CN104983426A - 虚拟现实床旁康复训练系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种虚拟现实床旁康复训练系统及方法，该系统包括：运动捕捉设备、可移动设备以及处理设备，处理设备安装在可移动设备上，构成床旁一体设备，处理设备与运动捕捉设备连接；运动捕捉设备连接至患者的肢体，用于实时获取患者的肢体动作数据；处理设备包括：数据接收模块用于接收运动捕捉设备获取的肢体动作数据；处理模块用于根据肢体动作数据发出驱动信号以驱动三维人物模型的动作变化，以及根据肢体动作数据对患者的训练情况进行评估，得到评估结果；显示模块用于根据驱动信号实时显示三维人物模型的动作变化，以及显示评估结果。成本低，占地面积小，移动方便，可置于患者床旁，可针对康复早期的卧床患者进行训练。

Description

虚拟现实床旁康复训练系统及方法

技术领域

本发明涉及康复训练领域，尤其涉及一种虚拟现实床旁康复训练系统及方法。

背景技术

传统的康复训练需要专业治疗师的指导，以治疗师的手法操作为主，利用一些简单的辅助器械，使患者恢复一定的运动和协调能力。这种训练方法的缺点如下：

(1)耗费人力物力较大，一名专业治疗师同时只能指导一名患者的治疗；

(2)治疗过程比较单调，不容易引起患者的兴趣；

(3)治疗场地有限，患者需要在特定的地点(如医院或康复中心)进行训练；

(4)训练强度和训练效果不易评估，训练场所和日常生活场所的差异不利于患者在日常生活中的康复。

一直以来，这些运动训练工作都需要在医护人员的帮助下进行，这给医疗工作者带来了很大的工作负担，而且无法对训练的效果及时进行客观的评定，不利于医疗工作者帮助患者确定训练的步骤和强度，如：关节活动、训练方法、时间长短、强度大小等。因此，设计一种能自动帮助患者进行康复训练并能检测训练效果的康复器械对康复医疗来说是非常必要的。

目前，虚拟现实技术在运动障碍康复训练领域已经得到广泛应用，例如，针对脑卒中患者的康复训练。国外已经出现不少成熟的产品，例如，美国伊利诺大学的CAVE系统，Motek的CAREN系统等。但是这类产品注重于用户沉浸式的体验，整套设备成本较高，并且需要大量的空间。国内医院由于患者过多，通常空间受限，且医护人员不足，显然上述系统并不适用于国内大部分医院；并且针对康复早期，特别是仍然卧床的患者，目前市场上还没有相应的设备。

发明内容

本发明提供了一种虚拟现实床旁康复训练系统及方法，以至少解决现有的康复训练系统成本高，占用空间大的问题。

根据本发明的一个方面，提供了一种虚拟现实床旁康复训练系统，包括：运动捕捉设备、可移动设备以及处理设备，所述处理设备安装在所述可移动设备上，构成床旁一体设备，所述处理设备与所述运动捕捉设备连接，其中，所述运动捕捉设备，连接至患者的肢体，用于实时获取所述患者的肢体动作数据；所述处理设备包括：数据接收模块、处理模块和显示模块；所述数据接收模块用于接收所述运动捕捉设备获取的所述肢体动作数据；所述处理模块用于根据所述肢体动作数据发出驱动信号以驱动三维人物模型的动作变化，以及根据所述肢体动作数据对所述患者的训练情况进行评估，得到评估结果；所述显示模块用于根据所述驱动信号实时显示所述三维人物模型的动作变化，以及显示所述评估结果。

在一个实施例中，所述运动捕捉设备包括四个可穿戴的传感器，分别连接至所述患者的腰部及单侧的肩、肘、腕，用于实时检测所述患者的腰部、肩、肘和腕的角度变化，以获取所述肢体动作数据；所述传感器包括加速计和陀螺仪，其中，所述加速计用于检测连接部位的加速度，所述陀螺仪用于检测连接部位的角速度。

在一个实施例中，所述运动捕捉设备还包括：数据交换模块和电源管理模块，其中，所述数据交换模块用于按照预设的时间间隔向所述处理设备发送所述肢体动作数据，所述电源管理模块用于向所述运动捕捉设备提供电能。

在一个实施例中，所述处理模块，具体用于将所述肢体动作数据与当前训练模式下预设的动作数据进行比较，得到所述评估结果，其中，训练模式包括：被动训练模式、健侧带动患侧训练模式和主动训练模式，所述评估结果包括：训练动作、训练时间、所述患者的动作是否到位、所述患者的动作重复次数、所述患者的动作的速度和/或力量是否达标、得分以及所述患者的活动能力。

在一个实施例中，所述预设的动作数据包括：动作类型、根据所述患者的身体情况设置的肢体在每个方向上的活动范围、动作的重复次数、速度、力量。

在一个实施例中，所述处理模块，具体用于计算当前肢体动作数据对应的坐标值与上次肢体动作数据对应的坐标值的空间距离，将所述空间距离与预设的容差范围进行比较，如果所述空间距离处于所述容差范围之外，则过滤掉所述当前肢体动作数据对应的坐标值；并根据过滤处理后得到的数据发出驱动信号，以驱动所述三维人物模型的动作变化。

在一个实施例中，所述可移动设备包括：设备主体以及连接至所述设备主体下端的可移动机构。

在一个实施例中，所述系统还包括：打印设备，连接至所述处理设备，用于打印所述评估结果。

根据本发明的另一个方面，提供了一种虚拟现实床旁康复训练方法，基于上述虚拟现实床旁康复训练系统，该方法包括：处理设备根据输入的第一信息，确定当前训练模式以及所述当前训练模式下预设的动作数据；所述处理设备向运动捕捉设备发送数据请求；所述运动捕捉设备接收到所述数据请求后，实时检测患者的腰部及单侧的肩、肘、腕的角度变化，以获取所述肢体动作数据，并按照预设的时间间隔向所述处理设备发送所述肢体动作数据；所述处理设备接收所述运动捕捉设备发送的所述肢体动作数据；所述处理设备根据所述肢体动作数据发出驱动信号，驱动三维人物模型的动作变化并实时显示；以及根据所述肢体动作数据对所述患者的训练情况进行评估并显示评估结果。

在一个实施例中，所述处理设备根据所述肢体动作数据对所述患者的训练情况进行评估包括：将所述肢体动作数据与当前训练模式下预设的动作数据进行比较，得到所述评估结果，其中，训练模式包括：被动训练模式、健侧带动患侧训练模式和主动训练模式，所述评估结果包括：训练动作、训练时间、所述患者的动作是否到位、所述患者的动作重复次数、所述患者的动作的速度和/或力量是否达标、得分以及所述患者的活动能力。

在一个实施例中，所述预设的动作数据包括：动作类型、根据所述患者的身体情况设置的肢体在每个方向上的活动范围、动作的重复次数、速度、力量。

在一个实施例中，所述处理设备根据所述肢体动作数据发出驱动信号，驱动三维人物模型的动作变化并实时显示包括：计算当前肢体动作数据对应的坐标值与上次肢体动作数据对应的坐标值的空间距离，将所述空间距离与预设的容差范围进行比较，如果所述空间距离处于所述容差范围之外，则过滤掉所述当前肢体动作数据对应的坐标值；根据过滤处理后得到的数据发出驱动信号驱动所述三维人物模型的动作变化，并实时显示所述三维人物模型的动作变化。

在一个实施例中，在根据所述肢体动作数据对所述患者的训练情况进行评估之后，所述方法还包括：打印所述评估结果。

通过本发明的虚拟现实床旁康复训练系统及方法，运动捕捉设备和虚拟现实技术相结合，以床旁一体设备为载体，实时跟踪记录人体关节活动，并通过三维人物模型显示人体运动过程，通过视觉、听觉、本体感觉的生物反馈机制促进脑功能重塑，达到改善患者肢体运动功能的目的。并且整个系统成本较低，占地面积小，移动方便，可置于患者床旁，可以针对康复早期的卧床患者进行康复训练，降低了康复治疗过程中对治疗师和治疗场地的依赖程度，适用于国内医院空间受限，医护人员不足的现状。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的限定。在附图中：

图1是本发明实施例的虚拟现实床旁康复训练系统的结构示意图；

图2是本发明实施例的处理设备的结构框图；

图3是本发明实施例的运动捕捉设备的结构框图；

图4是本发明实施例的虚拟现实床旁康复训练方法的流程图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

考虑到目前基于虚拟现实的康复系统成本较高，并且需要大量的空间，不适用于国内医院的情况，且针对康复早期，特别是仍然卧床的患者，目前市场上还没有相应的设备。本发明实施例提供了一种虚拟现实床旁康复训练系统，适用于脑卒中患者的上肢康复。

图1是本发明实施例的虚拟现实床旁康复训练系统的结构示意图，如图1所示，该系统包括：运动捕捉设备10、可移动设备20以及处理设备30。其中，运动捕捉设备10，连接至患者的肢体，用于实时获取患者的肢体动作数据；处理设备30安装在可移动设备20上，构成床旁一体设备，处理设备30与运动捕捉设备10连接。在实际应用中，处理设备30与运动捕捉设备10可以通过有线方式连接，例如，在处理设备30或可移动设备20上设置接口，用来与运动捕捉设备10的连接线相连，使得运动捕捉设备10获取的肢体动作数据可以通过该接口上传到处理设备30；也可以通过无线方式连接，例如，通过蓝牙方式。如图1所示，可移动设备20包括：设备主体21以及连接至设备主体21下端的可移动机构22(例如，带轮子的支架)。设备主体21可以包括一平台(用于放置处理设备30)和支撑结构。

图2是本发明实施例的处理设备的结构框图，如图2所示，处理设备30包括：数据接收模块31、处理模块32和显示模块33。

数据接收模块31用于接收运动捕捉设备10获取的肢体动作数据；

处理模块32，连接至数据接收模块31，用于根据肢体动作数据发出驱动信号以驱动三维人物模型的动作变化，以及根据肢体动作数据对患者的训练情况进行评估，得到评估结果；

显示模块33，连接至处理模块32，用于根据驱动信号实时显示三维人物模型的动作变化(实时反映了患者的肢体动作变化)，以及显示评估结果。

上述实施例的虚拟现实床旁康复训练系统，通过运动捕捉设备和虚拟现实技术相结合，以床旁一体设备为载体，实时跟踪记录人体关节活动，并通过三维人物模型显示人体运动过程，通过视觉、听觉、本体感觉的生物反馈机制促进脑功能重塑，达到改善患者肢体运动功能的目的。并且整个系统成本较低，占地面积小，移动方便，可置于患者床旁，可以针对康复早期的卧床患者进行康复训练，降低了康复治疗过程中对治疗师和治疗场地的依赖程度，适用于国内医院空间受限，医护人员不足的现状。

利用虚拟现实床旁康复训练系统进行运动障碍康复训练，即让患者在虚拟环境中扮演一个角色，成为虚拟环境中的一部分，通过训练动作与虚拟环境进行交互，虚拟环境即时给予患者反馈(例如，场景切换、视角变化、三维人物模型动作变化等)。这种训练方法可以降低康复治疗过程对治疗师及治疗场地的依赖程度，为患者提供精确、稳定、个性化的训练模式和定量化的训练效果评估指标，同时增加治疗过程的趣味性，激发患者参与治疗过程的积极性，使被动治疗变为主动治疗。

如图3所示，运动捕捉设备10包括四个可穿戴的传感器11，分别连接至患者的腰部及单侧的肩、肘、腕，用于实时检测患者的腰部、肩、肘和腕的角度变化，以获取肢体动作数据。具体的，传感器11可以包括加速计111和陀螺仪112，加速计用于检测连接部位的加速度，陀螺仪用于检测连接部位的角速度，图3中仅以一个传感器为例示出其结构。传感器11具有成本低、利于携带、能耗小、环境适应能力强等特点，由加速计和陀螺仪协作完成数据采集，将采集的数据发送给处理设备30(可以通过无线方式或有线方式发送)。

运动捕捉设备10还包括：数据交换模块12和电源管理模块13，其中，数据交换模块12，连接至传感器11，用于按照预设的时间间隔向处理设备30发送肢体动作数据，电源管理模块13，连接至传感器11和数据交换模块12(电源管理模块13与所有的传感器11均相连，为了附图的简洁，图3中仅示出了电源管理模块13与一个传感器11连接)，用于向运动捕捉设备10提供电能。

上述预设的时间间隔是由传感器的芯片保证的，例如，将预设的时间间隔控制在50ms以内，这样每秒就有20次以上的数据交换，保证了三维人物模型的动作实时性和流畅性。

运动捕捉设备10与处理设备30之间的数据交互可以通过蓝牙实现，例如，数据交换模块12为蓝牙模块，数据接收模块31为通用的蓝牙接收器，数据交换使用蓝牙4.0协议，数据格式为四元组(分别对应四个传感器采集的腰部、肩、肘、腕的角度变化数据)。初始化过程中，蓝牙模块和蓝牙接收器配对，建立连接。使用过程中，处理设备30通过蓝牙接收器请求传感器数据，传感器11通过蓝牙模块发送四元组数据。处理设备30接收到数据后，用数据驱动三维人物模型。患者的运动会导致佩戴的传感器11数据变化，从而反映到三维人物模型的动作变化。当然，还可以使用有其他方式进行数据交互，例如，红外、近距离通信NFC、有线通信等。

在一个实施例中，处理模块32，具体用于将肢体动作数据与当前训练模式下预设的动作数据进行比较，得到评估结果，其中，训练模式包括：被动训练模式、健侧带动患侧训练模式和主动训练模式，评估结果包括：训练动作、训练时间、患者的动作是否到位、患者的动作重复次数、患者的动作的速度和/或力量是否达标、得分以及患者的活动能力。预设的动作数据包括：动作类型、根据患者的身体情况设置的肢体在每个方向上的活动范围、动作的重复次数、速度、力量。患者的活动能力可以是，患者没有活动能力，需要医护人员辅助训练；患者有活动能力，可以健侧带动患侧进行训练等。

本实施例中，根据患者的动作与预定动作的差距进行评估，也可以在系统中设置游戏，根据患者完成游戏的情况进行评估，游戏可以增加患者在训练过程中的趣味性，使得患者积极参与训练。被动训练模式是指由治疗师辅助执行训练动作，健侧带动患侧训练模式是健康肢体带动患肢执行训练动作，主动训练模式是指患肢自主执行训练动作。进入系统界面后，治疗师或患者可以选择进行游戏还是常规训练，也可以选择游戏难度，选择具体的训练模式，并且可以对具体的训练项目进行自定义设置，例如，治疗师可以针对患者的实际情况编辑训练动作，如提拉持物、推拉等动作，并设置某一动作的重复次数、速度、力量等。然后患者进行训练，根据完成的情况对此次训练进行评估，以确定后续的训练计划，及早帮助患者康复。

为了防止三维人物模型动作的“跳动”，可以通过过滤算法将偏差较大的数据或数据包过滤掉。在一个实施例中，处理模块32，具体用于计算当前肢体动作数据对应的坐标值与上次肢体动作数据对应的坐标值的空间距离，将空间距离与预设的容差范围进行比较，如果空间距离处于容差范围之外，则过滤掉当前肢体动作数据对应的坐标值；并根据过滤处理后得到的数据发出驱动信号，以驱动三维人物模型的动作变化。需要说明的是，可以按照过滤处理后得到的数据进行三维人物模型的动作显示，以防止模型动作的跳动，但是，对患者的训练情况进行评估时，还是需要使用原始的数据。容差范围可以是经验值，通过多次实验得出。

上述系统还可以包括：打印设备，连接至处理设备30，用于打印评估结果。方便存储和查看。

在实际应用中，虚拟现实床旁康复训练系统由硬件和软件两部分组成。

硬件部分包括：床旁移动触屏一体设备和带有惯性传感器的绑带，其中，床旁移动触屏一体设备内置有虚拟情景互动训练系统(即后面介绍的软件)，该设备可以包括：可移动的小推车以及安装在小推车上的平板电脑。当然，并不局限于触屏的平板电脑，也可以使用普通的台式电脑或笔记本电脑作。具体的，绑带便于将传感器放置在患者的肢体上，可以是一组(四个)可穿戴的传感器，用于检测患者腰部和单侧肩肘腕的角度变化；对应的，平板包括传感器数据接收设备，可以从四个传感器读取数据，用于驱动三维人物模型的动作变化并显示在屏幕上，以实时体现患者的肢体动作变化。

软件部分包括：带骨骼动画的三维人物模型；3*N的康复训练项目，3指的是卧姿、坐姿、站姿，3种训练姿势下各有多种训练项目，其中每种姿势下还包括三种训练模式(主动训练、健侧带动患侧训练、被动训练)，每种训练模式下可设置多种具体项目，例如，日常生活中常见的端起杯子喝水、提起东西等动作)；若干配套的康复训练游戏，例如，从多个水果中挑出指定的水果等。

本发明实施例还提供了一种虚拟现实床旁康复训练方法，该方法可以基于上述实施例介绍的虚拟现实床旁康复训练系统实现。如图4所示，该方法包括如下步骤：

步骤S401，处理设备根据输入的第一信息，确定当前训练模式以及当前训练模式下预设的动作数据；

步骤S402，处理设备向运动捕捉设备发送数据请求；

步骤S403，运动捕捉设备接收到数据请求后，实时检测患者的腰部及单侧的肩、肘、腕的角度变化，以获取肢体动作数据，并按照预设的时间间隔向处理设备发送肢体动作数据；

步骤S404，处理设备接收运动捕捉设备发送的肢体动作数据；

步骤S405，处理设备根据肢体动作数据发出驱动信号，驱动三维人物模型的动作变化并实时显示；以及根据肢体动作数据对患者的训练情况进行评估并显示评估结果。

上述实施例的虚拟现实床旁康复训练方法，通过运动捕捉设备和虚拟现实技术相结合，以床旁一体设备为载体，实时跟踪记录人体关节活动，并通过三维人物模型显示人体运动过程，通过视觉、听觉、本体感觉的生物反馈机制促进脑功能重塑，达到改善患者肢体运动功能的目的。并且该方法所使用的系统成本较低，占地面积小，移动方便，可置于患者床旁，可以针对康复早期的卧床患者进行康复训练，降低了康复治疗过程中对治疗师和治疗场地的依赖程度，适用于国内医院空间受限，医护人员不足的现状。

在处理设备首次发送数据请求后，运动捕捉设备按照时间间隔主动发送采集的数据给处理设备。上述预设的时间间隔是由传感器的芯片保证的，例如，将预设的时间间隔控制在50ms以内，这样每秒就有20次以上的数据交换，保证了三维人物模型的动作实时性和流畅性。

在一个实施例中，步骤S405中处理设备根据肢体动作数据对患者的训练情况进行评估可以包括：将肢体动作数据与当前训练模式下预设的动作数据进行比较，得到评估结果，其中，训练模式包括：被动训练模式、健侧带动患侧训练模式和主动训练模式，评估结果包括：训练动作、训练时间、患者的动作是否到位、患者的动作重复次数、患者的动作的速度和/或力量是否达标、得分以及患者的活动能力。预设的动作数据可以包括：动作类型、根据患者的身体情况设置的肢体在每个方向上的活动范围、动作的重复次数、速度、力量。对患者的训练情况进行评估，方便以后根据评估结果获知患者的康复情况，并及时更改康复训练计划。

为了防止三维人物模型动作的“跳动”，可以通过过滤算法将偏差较大的数据或数据包过滤掉。在一个实施例中，步骤S405中处理设备根据肢体动作数据发出驱动信号，驱动三维人物模型的动作变化并实时显示可以包括：计算当前肢体动作数据对应的坐标值与上次肢体动作数据对应的坐标值的空间距离，将空间距离与预设的容差范围进行比较，如果空间距离处于容差范围之外，则过滤掉当前肢体动作数据对应的坐标值；根据过滤处理后得到的数据发出驱动信号驱动三维人物模型的动作变化，并实时显示所述三维人物模型的动作变化。需要说明的是，可以按照过滤处理后得到的数据进行三维人物模型的动作显示，以防止模型动作的跳动，但是，对患者的训练情况进行评估时，还是需要使用原始的数据。容差范围可以是经验值，通过多次实验得出。

在根据肢体动作数据对患者的训练情况进行评估之后，还可以打印评估结果，方便存储和查看。

本发明实施例的虚拟现实床旁康复训练系统及方法，可以针对卧床病人进行早期康复，可以为脑卒中和其他脑中枢神经损伤的患者提供从卧床、床旁、坐姿到站立康复全过程的训练指导，逐步恢复其上肢运动能力，而且可以通过多个渐进难度的游戏，行情景互动，激发偏瘫患者积极参与训练。该系统及方法的特点如下：

(1)重复性的目标导向性运动，实现脑神经功能重塑

通过对上肢有运动功能障碍的患者大量的重复性运动刺激，重塑患者脑神经功能，让患者学会正确的运动模式；含有目标导向下的被动运动、助动运动(即健侧带动患侧)和主动运动三种模式，符合脑功能重塑的五个过程，适合于0-5级肌力不同程度的患者使用；系统内含有多种功能性动作，模仿日常生活中常见的活动，如端起杯子喝水等，可以针对性的对患者进行日常生活活动(Activities of Daily Living，简称为ADL)训练；通过显示屏实时显示，患者可以看到自己上肢的位置，让病人的神经控制系统积极有效地参与到训练中来，帮助患者恢复本体感觉；通过目标导向的游戏训练软件，让病人能通过上肢的运动来实时控制软件画面的变化，增强了训练的趣味性及病人主动参与的兴趣，解放了治疗师，让上肢的临床康复治疗变得更加多元有效。

(2)构建多种训练模式、实现全面康复

可以让患者在训练上肢大关节活动的同时增加手的抓握和放松的训练，让患者在进行肢体运动训练的同时进行识别、记忆、逻辑思维等认知能力训练。

(3)主、助、被动运动相结合，适应不同阶段患者的需求

易于操作的电脑软件具有互动3D训练模式和生物反馈功能，主动、助动、被动运动模式相结合，例如，对于肌张力较高的患者可以采用慢速、被动的做伸展性动作来进行牵伸，有效缓解肌张力高的现象。

(4)集训练评测于一体

训练结果和测试结果可实时由系统记录，方便科研分析和临床疗效对比；训练效果直观，所有训练结果均可用图表来分析比较；根据不同的运动模式(主动-助动-被动)，系统可针对患者不同的能力进行评估，如患者主动参与程度、动作平滑程度、主\被动关节活动度、目标追踪准确性等；治疗师可以根据患者个人情况设定每个方向的活动范围，适合每一位患者的需求。

经过试验，本发明的虚拟现实床旁康复训练系统对慢性中风后遗症患者的治疗治疗过后，患者的各项测试均有提高，即该系统对于患者的上肢功能恢复有着更为显著的效果。

将虚拟现实技术应用于运动障碍的康复领域相较于传统的康复手段，具备以下优势：第一，利用虚拟环境节省了治疗所需的人力物力。虚拟现实康复系统可以实现网络化，治疗师可以在同一时间通过网络指导一个甚至数个患者的康复训练，患者的康复训练数据也可以即时传输给治疗师，以便治疗师制定下一步的治疗计划。第二，虚拟现实技术沉浸感强，增加了治疗过程的趣味性和患者的积极性，从而使被动治疗成为患者的主动治疗。第三，虚拟现实康复系统可以模拟患者熟悉的生活环境，以患者日常生活中的动作作为训练动作，由熟悉动作的训练提高患者的康复效果。结合了心理学的虚拟现实康复系统还可以给与患者适当的心理辅导和暗示，使康复训练的效果又有了质的飞跃。第四，虚拟现实技术增加了患者康复运动的安全性。患者在康复运动中由于失误造成的自身危险大大降低。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1.一种虚拟现实床旁康复训练系统，其特征在于，包括：运动捕捉设备、可移动设备以及处理设备，所述处理设备安装在所述可移动设备上，构成床旁一体设备，所述处理设备与所述运动捕捉设备连接，其中，

所述运动捕捉设备，连接至患者的肢体，用于实时获取所述患者的肢体动作数据；

所述处理设备包括：数据接收模块、处理模块和显示模块；

所述数据接收模块用于接收所述运动捕捉设备获取的所述肢体动作数据；

所述处理模块用于根据所述肢体动作数据发出驱动信号以驱动三维人物模型的动作变化，以及根据所述肢体动作数据对所述患者的训练情况进行评估，得到评估结果；

所述显示模块用于根据所述驱动信号实时显示所述三维人物模型的动作变化，以及显示所述评估结果。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述运动捕捉设备包括四个可穿戴的传感器，分别连接至所述患者的腰部及单侧的肩、肘、腕，用于实时检测所述患者的腰部、肩、肘和腕的角度变化，以获取所述肢体动作数据；所述传感器包括加速计和陀螺仪，其中，所述加速计用于检测连接部位的加速度，所述陀螺仪用于检测连接部位的角速度。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述运动捕捉设备还包括：数据交换模块和电源管理模块，其中，所述数据交换模块用于按照预设的时间间隔向所述处理设备发送所述肢体动作数据，所述电源管理模块用于向所述运动捕捉设备提供电能。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理模块，具体用于将所述肢体动作数据与当前训练模式下预设的动作数据进行比较，得到所述评估结果，其中，训练模式包括：被动训练模式、健侧带动患侧训练模式和主动训练模式，所述评估结果包括：训练动作、训练时间、所述患者的动作是否到位、所述患者的动作重复次数、所述患者的动作的速度和/或力量是否达标、得分以及所述患者的活动能力。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述预设的动作数据包括：动作类型、根据所述患者的身体情况设置的肢体在每个方向上的活动范围、动作的重复次数、速度、力量。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，

所述处理模块，具体用于计算当前肢体动作数据对应的坐标值与上次肢体动作数据对应的坐标值的空间距离，将所述空间距离与预设的容差范围进行比较，如果所述空间距离处于所述容差范围之外，则过滤掉所述当前肢体动作数据对应的坐标值；并根据过滤处理后得到的数据发出驱动信号，以驱动所述三维人物模型的动作变化。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述可移动设备包括：设备主体以及连接至所述设备主体下端的可移动机构。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：打印设备，连接至所述处理设备，用于打印所述评估结果。

9.一种虚拟现实床旁康复训练方法，基于权利要求1至8中任一项所述的虚拟现实床旁康复训练系统，其特征在于，包括：

处理设备根据输入的第一信息，确定当前训练模式以及所述当前训练模式下预设的动作数据；

所述处理设备向运动捕捉设备发送数据请求；

所述运动捕捉设备接收到所述数据请求后，实时检测患者的腰部及单侧的肩、肘、腕的角度变化，以获取所述肢体动作数据，并按照预设的时间间隔向所述处理设备发送所述肢体动作数据；

所述处理设备接收所述运动捕捉设备发送的所述肢体动作数据；

所述处理设备根据所述肢体动作数据发出驱动信号，驱动三维人物模型的动作变化并实时显示；以及根据所述肢体动作数据对所述患者的训练情况进行评估并显示评估结果。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述处理设备根据所述肢体动作数据对所述患者的训练情况进行评估包括：

将所述肢体动作数据与当前训练模式下预设的动作数据进行比较，得到所述评估结果，其中，训练模式包括：被动训练模式、健侧带动患侧训练模式和主动训练模式，所述评估结果包括：训练动作、训练时间、所述患者的动作是否到位、所述患者的动作重复次数、所述患者的动作的速度和/或力量是否达标、得分以及所述患者的活动能力。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述预设的动作数据包括：动作类型、根据所述患者的身体情况设置的肢体在每个方向上的活动范围、动作的重复次数、速度、力量。

12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述处理设备根据所述肢体动作数据发出驱动信号，驱动三维人物模型的动作变化并实时显示包括：

计算当前肢体动作数据对应的坐标值与上次肢体动作数据对应的坐标值的空间距离，将所述空间距离与预设的容差范围进行比较，如果所述空间距离处于所述容差范围之外，则过滤掉所述当前肢体动作数据对应的坐标值；

根据过滤处理后得到的数据发出驱动信号驱动所述三维人物模型的动作变化，并实时显示所述三维人物模型的动作变化。

13.根据权利要求9至12中任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述肢体动作数据对所述患者的训练情况进行评估之后，所述方法还包括：打印所述评估结果。