本文關(guān)鍵詞：基于腦肌電反饋的虛擬康復(fù)系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：虛擬康復(fù)是中風(fēng)康復(fù)領(lǐng)域的新技術(shù),具有很強(qiáng)的逼真度和沉浸感,可以使患者在愉快的心情下完成特定的任務(wù),因此越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的青睞。然而,現(xiàn)有的虛擬康復(fù)訓(xùn)練方法主要停留在滿(mǎn)足患者人機(jī)交互的趣味性,卻難以體現(xiàn)患者的主動(dòng)性及缺乏個(gè)體適應(yīng)性,容易造成患者過(guò)度疲勞訓(xùn)練及肌肉拉傷等問(wèn)題,進(jìn)而限制了虛擬康復(fù)的推廣。本文針對(duì)上述問(wèn)題,將能夠反映患者運(yùn)動(dòng)模式和疲勞狀態(tài)的腦肌電信號(hào)引入虛擬康復(fù)訓(xùn)練中,探討融合腦肌電綜合特征實(shí)現(xiàn)虛擬場(chǎng)景的控制及反饋調(diào)節(jié),本文具體工作如下:首先,介紹了虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在康復(fù)領(lǐng)域中的發(fā)展歷程,分析了基于腦電信號(hào)、肌電信號(hào)反饋的虛擬康復(fù)訓(xùn)練研究現(xiàn)狀,總結(jié)了當(dāng)前虛擬康復(fù)訓(xùn)練的不足,進(jìn)而確定了基于腦肌電反饋的虛擬康復(fù)系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容;介紹了中風(fēng)偏癱的本質(zhì)特點(diǎn)及中風(fēng)患者的腦肌電信號(hào)特征,并結(jié)合腦卒中患者恢復(fù)期康復(fù)訓(xùn)練的需要,設(shè)計(jì)出基于腦肌電綜合特征分析的虛擬康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)方案。其次,針對(duì)患者在康復(fù)運(yùn)動(dòng)中會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)肢體及對(duì)于腦部運(yùn)動(dòng)區(qū)域疲勞的特點(diǎn),提出腦疲勞指數(shù)分析方法以有效刻畫(huà)對(duì)應(yīng)腦部運(yùn)動(dòng)區(qū)的疲勞狀態(tài),應(yīng)用平均功率頻率分析方法對(duì)肢體運(yùn)動(dòng)疲勞狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,并進(jìn)行了理論驗(yàn)證。再次,針對(duì)現(xiàn)有線(xiàn)性分析方法無(wú)法有效地刻畫(huà)肌電信號(hào)的非平穩(wěn)、非線(xiàn)性等特性,提出自排序熵方法定量描述表面肌電信號(hào)的內(nèi)在動(dòng)力學(xué)特性和耦合特性,通過(guò)健康受試者上肢肘關(guān)節(jié)不同彎曲角度的運(yùn)動(dòng)模式實(shí)驗(yàn)及對(duì)比分析,驗(yàn)證該方法作為肢體運(yùn)動(dòng)模式分類(lèi)指標(biāo)的有效性。最后,搭建基于腦肌電反饋的虛擬康復(fù)系統(tǒng),同步采集4名腦卒中患者和4名健康被試者腦肌電信號(hào),利用肌電信號(hào)特征分析方法實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬康復(fù)訓(xùn)練場(chǎng)景的交互控制,完成指定的康復(fù)訓(xùn)練任務(wù);再利用腦肌電綜合特征分析方法對(duì)虛擬康復(fù)訓(xùn)練場(chǎng)景的難易度進(jìn)行反饋調(diào)節(jié)。通過(guò)健康人與腦卒中患者對(duì)比分析實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證系統(tǒng)的可行性及有效性;同時(shí)為了驗(yàn)證該系統(tǒng)相對(duì)于傳統(tǒng)虛擬康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)優(yōu)越性,實(shí)驗(yàn)過(guò)程中屏蔽了該系統(tǒng)難易度反饋調(diào)節(jié)功能,構(gòu)成對(duì)比實(shí)驗(yàn),并與該系統(tǒng)進(jìn)行了對(duì)比分析。
【關(guān)鍵詞】：虛擬康復(fù) 中風(fēng)患者 腦電信號(hào) 肌電信號(hào) 反饋調(diào)節(jié)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：R743.3;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景及意義10
• 1.2 虛擬現(xiàn)實(shí)康復(fù)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀10-13
• 1.3 基于生物反饋的虛擬康復(fù)技術(shù)研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 基于肌電反饋的虛擬康復(fù)技術(shù)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.2 基于腦電反饋的虛擬康復(fù)技術(shù)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容16-18
• 第2章 虛擬現(xiàn)實(shí)康復(fù)的醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)及系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)18-27
• 2.1 引言18
• 2.2 虛擬康復(fù)的醫(yī)學(xué)理論基礎(chǔ)18-19
• 2.2.1 中風(fēng)偏癱的本質(zhì)18
• 2.2.2 中風(fēng)患者的腦肌電信號(hào)特征18-19
• 2.3 虛擬康復(fù)系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)19-26
• 2.3.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境19-20
• 2.3.2 虛擬場(chǎng)景的構(gòu)建20-23
• 2.3.3 系統(tǒng)信息管理23-25
• 2.3.4 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 腦肌電信號(hào)采集及運(yùn)動(dòng)疲勞評(píng)價(jià)27-41
• 3.1 引言27
• 3.2 腦肌電信號(hào)采集27
• 3.3 腦肌電信號(hào)預(yù)處理27-34
• 3.3.1 低通濾波27-28
• 3.3.2 自適應(yīng) 50Hz濾波28-32
• 3.3.3 自適應(yīng)高通濾波32-34
• 3.4 基于肌電信號(hào)的活動(dòng)段檢測(cè)方法34-37
• 3.5 基于腦肌電信號(hào)分析的運(yùn)動(dòng)疲勞評(píng)價(jià)37-40
• 3.5.1 基于表面肌電信號(hào)分析的運(yùn)動(dòng)疲勞分析37
• 3.5.2 基于腦電信號(hào)分析的運(yùn)動(dòng)疲勞分析37-40
• 3.6 本章小結(jié)40-41
• 第4章 基于自排序熵的表面肌電信號(hào)運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別41-49
• 4.1 引言41
• 4.2 排序熵41-42
• 4.3 自排序熵42-44
• 4.3.1 相空間重構(gòu)43
• 4.3.2 排序模式概率分布計(jì)算43
• 4.3.3 自排序熵計(jì)算43-44
• 4.4 基于自排序熵的表面肌電信號(hào)特征提取44-48
• 4.4.1 表面肌電信號(hào)采集44-45
• 4.4.2 自排序熵參數(shù)選取45-46
• 4.4.3 與已有方法對(duì)比分析46-47
• 4.4.4 基于SVM、BP和FCM的動(dòng)作模式分類(lèi)47-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第5章 基于腦肌電特征反饋的上肢虛擬康復(fù)系統(tǒng)49-67
• 5.1 引言49
• 5.2 系統(tǒng)簡(jiǎn)介49-56
• 5.2.1 硬件平臺(tái)49
• 5.2.2 軟件平臺(tái)49-54
• 5.2.3 基于腦肌電特征反饋的虛擬康復(fù)系統(tǒng)54-56
• 5.3 實(shí)驗(yàn)研究56-65
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象57-58
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程及數(shù)據(jù)采集58-60
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析60-63
• 5.3.4 統(tǒng)計(jì)分析及討論63-65
• 5.5 本章小結(jié)65-67
• 結(jié)論67-69
• 參考文獻(xiàn)69-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果75-76
• 致謝76-77
• 作者簡(jiǎn)介77

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于腦肌電反饋的虛擬康復(fù)系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：363185