉30-31
• 4.4 交互設(shè)計(jì)31-36
• 4.4.1 交互設(shè)計(jì)相關(guān)算法31-32
• 4.4.2 軌跡上圖形的變化32
• 4.4.3 手臂和圖形的碰撞過(guò)程32-34
• 4.4.4 交互設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)34-36
• 4.5 康復(fù)方案設(shè)計(jì)36
• 4.6 本章小結(jié)36-38
• 第5章 基于交互動(dòng)作的肱二頭肌疲勞點(diǎn)分析38-54
• 5.1 人體表面肌電信號(hào)38-39
• 5.2 肌電信號(hào)的數(shù)據(jù)來(lái)源39-41
• 5.2.1 肌電信號(hào)的采集設(shè)備和材料39-41
• 5.2.2 肌電信號(hào)的數(shù)據(jù)41
• 5.3 肌肉疲勞點(diǎn)分析41-53
• 5.3.1 肌電信號(hào)特征分析41-42
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程42-47
• 5.3.3 分析數(shù)據(jù)得出疲勞點(diǎn)47-53
• 5.4 結(jié)論53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 第6章 總結(jié)和展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-60
• 致謝60

【相似文獻(xiàn)】

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6 記者 高加平　吳勇 通訊員 王蓉 實(shí)習(xí)生 劉楠;400多殘疾兒接受免費(fèi)康復(fù)訓(xùn)練[N];泰州日?qǐng)?bào);2008年

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本文編號(hào)：1007059