本文關(guān)鍵詞：基于多模態(tài)信息的骨骼肌運(yùn)動(dòng)評估方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，人體通信也從一個(gè)理論概念轉(zhuǎn)化為實(shí)際的產(chǎn)品，，充分發(fā)揮無線化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)健康全過程的跟蹤與服務(wù)，人體通信網(wǎng)絡(luò)是人體生命信息動(dòng)態(tài)監(jiān)測最直接和最可靠的方法之一，我們可以有效地利用數(shù)字醫(yī)療新技術(shù)去提高人們的健康生活水平。信息科技迅猛發(fā)展使得通過力學(xué)、電學(xué)和醫(yī)學(xué)影像學(xué)等學(xué)科知識提供精細(xì)量化分級的康復(fù)評估手段也受到更多的關(guān)注。通過這些量化研究手段對骨骼肌運(yùn)動(dòng)模型開展深入的研究，這將有助于我們系統(tǒng)地理解肌肉運(yùn)動(dòng)功能障礙等疾病。 人體的肌肉運(yùn)動(dòng)過程具有復(fù)雜性和多樣性，因而對于運(yùn)動(dòng)過程中肌肉功能和特性的研究是一項(xiàng)充滿挑戰(zhàn)的工作，尤其是如何對于人體內(nèi)部的某個(gè)單塊肌肉進(jìn)行一次獲取多種信息并綜合處理，在目前看來仍然是一個(gè)需要解決的問題。此外，肌肉的構(gòu)成相當(dāng)復(fù)雜，這促使了通過定量分析來評估骨骼肌功能作用的方法成為當(dāng)前研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。多模態(tài)方法是結(jié)合了多種具有不同肌肉活動(dòng)特性的信號處理方法，將這種方法運(yùn)用于骨骼肌的研究在醫(yī)學(xué)尤其是康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中有著極其重要意義，通過對骨骼肌運(yùn)動(dòng)功能的定量分析，我們可以輔助醫(yī)生根據(jù)不同患者情況簡便準(zhǔn)確地制定出不同的康復(fù)計(jì)劃，從而提高患者的康復(fù)率，實(shí)現(xiàn)低成本健康的最終目標(biāo)。 本論文通過結(jié)合國內(nèi)外現(xiàn)有的人體生物特征信號提取處理方法和模式識別的分類方法，融合兩種肌肉運(yùn)動(dòng)信號即肌電信號和超聲圖像，來實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信號模式識別與分類，并運(yùn)用于評估運(yùn)動(dòng)功能障礙患者在進(jìn)行簡單運(yùn)動(dòng)過程中肌肉的狀態(tài)如肌力，從而準(zhǔn)確區(qū)分出正常肢與患肢的曲線，最終輔助醫(yī)生結(jié)合患者肌肉狀態(tài)提出有效的康復(fù)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)簡單高效的診斷與治療。在本文中為了實(shí)現(xiàn)上述要求，我們設(shè)計(jì)了實(shí)際可行的實(shí)驗(yàn)方案，在合作醫(yī)院采集數(shù)據(jù)，提取運(yùn)動(dòng)功能障礙患者的肌電信號與超聲信號，并分別針對于不同類型的信號進(jìn)行預(yù)處理；選擇合適的信號分析方法，特別是在超聲信號處理過程中，提出一種可實(shí)時(shí)自動(dòng)跟蹤肌肉形態(tài)參數(shù)如肌肉厚度的跟蹤算法，從而獲得超聲影像的肌肉運(yùn)動(dòng)特征曲線；融合兩種信號，選取合適的分類器，根據(jù)提取的特征進(jìn)行信號分類和運(yùn)動(dòng)估計(jì)；根據(jù)識別分類情況，再結(jié)合患者實(shí)際狀態(tài)，進(jìn)行患者的肌肉運(yùn)動(dòng)狀態(tài)評估分析，并結(jié)合臨床試驗(yàn)，驗(yàn)證該方法的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文中提出的基于多模態(tài)信息的骨骼肌運(yùn)動(dòng)計(jì)算與評估方法可以實(shí)現(xiàn)對患者的肌肉運(yùn)動(dòng)功能狀態(tài)的有效評估，起到臨床醫(yī)療輔助作用，對于人體肌肉運(yùn)動(dòng)的研究具有重要的意義。
【關(guān)鍵詞】：骨骼肌 超聲影像 肌電信號 多模態(tài) 壓縮跟蹤算法
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R318.01;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題來源10
• 1.2 課題的研究背景及意義10-11
• 1.3 骨骼肌結(jié)構(gòu)與運(yùn)動(dòng)功能的概述11-12
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.4.1 骨骼肌運(yùn)動(dòng)評估方法的現(xiàn)狀13-15
• 1.4.2 模式識別方法的發(fā)展現(xiàn)狀15-16
• 1.5 論文的內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 多模態(tài)信息評估方法總體設(shè)計(jì)18-26
• 2.1 多模態(tài)信息評估方法的設(shè)計(jì)思想18-19
• 2.2 多模態(tài)信息檢測系統(tǒng)的硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)19-21
• 2.2.1 多模態(tài)信號檢測系統(tǒng)的硬件平臺(tái)19-20
• 2.2.2 肌電信號模塊采集設(shè)備的選型20
• 2.2.3 超聲信號模塊采集設(shè)備的選型20-21
• 2.3 數(shù)據(jù)的分析流程設(shè)計(jì)21-23
• 2.4 多模態(tài)信號評估方法的研究方案設(shè)計(jì)23-24
• 2.5 多模態(tài)信號評估方法的實(shí)驗(yàn)建模24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第3章 多模態(tài)信息評估方法的實(shí)現(xiàn)26-44
• 3.1 肌電信號處理方法的設(shè)計(jì)26-31
• 3.1.1 肌電信號的特性分析26-27
• 3.1.2 肌電信號的參數(shù)設(shè)計(jì)27-29
• 3.1.3 肌電信號參數(shù)值的軟件實(shí)現(xiàn)29-31
• 3.2 超聲影像信號處理方法的設(shè)計(jì)31-35
• 3.2.1 超聲圖像的特性分析31
• 3.2.2 超聲圖像的參數(shù)設(shè)計(jì)31-33
• 3.2.3 超聲圖像中肌肉厚度的比較算法33-35
• 3.3. 肌肉厚度自動(dòng)跟蹤算法的提出與實(shí)現(xiàn)35-41
• 3.3.1 肌肉厚度自動(dòng)跟蹤算法的設(shè)計(jì)思路35-36
• 3.3.2 肌肉厚度自動(dòng)跟蹤算法的實(shí)現(xiàn)方法及步驟36-40
• 3.3.3 肌肉厚度的評估參數(shù)指標(biāo)40-41
• 3.4 多模態(tài)信號融合處理方法的分析41-42
• 3.5 模式識別分類器的選擇42-43
• 3.6 本章小結(jié)43-44
• 第4章 多模態(tài)信息評估方法的實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析44-53
• 4.1 多模態(tài)信息評估方法的實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)方法44-45
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)簡介44
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)步驟44-45
• 4.2 多模態(tài)信息評估方法的實(shí)驗(yàn)參數(shù)分析方法45-47
• 4.3 多模態(tài)信息評估方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析47-52
• 4.3.1 提出的算法在骨骼肌運(yùn)動(dòng)評估中的結(jié)果分析47-51
• 4.3.2 多模態(tài)信息評估方法在骨骼肌運(yùn)動(dòng)評估中的結(jié)果分析51-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 第5章 基于超聲影像的多模態(tài)分析方法的應(yīng)用研究53-62
• 5.1 在女性下肢肌群狀態(tài)研究中的應(yīng)用53-61
• 5.1.1 高跟鞋實(shí)驗(yàn)的背景分析53
• 5.1.2 高跟鞋實(shí)驗(yàn)的方案設(shè)計(jì)53-55
• 5.1.3 高跟鞋實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)處理與分析方法55-58
• 5.1.4 高跟鞋實(shí)驗(yàn)的結(jié)果與討論58-61
• 5.2 本章小結(jié)61-62
• 第6章 總結(jié)與展望62-66
• 6.1 總結(jié)62-63
• 6.2 創(chuàng)新點(diǎn)63
• 6.3 展望63-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 碩士期間的研究成果71

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于多模態(tài)信息的骨骼肌運(yùn)動(dòng)評估方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：427937