本文關鍵詞：基于視覺和本體感覺阻斷的人體靜態(tài)平衡能力的評估研究

  更多相關文章： 靜態(tài)平衡 小波熵 多元多尺度熵 模糊聚類分析 姿態(tài)穩(wěn)定性 足底壓力中心

【摘要】：人體平衡能力在日常行為活動中起著至關重要的作用,一旦人體平衡能力受損,將導致跌倒、運動控制障礙等生理疾病,因此人體平衡能力的評估研究對平衡功能障礙患者的病例分析和康復治療尤為重要。人體平衡的維持是中樞神經綜合多方面的感覺信息進行決策,然后通過肢體的各個關節(jié)、肌肉等對決策進行實施的過程,其中任何環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題都會對人體平衡能力產生一定的影響。本文的實驗條件是基于測力板和姿態(tài)模塊相結合的人體靜態(tài)平衡檢測系統(tǒng),對人體靜態(tài)平衡相關指標的提取方法和平衡能力的評估方法展開了較深入的研究,設計了基于海綿墊的本體感覺阻斷實驗,探討了視覺和本體感覺阻斷情況下人體靜態(tài)平衡調節(jié)的運動力學信息變化過程,以及不同特征信息與平衡能力的關系�，F(xiàn)將本文的主要研究工作成果及創(chuàng)新點歸納如下:(1)相對于傳統(tǒng)基于足底壓力中心的相關指標進行分析研究,本文設計了對人體頭部運動參數、髖部運動參數、足底壓力中心與重心軌跡三個主要部位的信息進行數據采集的方法,幾乎涵蓋了與人體平衡能力相關的重要身體部位的信息采集,使平衡數據信息的采集更全面,也使評估結果更加準確可靠并更具說服力。(2)本文應用海綿墊置于靜態(tài)平衡儀剛性踏板上面對本體感覺實施阻斷,當海綿墊達到一定厚度時可認為消除來自足底和踝關節(jié)的本體感覺信息輸入,這種阻斷方法簡單有效實用。通過測力平板+海綿墊,可定量研究本體感覺阻斷和睜眼、閉眼視覺阻斷時不同感知狀態(tài)下姿勢穩(wěn)定性變化。(3)本文綜合足底壓力中心坐標的相關指標和姿態(tài)模塊的輸出信號等運動力學參數進行統(tǒng)計學分析,運用主成分分析的方法對不同測試模式下人體的靜態(tài)平衡能力給出了一個綜合評價指標,并對視覺和本體感覺阻斷時人體平衡相關指標進行了分析研究,得出相關指標與人體靜態(tài)平衡能力的關系,以及本體感覺對靜態(tài)平衡穩(wěn)定性的影響比視覺大等具有指導和參考價值的結論。(4)針對傳統(tǒng)多元多尺度熵在處理大量輸入變量時,由于計算量大而容易發(fā)生內存溢出的問題,本文在算法上對傳統(tǒng)多元多尺度熵進行了改進,并就傳統(tǒng)多元樣本熵與改進的多元樣本熵分別對人體平衡運動力學參數進行進行特征提取,對比分析發(fā)現(xiàn)改進后的多元多尺度熵不僅計算速度快、發(fā)生內存溢出的可能性小,而且其特征提取效果更好。(5)人體平衡系統(tǒng)是一個復雜的生物系統(tǒng),人體平衡相關的數據信息(如足底壓力中心坐標)往往具有多時間尺度和多空間尺度的特性,小波包變換具有多尺度和多分辨率特性,多元多尺度熵具有多空間尺度特性,因此本文將提取的小波熵特征與多元多尺度熵特征相結合,其中小波熵更多的表征原始各通道信號的自身特征信息,而多元多尺度熵則表征所有原始輸入信號的整體特征信息,將兩者結合起來進行聚類分析,以達到對人體平衡能力進行評估劃分的目的,結果表明這種劃分方法對人體平衡能力的評估具有一定的可行性。
【關鍵詞】：靜態(tài)平衡 小波熵 多元多尺度熵 模糊聚類分析 姿態(tài)穩(wěn)定性 足底壓力中心
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R49
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-23
• 1.1 課題研究背景和意義11-12
• 1.2 平衡能力的評估方法12-18
• 1.2.1 觀察法12-13
• 1.2.2 功能性評定量表法13
• 1.2.3 平衡測試儀評估方法13-15
• 1.2.4 其它評估檢測方法15-17
• 1.2.5 人體平衡能力評估的發(fā)展前景17-18
• 1.3 人體姿態(tài)平衡的影響因素及生理機制18-20
• 1.4 研究內容與論文結構20-21
• 1.5 本章小結21-23
• 第2章 靜立平衡檢測系統(tǒng)介紹與實驗方案設計23-30
• 2.1 多參數靜立平衡檢測系統(tǒng)介紹23-27
• 2.1.1 系統(tǒng)設備介紹23-25
• 2.1.2 系統(tǒng)軟件介紹25-27
• 2.2 實驗方案設計27-29
• 2.3 本章小結29-30
• 第3章 靜立平衡運動力學信號的統(tǒng)計學分析方法30-40
• 3.1 運動力學信號的預處理30-33
• 3.1.1 COP信號的預處理30-32
• 3.1.2 姿態(tài)模塊輸出信號32-33
• 3.2 靜立平衡評估中針對運動力學參數的統(tǒng)計分析方法33-34
• 3.3 基于統(tǒng)計方法的結果分析34-39
• 3.3.1 統(tǒng)計分析34-38
• 3.3.2 統(tǒng)計學分析的結論38
• 3.3.3 統(tǒng)計學分析的優(yōu)點和不足38-39
• 3.4 本章小結39-40
• 第4章 靜立平衡運動力學信號的信息熵特征提取40-55
• 4.1 小波包變換40-42
• 4.1.1 小波包變換原理40-41
• 4.1.2 小波包分解41-42
• 4.2 基于小波熵的運動力學信號特征提取42-47
• 4.2.1 多尺度下的小波熵42
• 4.2.2 靜立平衡運動力學信號的小波熵特征提取42-47
• 4.3 基于多元多尺度樣本熵的運動力學信號特征提取47-53
• 4.3.1 多元多尺度樣本熵算法47-51
• 4.3.2 改進的多元多尺度熵51-52
• 4.3.3 基于多元多尺度熵特征提取分析52-53
• 4.4 本章小結53-55
• 第5章 靜立平衡運動力學信號的信息熵聚類分析方法55-63
• 5.1 聚類分析55-57
• 5.1.1 相似性度量55-56
• 5.1.2 聚類分析方法56-57
• 5.2 模糊聚類分析57-59
• 5.2.1 模糊集合理論57-58
• 5.2.2 模糊聚類算法58-59
• 5.3 實驗方法與結果分析59-61
• 5.3.1 實驗方法與算法步驟60-61
• 5.3.2 結果分析61
• 5.4 本章小結61-63
• 第6章 總結和展望63-65
• 6.1 本文工作總結63-64
• 6.2 研究展望64-65
• 致謝65-66
• 參考文獻66-70
• 附錄70

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