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

【摘要】：虛擬康復是中風康復領域的新技術,具有很強的逼真度和沉浸感,可以使患者在愉快的心情下完成特定的任務,因此越來越受到國內外學者的青睞。然而,現有的虛擬康復訓練方法主要停留在滿足患者人機交互的趣味性,卻難以體現患者的主動性及缺乏個體適應性,容易造成患者過度疲勞訓練及肌肉拉傷等問題,進而限制了虛擬康復的推廣。本文針對上述問題,將能夠反映患者運動模式和疲勞狀態(tài)的腦肌電信號引入虛擬康復訓練中,探討融合腦肌電綜合特征實現虛擬場景的控制及反饋調節(jié),本文具體工作如下:首先,介紹了虛擬現實技術在康復領域中的發(fā)展歷程,分析了基于腦電信號、肌電信號反饋的虛擬康復訓練研究現狀,總結了當前虛擬康復訓練的不足,進而確定了基于腦肌電反饋的虛擬康復系統(tǒng)的研究內容;介紹了中風偏癱的本質特點及中風患者的腦肌電信號特征,并結合腦卒中患者恢復期康復訓練的需要,設計出基于腦肌電綜合特征分析的虛擬康復訓練系統(tǒng)方案。其次,針對患者在康復運動中會出現相應肢體及對于腦部運動區(qū)域疲勞的特點,提出腦疲勞指數分析方法以有效刻畫對應腦部運動區(qū)的疲勞狀態(tài),應用平均功率頻率分析方法對肢體運動疲勞狀態(tài)進行評估,并進行了理論驗證。再次,針對現有線性分析方法無法有效地刻畫肌電信號的非平穩(wěn)、非線性等特性,提出自排序熵方法定量描述表面肌電信號的內在動力學特性和耦合特性,通過健康受試者上肢肘關節(jié)不同彎曲角度的運動模式實驗及對比分析,驗證該方法作為肢體運動模式分類指標的有效性。最后,搭建基于腦肌電反饋的虛擬康復系統(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,利用肌電信號特征分析方法實現對虛擬康復訓練場景的交互控制,完成指定的康復訓練任務;再利用腦肌電綜合特征分析方法對虛擬康復訓練場景的難易度進行反饋調節(jié)。通過健康人與腦卒中患者對比分析實驗,驗證系統(tǒng)的可行性及有效性;同時為了驗證該系統(tǒng)相對于傳統(tǒng)虛擬康復訓練系統(tǒng)優(yōu)越性,實驗過程中屏蔽了該系統(tǒng)難易度反饋調節(jié)功能,構成對比實驗,并與該系統(tǒng)進行了對比分析。
【關鍵詞】：虛擬康復 中風患者 腦電信號 肌電信號 反饋調節(jié)
【學位授予單位】：燕山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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 虛擬現實康復技術的發(fā)展現狀10-13
• 1.3 基于生物反饋的虛擬康復技術研究現狀13-16
• 1.3.1 基于肌電反饋的虛擬康復技術研究現狀13-14
• 1.3.2 基于腦電反饋的虛擬康復技術研究現狀14-16
• 1.4 本文主要研究內容16-18
• 第2章 虛擬現實康復的醫(yī)學基礎及系統(tǒng)方案設計18-27
• 2.1 引言18
• 2.2 虛擬康復的醫(yī)學理論基礎18-19
• 2.2.1 中風偏癱的本質18
• 2.2.2 中風患者的腦肌電信號特征18-19
• 2.3 虛擬康復系統(tǒng)方案設計19-26
• 2.3.1 開發(fā)環(huán)境19-20
• 2.3.2 虛擬場景的構建20-23
• 2.3.3 系統(tǒng)信息管理23-25
• 2.3.4 系統(tǒng)方案設計25-26
• 2.4 本章小結26-27
• 第3章 腦肌電信號采集及運動疲勞評價27-41
• 3.1 引言27
• 3.2 腦肌電信號采集27
• 3.3 腦肌電信號預處理27-34
• 3.3.1 低通濾波27-28
• 3.3.2 自適應 50Hz濾波28-32
• 3.3.3 自適應高通濾波32-34
• 3.4 基于肌電信號的活動段檢測方法34-37
• 3.5 基于腦肌電信號分析的運動疲勞評價37-40
• 3.5.1 基于表面肌電信號分析的運動疲勞分析37
• 3.5.2 基于腦電信號分析的運動疲勞分析37-40
• 3.6 本章小結40-41
• 第4章 基于自排序熵的表面肌電信號運動模式識別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43
• 4.3.2 排序模式概率分布計算43
• 4.3.3 自排序熵計算43-44
• 4.4 基于自排序熵的表面肌電信號特征提取44-48
• 4.4.1 表面肌電信號采集44-45
• 4.4.2 自排序熵參數選取45-46
• 4.4.3 與已有方法對比分析46-47
• 4.4.4 基于SVM、BP和FCM的動作模式分類47-48
• 4.5 本章小結48-49
• 第5章 基于腦肌電特征反饋的上肢虛擬康復系統(tǒng)49-67
• 5.1 引言49
• 5.2 系統(tǒng)簡介49-56
• 5.2.1 硬件平臺49
• 5.2.2 軟件平臺49-54
• 5.2.3 基于腦肌電特征反饋的虛擬康復系統(tǒng)54-56
• 5.3 實驗研究56-65
• 5.3.1 實驗對象57-58
• 5.3.2 實驗過程及數據采集58-60
• 5.3.3 實驗結果及分析60-63
• 5.3.4 統(tǒng)計分析及討論63-65
• 5.5 本章小結65-67
• 結論67-69
• 參考文獻69-75
• 攻讀碩士學位期間承擔的科研任務與主要成果75-76
• 致謝76-77
• 作者簡介77

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前9條

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本文編號：363185