本文關(guān)鍵詞：表面肌電特征提取及虛擬康復(fù)系統(tǒng)設(shè)計

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【摘要】：中風(fēng)患者上肢運動功能障礙的康復(fù)和評價已成為現(xiàn)代康復(fù)工程的研究熱點。其中,虛擬康復(fù)作為中風(fēng)康復(fù)領(lǐng)域的新技術(shù),相比于傳統(tǒng)康復(fù)手段,具有人機交互性好、靈活性高的特點,改善了原有治療師與患者一對一的治療模式,使康復(fù)過程向程序化、數(shù)字化和簡易化方向發(fā)展。然而現(xiàn)有虛擬康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)在操作安全可行性、患者主動參與性、訓(xùn)練個體適應(yīng)性、康復(fù)評價有效性等方面存在一定局限,限制其臨床應(yīng)用。針對以上問題,本文將肌電信號分析及反饋控制引入虛擬康復(fù)系統(tǒng)中,研究肌電信號參數(shù)辨識與動態(tài)特征提取方法,獲取與人體運動模式相關(guān)的肌電特征及變化規(guī)律;同時,探索從肌電角度評價神經(jīng)肌肉運動功能狀態(tài)的特征指標,定量分析人體康復(fù)狀態(tài)和肌肉運動響應(yīng)的功能聯(lián)系;進一步,結(jié)合肌電信號和虛擬現(xiàn)實建立智能化、人性化、具有個體適應(yīng)性的上肢虛擬康復(fù)系統(tǒng)。本文具體工作如下:首先,針對表面肌電信號特點研究有效的肌電特征提取方法并用于人體運動意圖識別。在小波包和信息熵的基礎(chǔ)上,提出一種用于表征單通道肌電信號非平穩(wěn)、非線性特征的小波包頻帶局部熵方法;基于非負張量分解方法,提出一種肌電信號多通道多域分析方法,可有效提取隱含在時間、空間、頻率等多個模態(tài)上的肌電聯(lián)合特征。將兩種方法與常規(guī)特征提取方法進行對比分析發(fā)現(xiàn),兩種方法均具有較高的分類識別率,能夠有效反映人體運動意圖。本文從算法復(fù)雜度和實時性角度考慮,確定小波包頻帶局部熵為康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)肌電控制的主要指標。其次,結(jié)合臨床評價手段研究基于表面肌電的中風(fēng)運動功能評價指標,對中風(fēng)康復(fù)運動中的肌張力、肌肉協(xié)同及運動協(xié)調(diào)性進行定量評價。提出反射肌電閾值實現(xiàn)肌張力定量評價、引入非負矩陣分解方法評價肌肉激活模式及協(xié)同結(jié)構(gòu)、研究肌間一致性方法描述特定功能頻段內(nèi)神經(jīng)肌肉系統(tǒng)的異常耦合模式,將上述三種方法引入康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng),實現(xiàn)康復(fù)運動中對神經(jīng)肌肉系統(tǒng)功能狀態(tài)的客觀評價。再次,設(shè)計了基于肌電反饋與虛擬現(xiàn)實的運動康復(fù)訓(xùn)練及評價系統(tǒng)�；诩‰娦盘枌崟r采集和分析,獲取人體運動意圖并控制虛擬場景實現(xiàn)人機交互訓(xùn)練,引導(dǎo)患者主動完成特定動作任務(wù)加速神經(jīng)系統(tǒng)重建;基于肌電運動功能評價,客觀定量評價患者的肌肉功能狀態(tài)和運動功能恢復(fù)程度,能及時跟蹤患者的康復(fù)訓(xùn)練效果,以便醫(yī)師合理確定康復(fù)訓(xùn)練方案;基于虛擬現(xiàn)實技術(shù),開發(fā)了基于C#的肌電反饋虛擬康復(fù)訓(xùn)練軟件系統(tǒng),根據(jù)不同康復(fù)目的和康復(fù)階段設(shè)計不同虛擬游戲場景,并根據(jù)運動功能狀態(tài)自適應(yīng)調(diào)整場景模式和難度等參數(shù),增加系統(tǒng)的個體適應(yīng)性。最后,對所搭建的虛擬康復(fù)系統(tǒng)進行調(diào)試及前期實驗研究,針對一定量的中風(fēng)康復(fù)患者分別進行分階段實驗測試,結(jié)合臨床分析和醫(yī)師評價,從運動意圖識別的準確性、運動功能評價的可靠性、虛擬康復(fù)效果的跟蹤評估三方面分別進行分析,驗證本文所設(shè)計的康復(fù)訓(xùn)練及評價系統(tǒng)的可行性和有效性。本研究將為中風(fēng)運動功能障礙康復(fù)和功能評價提供新思路,為制定“以人為中心”的康復(fù)策略奠定基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：中風(fēng)康復(fù) 表面肌電特征提取 運動意圖識別 運動功能評價 虛擬康復(fù)
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R743.3;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-21
• 1.1 課題研究背景及意義11-12
• 1.2 上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-19
• 1.2.1 上肢康復(fù)訓(xùn)練機器人的發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 表面肌電分析在康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)中的應(yīng)用13-17
• 1.2.3 虛擬現(xiàn)實技術(shù)在康復(fù)訓(xùn)練領(lǐng)域的研究進展17-19
• 1.3 上肢康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)研究存在的主要問題19
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容19-21
• 第2章 基于表面肌電信號的運動意圖識別21-35
• 2.1 引言21
• 2.2 單通道表面肌電特征提取方法研究21-24
• 2.2.1 小波包頻帶局部能量22-23
• 2.2.2 小波包頻帶局部熵23-24
• 2.3 多通道表面肌電特征提取方法研究24-27
• 2.3.1 張量分解24-25
• 2.3.2 非負TUCKER分解25-27
• 2.4 肌電特征提取及運動意圖識別實測數(shù)據(jù)分析27-34
• 2.4.1 實驗與數(shù)據(jù)采集27
• 2.4.2 基于小波包頻帶局部熵的運動意圖識別27-31
• 2.4.3 基于非負TUCKER分解的運動意圖識別31-33
• 2.4.4 特征提取方法對比研究33-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 第3章 基于表面肌電信號的運動功能評價35-57
• 3.1 引言35
• 3.2 臨床中風(fēng)康復(fù)運動功能評價35-36
• 3.3 基于表面肌電的肌張力估計36-43
• 3.3.1 總拮抗值和凈拮抗值37-38
• 3.3.2 協(xié)同收縮率38
• 3.3.3 反射肌電閾值38-39
• 3.3.4 實驗測試與數(shù)據(jù)分析39-43
• 3.4 基于表面肌電的肌肉協(xié)同分析43-48
• 3.4.1 肌肉激活模型43-44
• 3.4.2 非負矩陣協(xié)同提取方法44-45
• 3.4.3 實驗測試與數(shù)據(jù)分析45-48
• 3.5 基于表面肌電的肌肉異常耦合分析48-55
• 3.5.1 肌間一致性分析49
• 3.5.2 統(tǒng)計顯著性分析49-50
• 3.5.3 實驗測試與數(shù)據(jù)分析50-55
• 3.6 本章小結(jié)55-57
• 第4章 基于肌電反饋的虛擬現(xiàn)實康復(fù)訓(xùn)練及評價系統(tǒng)57-67
• 4.1 引言57
• 4.2 虛擬康復(fù)技術(shù)57-58
• 4.3 基于肌電反饋的虛擬現(xiàn)實康復(fù)訓(xùn)練及評價系統(tǒng)搭建58-66
• 4.3.1 數(shù)據(jù)采集與信號處理模塊59-60
• 4.3.2 虛擬環(huán)境模塊60-64
• 4.3.3 肌肉運動功能狀態(tài)評價模塊64-66
• 4.4 本章小結(jié)66-67
• 第5章 實驗研究67-76
• 5.1 引言67
• 5.2 實驗對象及設(shè)備67-68
• 5.3 實驗方案及流程68-70
• 5.4 實驗結(jié)果及分析70-75
• 5.4.1 康復(fù)運動中肌電特征提取及運動意圖識別70-71
• 5.4.2 康復(fù)運動中肌肉運動功能評價71-74
• 5.4.3 虛擬康復(fù)效果評估74-75
• 5.5 本章小結(jié)75-76
• 結(jié)論76-78
• 參考文獻78-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果84-85
• 致謝85-86
• 作者簡介86

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 加玉濤;羅志增;;肌電信號特征提取方法綜述[J];電子器件;2007年01期

2 岳宏;王小龍;張娟;;虛擬現(xiàn)實在手臂外骨骼康復(fù)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];科技通報;2006年01期

3 蔡立羽,王志中,張海虹;基于短時傅里葉變換的肌電信號識別方法[J];中國醫(yī)療器械雜志;2000年03期

  本文關(guān)鍵詞：表面肌電特征提取及虛擬康復(fù)系統(tǒng)設(shè)計

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本文編號：513669